우리는 삼십 년의 모습에서 의식에서는 기계입니다. 하지만 과대 광고 조기

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2018-07-07 03:25:24

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우리는 삼십 년의 모습에서 의식에서는 기계입니다. 하지만 과대 광고 조기 Source:

오늘날,많은 글로벌 기술 기업에 관여하는 독특한 경주:노력하고 말 그대로 생명을 불어 인공지능(AI). 기계 학습 시스템을 위한 많은 중요한 부분이되고있의 비즈니스,그것은 놀라운 경우에는 뉴스의 대부 및 신경 네트워크는 당신의 눈을 사로 잡은 거의됩니다. 일반적으로의 헤드라인 뉴스는 다음과 같습니다:"아이는 패배의 남자 비디오 게임에서는"또는"아이방 인간의 언어",및 때때로"AI 더 효과적으로 사람을 지정합니다." 우리는 정말 가까운 시간을 때는 정보의 기계와 비교할 수 있습는 인,또는 이 순간은 인간과 기계 할 수 있는 작은 이야기와 함께 작동하는 것처럼 자연스럽게 그들이 하는 사람들 사이에서니까? 얼마나 멀리이에서 차를 되찾고 의식까요?

조 과대 광고

는 사실에도 불구하고 위의 모든"헤더가"성과 AI 실시,사람들은 다음과 같이 안을 마칠,감독 AI 엔지니어링 Facebook 과의 교수는 컴퓨터 과학,뉴욕 대학에서 믿는 우리가 너무 과대 평가하는 능력이 오늘날의 인공 지능 시스템을 만들 주위에 그들에게 지나치게 높습니다.

"사실,우리는 아직까지 건물의 가능한 기계 학습은 기본적인 세계관과 같은 방식으로 만들 수 있습니다 그 사람과 동물,"—에 댓글을 Lekun 와의 인터뷰에서 직면합니다.

"Yes,지 않을 것이라고 주장에서 몇 가지 특정 영역의 기계를 가지고있는 기능을 넘어 인간,하지만 장기적으로 만들은 일반적인 보편적인 인공적인 정보가하지 않을 수준의 쥐"니다.

일반 인공지능 시스템을 필요로하지 않는 참여의 인간 연산자와 수행할 수 있는 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 현재의 인공 지능 시스템을 전문화되고 작동으로 특정 작업의,예를 들어,참여하는 연설에서 또는 이미지를 강조하거나 특정 개체에서 거대한 데이터 배열은 무엇이 그들 프로그램입니다. 이러한 전문 AI 은 종종"적용한 인공 지능"또는"틈새 AI",는 것만 보면 다시 한 번 자신의 제한적 능력입니다.

문의 동의 누락 마누엘 Cebrián,동료 mit 와 개발자의 Shelley,AI 알고리즘의 가능 쓰고 무서운 이야기입니다.

"AI–그것은 단지 훌륭한 도구입니다. 하지만 내 생각,내 경험을 바탕으로 Shelley,AI 아주 멀리는 능력에서 작품을 만들이 공포 장르에서 전문적인 수준에서,그것은 여전히 매우까지 수준에서의 인간적인 정보를"—말했다 Cebrián 니다.

일반적으로 마칠 것을 믿었도 불구하고 놀라운 수준의 진행 상황에 의해 달성된 연구와 개발자의 인공지능에서는 최근 몇 년 동안,작업 기계학습,신경회로망은 완전히 개발의 실제 인공지능,에 대해 모든 그 꿈은 오늘날입니다.

"나는 어떠한 방식으로 원하는 과소의 업적을 우리의 동료 엔지니어와의 연구자들에 DeepMind 작업에 같은 AlphaGo,그러나 때 사람들 interpretiruya 개선 AlphaGo 로 개발에 상당한 진전의 일반적인 인공적인 정보는 잘못된 것입니다. 지 않기 때문에 그래서"—의견을 마칠니다.

피에르 Baro,CEO Aiva 기술을 개발 AI 알고리즘 Aiva 음악을 만들고,또 믿고 그 성과는 우리가 만드는 합성 정보는,다소 과장합니다.

"일반적인 인공적인 정보이는 주제로 많은 관심을 끌고 있다. 일반적으로,저는 확실히 낙관적이는 방법에 대해 신속하게 기술이 진화하고 있지만,동시에,내가 믿고 있는 대부분의 사람들은 단순히 이해하지 못하의 복잡성을 우리 자신의 두뇌를 언급하지 않은 그것이 얼마나 어려운 것을 만들은 인공",—말했다 Baro 니다.

을 만드는 일반적인 인공지능

오늘날 사람들을 사랑하는 용어를 사용 AI 어떤 이유로든,어디에 있을 수 있습에 대한 대화를 다른 뭔가가 있습니다. 에 대한 뉴스 AI 발견될 수 있는 그러한 용어로"기계 학습"또는"깊은 배우"및"신경망"니다. 하지만 이러한 각 측면이 어느 정도 연결되어 있 AI 지만,사실 그것은 인공지능 이와 같습니다.

기계 학습 도구입니다. 의 알고리즘,구성 요소의 지능형 시스템에 의해 훈련의 흡수에 엄청난 양의 데이터습니다. 또한,심화 학습 기계 학습,필요하지 않 는 특정 작업입니다. 한편,신경 네트워크는 시스템 시뮬레이션하는 두뇌지만,그것은 다시 작품의 컨텍스트에서만 이러한 기능에 따라 생성된 기계 학습 알고리즘이 있습니다.

