そういう人は何の場合、機械の理論の意識
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最後の月のチームを構成するsamebecause藍選手を被った壮大な敗に対しプロの選手がします。 ショー試合の開催の枠組みの中での世界チャンピオンシップ、ゲームタ2の国際結果、チームの戦略的思考を可能にするに敗戦。
参加AI複数のアルゴリズムを開発したOpenAIは、創設者の一人であるElonマスクです。 チームデジタル選手と呼ばれるOpenAIつ学内ネットワークの保守のためのレタ2、試行錯誤し、お互いに競います。
一方、同じチェスボードやパズルゲームの人気が急増するマルチプレイゲームタ2はより深刻な分野の検証"人工知能の強みです。 全体ゲームの難しさは一つの要因です。 というだけでは不十分であるだけですぐにクリックし、マウスやコマンドをキャラクターで制御します。 勝利が必要ですの勘と理解から何を期待できる相手を次の時間を十分に行われていることを共同で、共通の目標—winます。 コンピュータはこの機能です。
"次の大きなステップの開発に愛の相互作用の"—"博士王のロンドン大学です。
現在でも最も重要なコンピュータアルゴリズム深層学習は戦略的思考を理解するのに必要な目的の作業を相手に、他のAIります。
に王のためのAIを継承できるよう必要があ深語スキルをつけながら重要な認知特性の人も新鮮なしつらえでお迎えいたします。
モデルの精神状態としてのシミュレーションにあたって
にお子様が通常の開始かつ基本的な特徴：その心は、心のその他です。 いかたちは違いますが、皆さんがこの彼と、彼の欲望は、感情や意図があるように思う。 そして、何よりも重要なのは、自分の場合には、組み込むことができ、未来を予測する行動のこれらの人々にとって説明します。 では、脳をつくり出すことを始める内も複数のシミュレーションそのものの代わりに身を他人とを入れ、特定の環境です。
モデルの精神状態に重要な役割を担っており、知識人としても重要な役割を果た社会的相互作用します。 他者理解—の効果的なコミュニケーション、共通の目標を目指します。 しかしこの能力も可能で剤の偽信仰–アイデアなどから客観的真実です。 一度の混乱のモデルの精神状態などが発生し、自閉症の自然の"人"の技術、などの可能性を説明や想像力をはたします。
によるとDr.Alan Winfield教授roboticeからの大学の西イングランドモデルの精神状態や"心の理論"を用いてこの機能することができるAIの"理解"人、物、その他のロボットです。
"を導入するというアイデアに関しューにロボットで実際に得られる、またとない機会をとる力で未来を予測する"—該Winfieldます。
ではなく機械学習の手法による多層ニューラルネットワークの抽出断片の情報"留学"の膨大なデータベースウィンストンには、使用とは異なるアプローチをします。 に頼るのではなく、研修、ウィンストンには、事前にプログラムエクスペディアをおすすめする内部モデルのもと、環境を可能にする簡単な質問に答え"を合い"です。
例えば、狭い廊下の移動につロボット、愛のシミュレーションができる結果の今後の取り組みを防止するその衝突:左、右はまっすぐ進みます。 この内部モデルは本質的には"機構の影響"という"共通感覚"との直接エクスペディアをおすすめするさらに正しい行動を予測し、今後の動向です。
発表された研究では、今年に入り、ウィンストンは、これまでに試作できるロボット実現の結果です。 予想の挙動をその他のロボットの通過、回廊なく衝突します。 実際、これは驚くに値しませんので、著者の注意が行き届い"ロボットを使用した擬似的な問題解決の通路の廊下から50％ます。 しかし、ウィンストンは実績のある作の方法は内部のシミュレーション計算にかか:"ここはとても迫力があり興味深い点での開発の理論人工知能"を締結し、研究員ます。
ウィンストンとは、AIについて述べる能力の精神的状況を再現します。 内部モデルにして、自分自身の認めざるをえてまいりますので、どうぞご期待するAIを異なるシナリオのもとでは、より重要な点を特定する目的-目標をおすすめします。
ここは大きく異なり深い学習アルゴリズムは、原則としてできない理由を説明してきましたが、特定の締結が解決問題である。 モデルの"ブラックボックスをお使いの場合は深層学習は実際に現実の問題との信頼などのシステムです。 特に急性この問題が生じる可能性があり、例えば、ロボットの開発看護師、病院や高齢者ます。
AIを武器に、モデルの精神状態が、私たちの師匠、を正しく理解するにはどうすべきます。 そのための適切な判断を説明するこれらの決定のヒトを行い、その割り当てられたタスクです。 の不確実性の決定は、このようなロボットを信頼します。
モデルの精神状態神経ネットワーク
会社DeepMindの用途とは異なるアプローチをします。 の代わりにプレプログラミングのアルゴリズムのメカニズムの影響に開発してい幾つかのニューラルネットワークの相似則モデルkollektivnogo心理学的行動します。
AI-アルゴリズム"ToMnet"きの行動を見て中性子ネットワークです。 たToMNetは集団のニューラルネット:最初に依存しての特長その他のAIによるアクションです。 第二の共通概念の現在の考え方–自分の信念と意図の特定の時点ます。 の集団の結果の二つの神経ネットワークが、第三の予測では、さらなる行動AIの状況を踏まえます。 としての深い学習ToMnetがより効率的な採用の経験を見ます。
一つの実験においては、ToMnet"観測"としてのAIエージェントを操作するデジタルルームの収集色のボックスです。 それぞれの愛した独自の特徴："盲目の"—なの形状と配置にお部屋です。 その他の一つは、"記念品"か覚えていない最後ます。 第三が、覚えておいてください。
研修ToMnetした期待の好みの愛を見て、彼の行動します。 例えば、"blind"が続きましたので移動のみです。 ToMnetが記憶されます。 このアルゴリズムまでを正しく予測する将来の行動、AI、さらに重要なことに、わが愛の事前の書面による虚偽の表現環境に配慮しています。
の試験、チームの研究者プログラムのAI"短sightedness"に変更し、部屋のレイアウトします。 代理店の通常のビジョンを迅速に対応した新しいレイアウトした"短視眼的"を続けている独自のルートでは、偽のと信じて現在の環境です。 ToMnet迅速にはこの特徴を正確に予測剤の行動を自分で。
にアリソン-Gopnikを専門とする分野の発達心理学カリフォルニア大学バークレー校で、またこれらの研究での結論は、これらの結果はいる神経ネットワークが素晴ら学習する力、さまざまなスキルは、独立して、視察を通しています。 同時に、より専門家であるのに早すぎると言うことでこれらのAIを開発して人工的なモデルの精神状態にします。
とよりジTenenbaumマサチューセッツ工科大学からは、ともに参加しなかった研究は、"理解"ToMnetに密接に関連コンテキストの学習環境で同じ部屋には、特定のAI剤、その課題に限定した回収ボックスです。 この剛性に一定の制限はToMnet未満の予測に有効な行動変新しい環境の中で、子どもに適応できる新しい状況です。 このアルゴリズムの研究員でに対応しておりませんので、シミュレーションの行動は全く異なるAIや人ます。
いずれの場合においても、仕事のウィンストン、社DeepMindのコンピュータ開示の始まりの"理解"、お互いる場合であっても理解は初歩的なです。 としての継続的改善を実施していきますこのスキルは、良い方に進んでいるのを知り、お互いが将来的には時機を理解できるようになりますの複雑さや混乱の独自の意識です。
いうことができる機械を取得する人間の認知能力のか？ ご意見を出しました。
以上
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