인공지능은 당신처럼 똑똑하고 엘론 머스크 그것을 믿
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In March2016 컴퓨터 알고리즘 AlphaGo 회사 DeepMind 을 이길 수 있었을 통해 리 Sedalen,그 시간에 세계에서 최고의 선수가 복잡한 논리입니다. 이벤트 중 하나가되었다 그 순간에서 역사의 기술이 산업 시간에는 시작되고 승리하는 컴퓨터의 깊고 푸른,IBM 통해 세계 챔피언리 카스파로프,그리고 승리의 왓슨 슈퍼 컴퓨터에서 IBM 에서 퀴즈에 대한 학자들은 위험에서 2011.
지만 아직도 불구하고,이러한 승리는,그러나 인상적인들이 있을 수 있습니다,여기서 우리는 크게 이야기에 대해 훈련 알고리즘과 무 컴퓨팅 힘보다는 실제적인 인공지능합니다. 전 교수의 로봇 매사추세츠 연구소의 기술을 로드니 브룩스,하나의 창시자의 로봇에 대해 다시 생각해 보십시 로봇 공학 그리고 나중에,말 훈련 알고리즘의 게임에서 복잡한 전략적인 퍼즐지 않는 정보입니다. 적어도 같은 우리는 그들을 대표하는 인간입니다.
전문가는 설명하는 방법에 상관없이 강한 AlphaGo 도 보여 자신의 성능에서 작업,사실,그는 아무 것도 할 수 있다. 또한,같은 방식으로 구성할 수 있는 재생 가만에 표준이 상자,19x19 니다. 와의 인터뷰에서 TechCrunch 브룩스가 어떻게 최근 할 수있는 기회를했팅 팀의 DeepMind 을 찾아 한 가지 흥미로운 세부 사항입니다. 에 대한 질문에 무슨 일이 벌어졌을 변경하는 대회는 크기 보드,그리고 그것을 증가 29x29 셀,팀 AlphaGo 고백하는 것을 그에도 약간의 변화는 경기장으로 이어질 것이 사실은"우리가 끝나"니다.
"내가 생각하는 사람들이 보는 방법을 잘 알고리즘에 대처하는 문제,그리고 아마도 바로 믿고 그 효과적으로 수행합니다. 하지만 사실 그는 할 수 없습니다"—댓글 Brooks 니다.
거친 정보
에서 올해의 인터뷰에서 Devin Coldewey 이벤트에 방 카스파로프 주목을 개발할 수 있는 컴퓨터 체스를 글로벌 수준에서 한 일이지만,확실히 다른 호출하는 같은 컴퓨터 인공지능,그것은 없습니다. 그냥 기계 발생하는 모든 컴퓨팅 성능 문제에있는 그녀는 사용에 대처하는 최고입니다.
"체계 승리의 가능성 때문에 깊은 컴퓨팅 계산합니다. 그들은이 될 수 있는 완전히 무이 있을 때는 거대한 데이터베이스,아주 빠른 하드웨어 및 더 논리적인 알고리즘이 있습니다. 그러나,그들은 부족을 이해합니다. 그들은 인정하지 않는 전략적인 패턴이다. 기계 목적,"—말했다 카스파로프습니다.
Gil 프랫,CEO 의 연구소는 도요타의 도요타,작업에 문제와 관련 프로젝트 인공지능에서 사용 가 로봇 및 무인 차량,또한 참가했다와의 인터뷰에서 TechCrunch 에 이벤트 로봇 세션이 있습니다. 에 따라,그에게는 두려움 우리가 듣고의 넓은 범위에서 사람을 포함,엘론 머스크에 최근 인공 지능이라는"존재하는 위협을"인류로 인해 수 있습니다 아무것도보다 더 많은 사람들 antiutopiya 설명의 세계는 우리 공상 과학 소설입니다.
"우리는 현재 시스템의 깊은 배우 좋은 성취에 자신의 작업 범위 내에서만 우리가 만들어집니다. 하지만 사실 그들은 매우 전문적이고 작은 규모에서습니다. 그래서 저는 생각은 그것의 중요한 모든면에서의 컨텍스트 항목에서 언급하는 것을 그들이 얼마나 좋은 방법과 그들은 실제로는 효과가 있습니다. 얼마나 우리는 때로부터 이러한 시스템을 할 수 있는 시작을 상상하는 위협을 말하는 Elon Musk 및 기타"—댓글 Pratt 니다.
Brooks,회전,에 TechCrunch 세션에 로봇 공학을 주목하는 남자 중에서 일반하는 경향이 있다고 가정하는 경우에는 알고리즘을 할 수 있는 작업에 대처하는"x",그는 스마트 사람들입니다.
"내가 생각하는 이유는 사람을 포함,엘론 사향,이 오류는 다음과 같습니다. 우리가 볼 때는 사람,아주 잘 작업에 대처하고,우리가 이해하는 그는 높은 능력이 문제입니다. 그것은 동일한 모형 사람들은 노력하고 적용하는 기계 학습니다. 그리고 이것은 정확하게 주는 오류"—말 Brooks 니다.
