의 창조자상 조수 믿고 그들은 운이 없는 새로운 접근 방식의 분야에서 AI
Source:보츠는 경력을 구축을 돕는 기계 언어를 배우입니다. 그는 현재 AI 기술이 부족하게 시리 또는 알렉사 정말 똑똑하다는 것이다. 시리,알렉사,홈 기술을 분석하고,언어,종종 그들의 응용 프로그램은 일상 생활에서습니다. 하지만 보리스 카츠,최고연구원의 MIT,지 인상적이다. 지난 40 년 동안,그는 재생 중요한 역할을 담당 언어 능력을 컴퓨터의합니다.
1980 년대에 그가 시스템을 개발의 시작,응답할 수 있을 공식화된 자연어 쿼리를 처리합니다. 아이디어에서 사용되는 시작,왓슨 승 위험! 고 토대를 마련해 오늘날의 chatbot 니다.
하지만 지금은츠 우려는 이 지역의 아이디어에 의존하는 몇 년 동안,하지만 이러한 아이디어를 가져 오지 않았 기계 정보를 실시합니다. MIT Technolody 인터뷰를 검토리츠니다. 찾아보자는 연구이다.
을 만드는 방법은 인공 지능이 정말 스마트
어디서 당신의 이야기를 가르치기 시작 컴퓨터를 사용하는 언어가요?
내가 먼저 발생하는 컴퓨터에서는 1960 년대-ies 학생으로서의 모스크바 대학교도 있습니다. 자동차 데이터를 수신하는 데 사용할 수출 BESM-4 니다. 그녀에게 연락하,만 사용할 수 있습니다 octal 코드입니다. 내 최초의 컴퓨터 프로젝트에 참여하는 교육의 컴퓨터를 읽고 이해 및 수학적 문제를 해결합니다.
음 개발된 컴퓨터 프로그램,또는 시를 쓰기. 저는 아직도 기억에 서 엔진룸을 기다리는 다음 시를 생성하여 기계입니다. 내가 기절의 아름다움을 절제들에 의해 만들어진 지능형되고 있습니다. 그때가 내가 원했다는 것을 깨달았 내 인생의 나머지 부분에서 작동하는 창조의 지능형 시스템 및 방법을 찾는 것을 그들과 의사 소통한다.
무엇이 당신에 대해 생각 시리,알렉사,그리고 다른 개인 조?
그것은 재미있는 말이기 때문에,하나에,우리는 우리의 매우 자랑스럽게 생각하는 놀라운 진행 모든 주머니에 있는 뭔가가 우리 도움을 만드는 이미 오래 전에 그것은 멋진 일이다.
그러나 다른 한편으로는,이 프로그램은 매우 어리석습니다. 그렇게 자부심을 불거의 부끄러움의 감각합니다. 당신이 뭔가를 시작하는 사람들은 합리적인 고려,하지만 그것도 가까이 하지 않습니다.
덕분에 학습 기계,인공지능이 있는 상당한 진전이다. 지 않는 기계에서 더 나은 이해 언어가요?
한편,이 극적인 진행하지만,다른 부분의 이 과장이 진행됩니다. 당신의 업적을 기계 학습은 모든 아이디어였 20-25 년 전입니다. 그냥 엔지니어 결국에서 훌륭한 일을 했고 이러한 아이디어입니다. 어떤 이 기술은 있을 수 있습니다,그것은 문제가 해결되지 않는 현재의 이해 줍니다.
매우 높은 수준에서의 현대적인 방법을 통계 방법과 같은 기계를 배우고 깊은 학습을 위해 아주 좋은 패턴을 찾는다. 이 사람들은 일반적으로 생산하는 동일한 상품의 대부분은 시간에,그들은 아주 쉽게 찾을 수 있습니다.
