때 우리는 진정한 인가?
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지역을 연구의의 인기있는 방법이지만,많은 믿고 그것은 공식적으로 태어났을 때 과학자의 그룹에서는 다트머스 대학에 함께 온 여름 1956. 지난 몇 년 동안,컴퓨터 향상된 많은 시간,오늘날,그들이 수행하는 몇 가지 계산 작업을 훨씬 빠르게 사람들입니다. 모든 주어진 이 놀라운 진행,낙관주의의 과학자들은 이해할 수 있습니다. 화려한 컴퓨터 과학자 Alan Turing 제안의 출현을 지능적 기계의 몇 년 전,그리고 과학자들은 간단한 아이디어 정보,사실,그것은 단지 수학적인 과정입니다. 인간의 뇌—기계 어느 정도다. 하이라이트의 사고 과정을 모방 할 수 있습니다.
다음 문제를 보이지 않았다 특히 어렵습니다. 다트머스 과학자들은"우리가 믿는 상당한 진전을 만들 수 있는 하나 이상의 이러한 문제는 경우 주의깊게 선택한 과학자의 그룹에서 작동합니다 이 여름 동안 함께"니다. 이 제안서,부수적으로 포함하는 첫 번째 중 하나 응용 프로그램의 용어"인"니다. 많이 있었어:아마의 모방 체계 조치의 신경 세포의 두뇌에서 가르칠 수 있는 기계를 추상적인 규칙의 인간의 언어입니다.
과학자들은 낙관하고 있었고,그들의 노력을 보상받았습니다. 그는 프로그램을 이해하는 것 같았 인간의 언어 및 해결 할 수있는 대수 문제입니다. 사람들은 자신 있게 예측되는 기계 정보의 수준에서 남자에 표시됩니다.
성공적으로 일치하는 지역의 예측을 때,우리는 인공지능에서는 인간적인 수준,주위에 태어났다는 것을 동시 지역 AI 니다. 실제로 그것을 모두 돌아가 첫 번째 문서 Turing"생각하고 컴퓨터에서"그는 예측되는 튜링 테스트에서는 기계를 설득하는 남자는 또한 그녀는 인간이 될 것입 통과에서 50 년에 의하여,2000 년니다. 오늘날의 과정,사람들은 여전히 예측이 일어날 것이 향후 20 년 동안 사이에,잘 알려진"선지자들이"—ray Kurzweil 니다. 견과 예측은 너무 많은 때때로 그것은 보인다는 연구를 넣어 아이가 대답하기 다음과 같은 문장은"나는 예측은 무엇이 될 것입니다 질문,하지만,나는 수 없을 정확하게 예측"이다.
문제를 예측하려는 정확한 날짜를 때 AI 인간의 수준은 우리가 모르는 우리가 얼마나 멀리 갈 수 있습니다. 그것은 좋아하지 않 Moore 의 법칙이다. Moore 의 법칙—의 두 배 컴퓨터의 용량이 모든 몇 년 동안 명확한 예측에 대해 특별한 현상입니다. 우리는 종류의 이동하는 방법을 이해하는 앞으로의 기술을 개량하기 위하여 실리콘 칩을—그리고 우리는 무엇을 알고에서는 우리의 현재 방법(당신이 때까지 작업을 시작 칩에 원자 규모). 에 대한 인공지능이 같은 진실하지 않습니다.
일반적인 오류
연구로 스튜어트 암스트롱에 전념하는 트렌드에서 이러한 예측합니다. 특히,그러고 보니,그 두 가지 주요 인지 효과를 나타내는 것이다. 첫 번째는 아이디어는 전문가가 현장에서 아이를 예측하는 AI 올 것이다(그리고 그들에게 불멸)기에 바로 전에 그들은 죽습니다. 이 비판의"거의 바보",을 따르는 커즈와일,그의 예측은 동기 부여에 의해 죽음의 두려움,욕망의 불멸을 근본적으로 비합리적이다. 창조자의 결정될 것은 거의 숭배의 대상입니다. 비판하는 일반적으로 일하는 사람들에 AI 와는 사람을 직접 알아에 대한 좌절감 및 제한의 현대 AI 니다.
두 번째는 아이디어는 사람들은 항상 선택의 길이는 시간에 15-20 년이다. 이것은 충분한 사람들을 설득하는 작업을하는 뭔가가 될 것입니다 혁신적인 가까운 미래에(있기 때문에 사람들이 덜 매력을 노력하는 것이 매니페스트 자체를 통해 세기),하지만 너무 빨리는 당신이 죽었을 것이 잘못입니다. 사람들은 행복을 말하 AI 를 그의 죽음은,그러나 그것은 바람직하는 내일,내년,그리고 년 15-20 니다.
진행을 측정
암스트롱 말하고 싶은 경우에 신뢰성을 평가의 일기 예보,많은 옵션이있는 당신이 볼 수 있습니다. 예를 들어,그 수준의 정보는 것은 진화에 의해 시뮬레이션,인간의 뇌에 적어도 당신에게 제공한 명확한 프레임 워크 평가를 진행합니다. 매번 우리는 점점 더 자세한 뇌의지도는,하나는 성공적으로 시뮬레이션의 특정 부분을,그것을 향해 진행 상황은 특정한 목적,는,아마도 그 결과 인공지능의 인간적인 수준입니다. 어쩌면 20 년을 것이 부족한 것이 목표를 달성하기 위해,하지만 적어도 우리를 평가할 수 있습 진행 상황에서 과학적인 관점입니다.
