私たちの文明で人工知能を可能にしているすべての人々に、世界は心からの感謝の意を表すべきです。実際、この主題を研究した後、NASA、特に Ames Research Center SimLabs、Goddard Library、および JPL の人工知能研究グループに、宇宙における AI に関する非常に多くの背景情報を提供してくれたことに感謝しなければならないと思います。
このレベルの研究と発見は、人工知能システムを私たちの生活の中で実現するために懸命に努力している世界中の多くのイノベーターによって享受されています。 NASA で特筆すべきは、NASA マーズ ローバー ロボティクス チームのメンバーです。彼らはアリゾナ州のメテオ クレーターで練習し、後にアリゾナ州フラッグスタッフでスターバックスに座って議論していたときにたまたま会いました。
それは私たちがロボット工学や人工知能でどこまで到達したか、またこれらのツール (たとえば火星) でどこまで到達したかは驚くべきことです。次世代のそのような探査ツールはどのようなもので、どこまで、どの未知の太陽系まで移動できるのでしょうか?どうして人類はこれほどの短期間で多くのことを達成できるのでしょうか?
ロボット工学と AI システムにおける最近の大きな前進について考えてみましょう。重要なポイントの 1 つは、カリフォルニア州バーストウで開催された DARPA チャレンジ ロボット自律走行車競技会と、ネバダ州プリムでのフォローアップの後に訪れました。スタンフォード大学、MIT、カーネギー メロン大学、およびその他のトップ大学で行われている研究は、常に資料や研究プロジェクトを更新しており、科学界にとって豊富な情報であり、非常に多くの情報を提供してきました。
今日、私たちの機械は火星に行き、その後どこに行くのか誰にもわかりません。時が経てばわかるし、技術は間もなく登場する。このすべてを目撃するために生きているなんて素晴らしい時間です.
"Lance Winslow" - オンライン 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
拡散モデルとは？Stable Diffusionなど「画像生成AIの学習モデル」をわかりやすく解説 ビジネス＋IT(続きを読む)
人工知能を理解する - オーストラリアでのキャリア、入学および要件