Facebook CEO 마크 주커버그가 보낸 마지막 수요일의 라이브 방송는 또한 비판 의견 Elon musk 호출,그것은"아주 무책임". 에 따라 주커버그,인공 지능을 크게 향상시킬 수 있는 우리의 삶입니다. 머스크에서 차례로하지 않기로 결정하고,침묵과 그에게 대답은"제한된 이해에 대해"AI 니다. 주제는 여전히 닫히지 않고 머스크는 약속에서 나중에 더 자세에 대응하는 공격에서 동료들에 그것이 기업입니다.
방법에 의해,사향하지만 하는 사람이 생각하는 잠재적인 위협이 될 수 있습니다. 물리학자 스티븐 호킹 박사와 철학자 닉 Bostrom 표현한 그들의 관심사에 대한 잠재적 침투의 인공 지능의 일상 생활에서류가 있습니다. 하지만 가장 가능성이,그들은 이야기에 대해 더욱 일반화된 인공지능합니다. 에 대해 하나는 가르쳐에서 이러한 연구소로 Facebook AI 연구 DeepMind 및 Maluuba 보다 더 전문 AI,첫 번째의 기초는 오늘날 볼 수 있습니다.
브룩스도는 많은 비평가들은 인공지능지 이 분야에서,그리고제가 이 사람들이 이해하지 못하는 것이 얼마나 어려운 찾는 솔루션을 위한 모든 하에서 작업한 이야 합니다.
"사실,사람들을 고려 AI 으로 존재하는 위협이라는 것은 별로 좋아하지 않습니다. 스티븐 호킹 박사,영국의 천체물리학자 천문학자와 마틴리스다고는 약간 다른 사람입니다. 아이러니하는 그들의 대부분 공유 기능 중 하나–그들은 심지어 작업 분야에서 인공 지능의"—했 브룩스입니다.
"일하는 사람들과 인공 지능,그것은 분명 그것이 얼마나 어려운 뭔가를 얻을 수준에서 완제품의"니다.
잘못된 생각 AI
문제의 일부는 온도에서는 사실 우리가 그것을"인"니다. 진실은 이것으로 좋아하지 않는 인간의 정보는 사전에 그는 어휘 사전는 일반적으로 설명하는"능력에 대한 이해,학습,그리고 적응성이 새로운 상황에"니다.
파스칼은 카우프만의 CEO Starmind,시,도움을 제공하는 다른 회사에 사용하는 집단이 인간의 정보에 대한 솔루션 검색 문제의 분야에서 사업,지난 15 년 동안 공부하고 신경생물학습니다. 인간의 두뇌와 컴퓨터,말 카우프만,그들은 아주 다르게 작동하며,그것은 것이 명백한 실수를 비교할 수 있습니다.
"이 비유는 뇌처럼 작동하는 컴퓨터가 매우 위험하고는 장애물의 진행 상황을 개발의 AI",—카우프만 말한다.
전문가는 것을 믿는 우리를 얻지 않을 것이 아주 멀리에서 이해 인간의 지는 경우에,우리는 그것을 고려의 관점에서 기술입니다.
"그것은 오해하는 알고리즘을 작품으로는 인간의 뇌입니다. 사람들이 그냥 좋아하는 알고리즘,따라서 그들은 생각하는 두뇌 설명 될 수있다 그들의 도움으로습니다. 내가 믿고 그것은 근본적으로 잘못된 것입니다,"—가 카우프만입니다.
뭔가 잘못되면
의 많은 예제가 있 AI 알고리즘은 아마 우리는 우리에 익숙하게 그들에 대해 생각합니다. 가장 악명이 높으로 제공할 수 있다 AI-알고리즘 Tay(Tay),에 의해 만들어는 개발 팀의 인공 지능 시스템에서 Microsoft 고 통제 지난해합니다. 그것은 미만의 어느 날을 설정 로봇 실시간으로는 인종 차별적이다. 전문가들은 이와 함께 일어날 수 있는 인공 지능 시스템,제공될 때 나쁜 사례를 따르십시오. 의 경우에 Tay,그녀는 그의 영향을 받는 인종 차별적이고 다른 공격어 형태입니다. 그리고 때문에 그것은 프로그램을 알아보기""그리고"거울 행위",그것은 곧의 통제 연구원입니다.
대폭적인 연구 전문가는 코넬 대학교에서 와이오밍대학,그것은 매우 쉽게 속한 알고리즘은 훈련을 식별하는 디지털 이미지합니다. 전문가들을 발견하는 이미지처럼 보였다"스크램블 넌센스"사람들을 위해,알고리즘에 의해 결정되었으로의 그림을 몇 가지 일상적인 개체를 좋아하는 스쿨버스를 이용할 수 있습니다.
기사에 따르면 MIT Tech 검토하고 이것을 설명하는 프로젝트,그 이유는 명확하지 않다는 알고리즘을 바보짓을 할 수 있는 방법을 연구자에 의해 수행합니다. 우리가 무엇을 발견한 사실은 사람들이 배운 무엇인지 인식하기 전에 그들은 하나 자기 충분하 사진,또는 일부 이미지 모니다. 알고리즘에서 설정,분석 픽셀,쉽게 조작하고 속이는 것입니다.
