新しいスキルを学んだ私たちは、たとえばスポーツで間違ったテクニックを学ぶと、そのテクニックを記憶するのが非常に難しいことを知っています。学びません。しかし、これは人工知能の訓練には当てはまらないかもしれません。なぜなら、必要なのは単純なプログラムだけであり、誤った刷り込みデータ セットを反転または消去するからです。
人間の刷り込み記憶は、学習によって変更できます。何かを行う新しい方法は、脳にとって皮肉なことです。これは、記憶にコミットされたものとは異なり、記憶の上書きを可能にするためです。人工知能では、刻印されたデータセットはセンサーから送られ、データを刻印した決定マトリックスによってレンダリングされた決定の評価中に取得されます。このデータに基づいて下された決定が期待または望ましい適切な結果をもたらさなかった場合、人工知能プログラムはサブプログラムを開始して、使用されたデータを元に戻し、逆方向に作業して欠陥またはどの決定が誤りであったかを見つけなければなりません。
実際には、コンピューターに学習を教えてから、実際の有機的な脳を追加する方が簡単で簡単かもしれません。運動選手なら誰でも知っているように、自分の動きやテクニックをマッスル メモリーにコミットすると、反射する前に 10,000 回以上の動きが必要になる可能性があります。しかし、人工知能では、1 回の簡単な消去イベントと最初からやり直すだけで問題を解決できる可能性があります。あなたにとっては抽象的すぎるかもしれませんが、それは可能であり、したがって議論されるべきです。2006 年にこれを検討してください。 Think Tank フォーラム ボード。革新的な考えと独自の視点をお持ちの場合は、ランスと一緒に考えてみてください。 www.WorldThinkTank.net/。ランスは定年退職したオンライン ライターです。
記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Lance_Winslow/5306
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