보 예측 텍스트 입력합니다. 기계보다 더 알고 당신이 무슨 말을 했습니다. 당신이 그것을 호출할 수 있는 합리적이지만,정말 그녀는 그의 생각한 단어와 숫자니다. 우리가 끊임없이 동일한 것을 말하고,그것은 매우 쉽게 만들기 시스템을 캡처하는 규칙성 및로 작동하는 경우 그들은 합리적입니다. 이 가상의 캐릭터의 많은 현대인의 진행합니다.
는 방법에 대해"위험하"도구를 생성 언어요?
이러한 예는 정말 인상적인,하지만 그들은 무엇을 가르칩니다. OpenAI 모델 언어 훈련에 8 억 웹 페이지 예측한 다음 단어 주어진 이전의 모든 단어를 텍스트에서(동일한 주제에). 이 거대한 금액의 교육은 물론,제공하는 로컬 일관성(구문하고 심지어 의미)의 텍스트입니다.
왜 당신이 생각하는 인공적인 정보는 잘못된 방향으로 이동하나요?
가공에 있어 다른 지역에서,발전이 있었습의 교육에서는 모델에서 엄청난 양의 데이터 수백만의 문장입니다. 그러나 인간의 두뇌를 배울 수 없는 언어를 사용하여 이러한 패러다임이다. 우리가 떠나지 말라 우리 아이들과 백과사전에서의 침대,기대하는 언어를 알아보십시오.
를 볼 때 우리가 뭔가를,우리는 설명이 언어를 때는 우리는 누군가 듣고 말하고,우리가 존재하는 방법을 설명하는 개체와 이벤트가 나타납니다. 사람들이브에 물리적 환경으로 가득 시각,촉각,언어적 감각적 데이터,그리고 중복하고 보완적인 자연의 이러한 입력할 수 있습을 만드는 아이들의 감각적 언어를 알아보십시오. 아마도 공부해서는 이러한 방법을 격리해서,우리가 만든 문제를 어렵게 쉽지 않나요?
왜 일반적인 감각이 중요한가요?
예를 들어,로봇를 수집하는 데 도움이됩 것을 말한다:"이 책은 맞지 않을 것입니다 빨간색 상자에서이기 때문에,너무 작습니다". 물론 당신이 원하는 로봇을 실현하는 빨간색 상자이 너무 작고,당신을 계속할 수 있는 의미 있는 대화입니다. 하지만 경우에 당신은 로봇:"이 책은 맞지 않을 것입니다 빨간색 상자에,너무 크기 때문에"로봇에는 추측하는 이 책은 매우 큰되지 않고 상자니다.
이해 무엇을의 본질은 대화를 참조,그것은 매우 중요하며 사람들이 이 작업을 수행하는 모든 일입니다. 그러나,에서 볼 수 있듯이 이들과 다른 예로,그것은 종종에 의존하고 깊은 이해 세계가 현재 없습니다 우리의 기계:이해의 일반적인 감각과 직관적인 물리,이해의 신념과 기도,다른 사람의 시각화하는 능력과 이성에 대한 원인과 결과,그리고 더 많은합니다.
당신이 가르치려고 기계 언어,시뮬레이션하여 물리적인 세계합니다. 왜?
나는 보지 못한 아이의 부모는 백과 사전을 침대며,"이동하고 배우는"니다. 하지만 그렇게 우리의 컴퓨터 오늘날입니다. 나는 생각하지 않는 이러한 시스템을 배울 수있을 것입니다만큼 우리가 원하는대로,세계를 이해하기 위해 우리가 원하는 방법입니다.
에서 어린이의 경우,그들은 즉시를 받을 촉감은 감각에서 세계입니다. 그 아기가 세상을 보고 흡수하는 이벤트와 특성을 개체입니다. 그 아이가 듣는 언어를 입력합니다. 고 마법이 일어나 이해합니다.
는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
방법 중 하나 앞으로 얻을 더 깊이 이해 인간의 지,다음 사용이 이해 만들이 지능적 기계입니다. 의 연구 AI 기반으로해야에서 아이디어의 발달심리학,인지과학 및 신경생물학,AI 반영해야한 것은 이미 알려진 방법에 대해 사람들이 배우고 세계를 이해한다.