로에 대한 자동차,여기에 훨씬 더 복잡합니다. 몇 가지가 있는 사람을 이해하고 준비할 때 특정 거래 상황이다. 자동차 열차의 것은 매우 어렵습니다. 에서 장사로서 하나 자동차의 블로그에 의해 로드니 브룩스에서의 올해의 몇 가지 예입니다 이러한 상황을 포함하여,하나는 방법을 설명하는 무인 차량 접근하고 교통 표지판 옆에 위치한 횡단 보도 도시에서 시작 부분에 있는 통신을 가진 성인과 아동합니다.
알고리즘 가능성할 수 있도록 구성되어 대기의 흐름과 보행자 도로 건너입니다. 하지만 만일 이러한 보행자 결코 길을 건너기 때문에 그들은 그들을 기다리고 있고,학교 버스니까? 드라이버-사람에게 신호를 보행자,반환에서는 것이 자신의 손을 나타내는 전달할 수 있습니다. 무인 자동차 이 상황에서도 그냥 물 속에서 죽은,끝없이 기다리고 사람들이 길을 가로 질러기 때문에,알고리즘의 이해가 있지 않은 독특한 인간의 신호,쓰 브룩스입니다.
이러한 각각의 예를 보여줍니다 우리에게 얼마나 우리를 사전에 발전 인공 지능의 알고리즘이 있습니다. 어느 정도 성공할 것이다,개발자는 일반화된 인공 지능의 다른 질문입니다. 는 것들이있다 사람들은 쉽게 대처할 수 있지만,을 훈련하는 알고리즘에 대한 고문이다. 왜? 기 때문에 우리 인간은 제한되지 않고 우리 교육의 설정 특정 작업을 합니다.
멜 라 토 닌 코로나 바이러스를 치료 하는 데 도움이 수 있습니까?
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학생들의 MIT,NASA 는 프로젝트를 제시했다 공간의 호텔
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인공적인 정보는 어떻게 배웠을 식별하는 초기 증상은 정신분열증
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미국에서 개발할 수 있을 회복하는 광경 및 청각 임플란트 뇌
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우리 모두에 대해 들어 아틀란티스의 전설적인 섬이 어느 날 사라졌다. 첫 번째 사람은 그것에 대해 알게되니까? 있었는지 아틀란티스는 정말 좋아하니까? 다른 무엇을 우리는 그것에 대해 알 수 있을까? 아틀란티스의 이야기를 우리에게 와서 개작 그리스의 철학자입니다. 거나 오히려,그의 작품"티마 이오"그리고"Critias"니다. 그것은 믿고 그 이 책에 기록되었 360BC 에서 그들이,플라톤을 쓴 그리스 sage...
트 인쇄 연구 그룹 ETH Zurich Switzerland—는 전문가의 도움으로 3D 프린팅 기술과 인쇄된 인공 심장 실리콘으로 만들어지다. 다른 과학자들은 이미 시작 인쇄 기관에서 3D 프린터,일부 조차도 인쇄하는 순환기 시스템,하지만 마음은 훨씬 더 어렵다. 는 동안 인쇄하의 정확한 복사본은 인간의 마음 없이 하나 나왔고,또한 과학자들은 여전히지 않는 알고 접근하는 방법이지만,열심히 일하고...
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2016 년,십 년 후의 상태를 명왕성이었 다운그레이드하는 난쟁이 행성을,연구진은 캘리포니아 기술 연구소를 표현이라는 가정에서 우리의 태양계에 있는 또 다른 새로운"아홉 번째 행성". 이 가을 나타내 중력의 영향을 알 수 없는 소스에 대한 일부 개체에서 카이퍼 벨트니다. 그렇게 이해되어야한 데이터를 공개,사회 과학기 시작했 열띤 토론합니다. 많은 의문을 제기하는 정확성의 결론의 실시한 관찰합니다. 조사는 계...
Tardigrades 살아남을 수 있는 가을의 소행성 및 폭발 초신성
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안에는 오래된 격납고 군을 위한 폭탄,서쪽에 위치하는 폴란드,짧은 시간에,실험의 시작 시뮬레이션하는 삶에서 달 및 화성합니다. 내에서 두 개의 주의"선교"라는 폴란드의 화 아날로그 시뮬레이션 2017(약칭 모든 PMAS)될 것입니다 관찰하는 그룹의 여섯 개의 자원봉사자의 역할,"우주",운영에서 엄격하게 준수 단단한 일정을 미래의 공간의 탐험가입니다. 그 후,조직의 실험 할 준비가 될 것입니다 전 모든 정보를 ...
이 테스트는 장소를했 월 12 일,하지만 그것에 대한 정보를 공개하기로 결정했만 이제,합산하는 모든 결과 및 공부하고 미묘한 차이점이 있습니다. CEO shervin Pishevar 격려의 결과 및 주목하는 하이퍼 루프 첫 번째 관리 테스트 전송 시스템을 완전히기 때문에,경쟁 업체가 지금까지 경험있는만의 개별 구성 요소의 개발합니다. «테스트 기간 동안,—직전에 따라,—섀시의 ...
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