人工知能などのスマートしていまElonスクだと考えてい
Source:月2016年のコンピュータアルゴリズムAlphaGo社DeepMindことができた勝イSedalen、その時の世界最高のプレイヤーには複雑なロジックします。 このイベントとなったものの定義の歴史の技術を産業の開始時間との勝利のコンピュータの深い青色のアイ-ビー-エム株式会社世界将棋チャンピオンゲリー Kasparov、勝利のワトソンのスパコンからIBMのクイズのための研究者を危険にさらさ2011年のこと。
しかし、この勝利が印象的ですが、ここまで大きく話トレーニングについてアルゴリズムとづく計算能力により実際の人工知能です。 元教授のロボットマサチューセッツ工科大学ロドニーブルックスは、創設者の一人であるiRobotは、見直しロボットとその後の学習アルゴリズムゲームの複雑な戦略的パズルな知します。 少なくともしないなどで表しておりました。
専門家の説明がどんなに強いAlphaGoなた自身のパフォーマンス作業の実際、彼はできない。 また、ではないように設で遊びに行くだけの標準ボックス、19×19ます。 インタビュー TechCrunch沢たか、最近では、チャットのチームのDeepMindを見つひとつ興味深い。 ように思うことを目的として活動している変化の大会ではサイズを基盤に、増加して29×29細胞のAlphaGo白彼も若干の変更の可能性について終わり"です。
"と思う人などのアルゴリズムの対応に問題がなければ、おそらくすぐると考えたときに効果的に行う。 それにしても出来ないの"—"ブルックスです。
概知
このインタビュー Devin Coldeweyのイベントな男Kasparovの開発のコンピュータの再生が可能なチェスのグローバルレベルそのものではないか、なかなか他になるような、コンピュータと人工知能としています。 だし機械によってスローすべての計算能力に問題のために最適です。
"チェス機械だから勝の可能性に深い計算を計算します。 なっていき完全無敵がある場合は、膨大なデータベースは、非常に高速ハードウェアや、より論理的なアルゴリズムです。 しかし、彼らが理解する。 な認識の戦略的パターンです。 機械のない目的は、"—該Kasparovます。
Gil Pratt、代表取締役のトヨタ研究所の一部門であるトヨタの問題に取り組むとの関連プロジェクトや人工知能とその利用ホームロボットと無人の車両にも参加したとの面接がTechCrunchでのイベントでのロボットセッションです。 彼によれば、その恐れのある話を聞きました幅広い人々を含むElonスク最近では人工知能は"実存的脅威"人類よりもより多くなる場合がありますantiutopiyaの説明世の中には、米国、サイエンスフィクションします。
"現在のシステムの深層学習の良い充実した業務範囲に限定して作成されます。 も非常に専門的な、小さな規模です。 いるというのは重要だと思い、毎回のコンテキストの課題であることでどのように良いものについても実際に効果を上げていない。 どのように遠い時代からこれらのシステムを始めることができる想像の脅威にあElonスクやその他の"—"プラットします。
ブルックスして、TechCrunchロボティクスセッションは、男性の一般的傾向があるとした場合には、アルゴリズムに対応できます。タスクの"×"しなければならないとしてスマートしています。
"だと思う理由を含む人Elonスクは、このエラーは、次のようなものです。 また、非常によく対応し、そのタスクを理解し、その高い能力してまいります。 そのため、同じモデルの人へのご連絡は下記より受け付けて機械学習します。 これは正確には、エラーの"—"ブルックスです。
Facebook CEO mark Zuckerberg過ごした最後の日曜日の生放送をしても批判のコメントElonスク、無責任なか"です。 にZuckerbergのAIは大幅に向上させることができると。 マスク、ひいては沈黙、祈ること"限定の理解"といいます。 の話題が閉じられるわけではありません、マスクとを約束、後ほど詳しく申しへの対応の攻撃から仲間とのえるようになったことです。
のように、ムスクだけではない人になると考えていAIは潜在的な脅威です。 物理学者スティーブンの結晶、哲学者ニック-Bostrom懸念を浸透のコミュニケーションにおける情報の日常生活での人類します。 だが、彼の話より一般的なものにするために人工知能です。 ついて行うこの研究室としてFacebook AI研究では、DeepMindとMaluubaではなく、より専門的なアとの最初のrudimentsで見られます。