실시 진행하기 시작할 때만 과학자들은 와서 자신의 사무실을 시작과 채팅하는 사람들이 다른 지역에서습니다. 우리가 함께 접근법의 이해보는 방법을 알아내는 그것을 재현하는 지능형 기계할 수 있는 말을 참조하십시오와 행동의 물리적인 세계에서습니다.
I Agree 스니까? 우리에게 말합니다.
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을 입증하는 일부 사람들을 느낄 수 있는 변경에서 자기 분야
많은 동물을 포함한 일부 종의 조류,바다 거북이고 어떤 종류의 박테리아는 특별한"네비게이션 시스템이"있는 그들을 느끼고 사용하는 지구의 자기장으로 나침반입니다. 이 능력이라고 magnetoreception 니다. 그것에 대해 과학자들은 배운 초기에 70-ies 니다. 90 년대 이후,실험을 찾아서 동일한 기능을 사람들입니다. 그러나,증거를 찾아의 이 능력은 다음에 실패했습니다. 기술 및 방법의 분석 그 시간 ...
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학에서 물리적 모스크바-기술연구소 동료들과 함께서 미국 및 스위스에 있고,어떤 성공적으로 양자 컴퓨터의 상태로 되돌리려면 지났습니다. 간단한 연구 결과의 연구를 설명하는 가능한 한 표현의 이 효과를 보도 자료에 따르면 웹 사이트에 게시 Phys.org 니다. 상세정보 연구의 국제 팀의 물리학자 저널에 과학적인 보고합니다. 발견 러시아의 과학자으로 이어질 가능성이 있의 창조기,어떤 사람들과 함께할 수 있는 과...
1961 년,물리학자이자 노벨상 수상자 Eugene Wigner 을 제시하고 실험을 보여 중 하나 이상의 알려지는 모순의 양자 역학에 있습니다. 실험는 방법을 보여 줍니다 이상한 자연은 우주의 두 가지를 할 수 있습을 관찰하며 예를 들어,Wigner 및 각 Wigner—다른 현실을 경험합니다. 그 이후,물리학자들이 사용하고 실험을"친구 Wigner"을 연구하는 자연의 측정 및 분쟁이 있는지 여부에 대한 객관적...
스트레스와 우울증이 이어질 수 있는 아주 심각한 결과,하지만 사람을 결정에서 발생하는 이러한 조건은 매우 어렵습니다. 의 대학에서 연구원은 호주 시티 오브 뉴캐슬은 자신감이는 성향이 높은 정확도로 말할 수 있는 사람 피부합니다. 특히,우리는 이야기에 대해 반응의 땀샘에서 소위"음향 충격"사람이 두려워하의 갑작스런 소리와 오랜 시간이 할 수 있지 않습니다. 연구자들은 말하는 것을 더 이상 사람이 깨어나,좀 더하...
NASA 연구 깨끗한 샘플의 달 토양을 수집 중에 마지막 임무가"아폴로"
되는 거의 한 세기 이후 지난 달에 착륙의 틀에서""지만,대부분의 달 토양 샘플 수집 중에 이 사명이 모든 것에 깨끗한 상태입니다. 이 기사를 준비하고 연구하의 번호를 그대로 샘플의 도움으로 현대 과학적인 기기입니다. 기관은 믿고 마지막으로 시간이 왔–는 수준의 기술 같은 높이에 도달했에 대한 귀중한 정보를 제공합의 구성은 지구의 자연적인 위성에서는 알고 이전에는 단순히 불가능합니다. 사이에서 샘플는 미항공...
폭발적인 테스트 ESA 을 줄일 것입의 공간 크기는 파편
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화이트 하우스가 요청에 의해 나중에 다시 시도하시$21billion. 그들이 보내야 하니까?
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