분야의 전문가가 아이를 믿는 세 가지 모든 상품은 기본적인 기초를 만들기 위한 합성 정보할 수 있는 인간의 생각을 이해하도록 자신의 행동과 그 결과입니다. 그러나 우리는 우리의 시작 부분에서만 이 여행을합니다. 아니오,우리는 정말 큰 진전을 만들었지만,현재 개발 사실상 우리를 이동 장소에서 작성의 실제 지능합니다. 그럼에도 불구하고,그것은 흥미로운 궁금해에 대때 우리는 기대 이 유형의 인공 지능합니다. 어떤 시간에 프레임은?

에 따르면복당,머리의 시작 TechCode 처리 AI,이러한 변화를 창조의 전체는 인공 지능"시작과 함께 돌파구 개발에서의 자율 기계 학습 알고리즘"니다. 로 우리는 이고,"기계 인 것을 초과하는 인간의 말했다,"당나라와의 인터뷰에서 미래주의입니다.

을 말하는 것 그것을 달성하기 어려울 것입니다 실질적으로 아무 말 없습니다.

"를 만들거나 일반 인공지능,중요한 진행 중에 소프트웨어 개발합니다. 에서 상당한 진전의 개발로 신경과학의 개발과 하드웨어,"—말했다 Baro 니다.

"우리는 우리의 가장자리에 서서의 기능을 Moore 의 법칙을 때,트랜지스터 그래서 작은 불가능하다는 것을 얻을 육체적으로 있습니다. 과 새로운 하드웨어 환경에서와 같이,예를 들어,양자 컴퓨터,아직 할 수 없습을 통해 그 우수성을 입증하는 우리의 일반적인 하드웨어에도 수행할 때 표준 작업을"—전문가를 추가합니다.

는 많은 동의를 다루기를 위해 AI 으로 정보 요구를 충족하는 다섯 특정 작업을 의 첫 번째는 튜링 테스트에서는 기계가 요구하는 사람들을 설득하는 그가 말하는 다른 사람과 컴퓨터를 하지 않습니다. 동 Baro 는 것을 확신하고 현재 세대의 방법을 목격 AI 대응링 테스트,실제로 속이는 사람들입니다. 그러나 전문가 믿는 것"이 반드시 필요가 없을 정확히 일반 인공지능,그는 무언가를 이미 가깝습니다."

증가하는 정보

지 않는 것은 불가능하다는 것을 주의 출현을 일반 인공 지능의 선구자가 될 것입래 기술의 특이점입니다. 는 사람들을 위해 버린 것을 기억 개념의 기술적 특이점에 대해 알려줍니다 때 시간이 지능적 기계를 능가할 것이 인간의 정보,자극이 만연하고 지수술 성장하는 기본 수준의 약속을 변환하는 우리의 삶입니다. 저자의 이 용어와 개념,vernor 가 Vinge 는 1993 년에 다음과 같이 썼다:

"곧 우리는 것이를 만들 수 있는 정보를 뛰어 넘는 우리 자신입니다. 이 경우,인간의 역사를 도달 할 것입니다 종류의 특이점,지적인 새로운 수준으로 전환합니다. 그것은 불가능하다 탈출 그냥 그대로 불가능한 블랙홀에서 탈출합니다. 그 이후로,세계가 변경됩니다 그래서 많은 것은 우리의 이해합니다."

는 사실에도 불구하고 이 순간은 그것이 무엇을 기다리고 그런 사람들을 위해 대표로서의 소프트 뱅크,손정의와 미래학자 레이 커즈와일,가 있는(예를 들어,같은 엘론 최대,스티븐 호킹 박사,심지어 빌 게이츠)에 있는 명확하지 않는 아주 행복한 이러한 관점입니다. 그들이 변론하는 사람들이 이해하지 못하이 무엇을 의미하는 인공적인 결정될 것,그리고 우리는 명확하게 준비되지 않은 가능한 결과를 가져올 수 있는 기술적 특이점입니다.

그러나 그것은 왜 필요한 모습에 질문의 관점에서 보기까? 필요한 이유를 고려하는 인공 지능으로 바다 모든 인류를 위한되지 않고 자신의 동료,친구의 도시에서 끝까? 사향,공정을 고려하면,이 아이디어를,그래서 그가 만든 프로젝트 Neuralink 니다. 커즈와일은 언급한 이 협력하는 사람 기계에 대해 이야기 할 때 미래에 그 내부에,우리는 살 것이 나노 반복적으로 향상 우리의 능력이 있습니다.

"우리에 초점을 맞춰야 한다는 장점이 우리를 줄 수 있는 AI–향상된 정보는 인간의 지,그 가능성을 개선 될 것입의 비용으로 AI",—말했다 Baro 니다.

알고리즘과 비슷한 Aiva 및 셸리,이미 표시의 사용에서 일하는 사람들과 함께. 동시에,지능형 로봇,소피아에서 핸슨은 로봇 공학과에서 고추 SotfBank,쉽게 할 수 있도록 허용에서 우리는 적어도 상상하는 진정한 지능형 기계는 이미 우리 가운데니다. 아마도 결정될 것으로 IQ10 000 에서 프레젠테이션,일본의 소나이 정말인지 기능을 우리는 모든 갈망합니까? 그렇다면,다음을 기다리는 우리에게 남은 그다지–세 가지 수십 년 동안 전문가들은 말합니다.

"이 수준의 인공 지능의 우리에 도달 할 것,아마도 30~50 년이다. 한편,보일 수 있는 아주 오래지만,다른—이것은 우리의 많은 할 수있는 기회를 가질 것입이 순간,"—요약 탕니다.

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