ブルックスにも注多くの評論家、AIなどの見所もこの分野の、ること、人が理解できないような難しさを解決すべての単一の課題です。
"この人はAIとして実存的脅威となります。 スティーブンの結晶、イギリスastrophysicist、天文学者マルティンレアアースとは---少します。 の皮肉なことに多くの共有機能なもの分野における作業人工知能"—とブルックスです。
"で開催されている世界一の作AIることが明らかであることの難しいので、完成品"です。
間違った考えAI
の問題がいることからもなっている人工インテリジェンス"を発表した。 実はこの"知能"ではないように人間の知能に限り、辞書、語彙辞書は述"としての能力を学習し、理解し、適応性を新しい状況となりました。/p>
Pascal Kaufmann、代表取締役のStarmindスタートアップは、支援その他企業集団の使用人間の知能に限り、検索ソリューション課題、ビジネス分野における15年間の留学生です。 人間の脳とコンピュータとKaufman、それらの作品のものとは大きく異なければ明らかな間違いを比較します。
"この類推では、脳の作品のようにコンピュータ–非常に危険や障害の進展の開発とAI",—"Kaufmanます。
専門家のものと考えていませんとか理解に人間の知能に限りながることは技術的になります。
"これは違うアルゴリズムとしての人間の脳です。 人のようにアルゴリズム、およびそのためになっているの脳きです。 であると考えている根本的に間違っているのは、"—を追加しKaufmanます。
ば、何かがおかしくなった
事例は枚挙に暇がありませんの愛のアルゴリズムなどスマートしてい慣れていないと思います。 最悪の場としてのAI-アルゴリズムのテイツー(タイ)により作成された、開発チームAIシステム株式会社エンパシは、Microsoft社からwindowsの管理。 また以下日にボットのタイプの人種差別的です。 専門家とのことで起こりうる任意のAIシステムが提供に悪い例です。 の場合はテイインは、彼女の影響下で人種差別主義やその他の攻撃的な辞書の単語ます。 とにかくようにプログラム"学習"と"ミラーの行動"は、がんの制御の研究者です。
広く研究の専門家でコーネルおよびワイオミング大学でもトリックのアルゴリズムの訓練をデジタル画像です。 の専門家がこの画像のようだった"スクランブルエッグナンセンス"という意味が込められたいけばなによりこのアルゴリズムとして決められた写真の一部の日常のオブジェクトのようなスクールバスです。
それによるMITテックの見直しを記述するこのプロジェクトは、理由は不明であるアルゴリズムで踊り方によってなされた研究者です。 うことを見いだしましたが、この人のことを覚えることを認識しようでは、目の前には自給自足の写真、または一部を曖昧イメージです。 アルゴリズムを、分析のピクセルの、わかりやすく、操作、デセプションです。
自動運転の車で、ここはるかに複雑化してきております。 ところがあってる人が準備への対応る場合があります。- 車のこの列車が非常に困難となります。 長い記事掲載のお車のブログによるロドニーブルックスが今年の一月には、いくつかの事例などについてはどのように無人車両の接近を通行止めの署の隣にあり、横断歩道の市を開始するとのコミュニケーションは大人と子供です。
このアルゴリズムが設定されるのを待つの通路では歩行者道路を挟ます。 しかし、もしもこの歩行者のない横断する道路でもお待ちください"と言っていたら、学校のバスです。 ドライバはここからの信号を歩行者の方に返還により波を片手にすることを示すたきます。 無人の車にはこの状況はいえるかもしれませんの死の水を無限に待つ人々の道路では、アルゴリズムは理解のないような独自の人間の信号、ブルックスに書き込みます。
それぞれの例を示していますが、事前の開発人工知能アルゴリズムです。 どの程度成功すると、開発者が一般化AIは別の問題です。 ものがある人に簡単に対処でき、電車のアルゴリズムは拷問です。 なぜですか？ で私たち人間は限らないトレーニングセットの特別な業務です。
以上
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