지를 비교는 이 방법으로 접근하는 사람들의 말을 지나 뭔가를 심의,"하는 경우,"네트워크는 매우 복잡고 있는 충분한 컴퓨팅 기능이다. 아마도 이것은 어떻게 우리가 상상하는 인간 지성과 의식에 등장 프로세스의 진화,진화했다 수십억년,하지 않습니다. 문제는 우리가 경험적 데이터는 우리가 보지 못하는 방법의 복잡한 네트워크식가 발생합니다. 우리는지 여부를 알 수 없이 가능한,우리는 알 수 없습니다 우리가 기다리고 있기 때문에 측정할 수 없는 길을 따라 진행합니다.
거창한 어려움을 이해하는 작업은 복잡하여 구현하며,그것은 유령이기 때문에 우리의 탄생 AI 현재 날입니다. 을 이해하는 인간의 언어 임의성과 창의력,자기 개발-고,한 번에 단지가 불가능합니다. 우리가 배운 것을 처리하는 방법을 자연의 음성이지만,이해하는지 여부의 컴퓨터들이 프로세스니까? 우리가 만든 인공지능을 보이는"창작"지만,그의 작업은 약간의 창조성을까? 수 자체 개발로 이어질 것입니다 특이점이 될 것 일반적 무언가가 엄청난다.
우리는 무엇인지 이해하지 않는 정보입니다. 예를 들어,전문가의 분야에서 AI 는 항상 과소 평가의 기능을 수 있습니다. 2015 년에,많은 생각을 지지 않습 배울 놀이까지 2027 니다. 하지만 그것은 단지 두 가지가 아니십니다. 이 의미는 AI 몇 년을 쓸 가장 소설가? 을 이해하는 개념적 세계니까? 가까이 인간의 정보의 수준까? 알 수 없습니다.
하지 않는 사람,하지만 똑똑한 사람들이
우리는 고려했을 수 있습니다 문제입니다. 예를 들어,튜링 테스트는 여전히 실패한다는 의미에서 AI 것 납득시킬 수 있는 사람이 대화에 그가 이야기하는 사람이지만 컴퓨팅 능력,인공 지능의와 능력은 패턴을 인식하고 자동차를 운전하는 이보다 훨씬 뛰어난 수준을 사람에게 이용하게 합니다. 더 많은 결정 알고리즘을"약한"아,더 성장하는 사물 인터넷,더 많은 데이터 공급을 신경회로망이 될 것입니다 이것이 미치는 영향"인"니다.
아마도 우리는 아직 알고 있을 만드는 방법을 인간 수준 정보,하지만 마찬가지로 우리는지 알아 우리가 얼마나 멀리 갈 수 있습으로 현재 세대의 알고리즘이 있습니다. 는 동안 그들은 보이지 않아 사람들은 무서운 알고리즘을 훼손하는 사회적기 위해되는 종류의 모호한 결정될 것입니다. 와 마찬가지로,이것은 아닙니다 우리는 우리를 준수해야 합니다 낙관적 예측이 가능합니다. 우리는지 확인하는 알고리즘은 항상을 넣어 인간의 삶의 가치에 도덕성,도덕성이 있는 알고리즘은 아니었는 완전히 잔인합니다.
어떤 예측하기 위해서 두 가지입니다. 는 것을 잊지 마세 초기에 인공 지능의 그것 보다는 그는 것이 성공에 매우 빠르게 합니다. 그리고 오늘 우리도 그렇게 생각합니다. 육십 년 동안 통과 이후 과학자들이 모여 다트머스,1956 년에"만들기에 대한 정보를 이십 년 동안,"우리는 여전히 자신의 사업을 계속합니다.
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연구 하는 방법을 설명 알코올 손해 DNA 와은 암의 위험을 증가
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테스령 버진 하이퍼 루프 중 하나는 헤어진 캡슐을 387km/h
의 팀 테스령 버진 하이퍼 루프 중 하나를 다시 기록을 설정—에서 최근의 검사 사이트에서 개최됩 DevLoop 근처에는 라스베이거스,그들이 할 수 있었을 가속화 캡슐을 속도 387 수 있습니다. 의 내부와 파이프 압력 0.0002 분위기의 캡슐을 이길 수 있었다는 이전의 기록 310 수 있습니다. 의 대표 Virgin 하이퍼 루프 중 한 보고서 작업을 수행,지적 에어컨 시스템,제어 시스템,전력 ...
올에서 큰 숫자는 여기! 화성되지 않은 가까운 이웃이 지구의
국제적인 그룹의 과학자들을 찾을 수 있습의 원인 깊은 차이에서의 구성은 지구와 화성합니다. 는 사실은 붉은 행성이었다 항상 그것이 지금의 위치하고 있지만,훨씬 더 멀리 떨어져에서 우리의 행성에서 주요 소행성대입니다. 후에 그 형성을 이동으로 깊은 태양전지 시스템입니다. 이 기묘지에 그것입니다. 자신의 연구 결과 공유되는 문서에는 출판 과학 저널에 지구와 행성 과학자입니다. 후에 수많은 테스트를 화성의 토양에...
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