독특한 남아 있을 것이다에 있는 사람들에서 몇 십 년까?

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2018-06-19 16:35:15

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독특한 남아 있을 것이다에 있는 사람들에서 몇 십 년까? Source:

몇 년 후,인공지능을 능가할 것이다 많은 분야에서 우리는 우리 자신을 위해 특별하다. 그것은 큰 도전을 위해 우리의 나이를 말한 연구원은 빅토르 Mayer-Schönberger,필요할 수 있습니다"불합리한"응답니다. 초 2017 년에,하나의 가장 중요한 뉴스는 미국에서 오지 않았다 백악관에서와 심지어의 트위터 도널드 트럼프가 있습니다. 아니,그녀가 숨겨져에서 제출한 보고서는 캘리포니아부터 차량 및 위치에서 자신의 웹 사이트입니다.

그것을 설명하의 노력을 구글(더 정확하게,또는 그 자회사 Waymo)의 구현은 자율적인 자동차습니다. 보고서에 따르면,2016 년자가 운전하는 구글 자동차를 몰고 1 023 330 킬로미터고 필요한 인간의 개입 124 시간입니다. 이것은 하나의 개입에 대한 모든 8047 색 블랙 길이 무릎 길이 위의 재료 킬로미터 자체 드라이브입니다. 무엇보다 인상적인 것은 내가 진행 중에서 만든 한 해:인간 간섭이 감소에서 0.8 간에 천 마일을 0.2,을 의미하는 개선의 400%니다. 과 같은 진행 자동차 Google 쉽게 능가 개인의 능력의 모든 드라이버의 끝으로 이해합니다.

운전할 때 고려되었는 독점적으로 인간의 기술이다. 그러나 할 수 있을 것에 대해 말했다. 그리고 여기는 반복적으로 컴퓨터 비트입니다 전략 게임의 가 채택의 제목에서 체스 리트머스 시험 인간의 생각합니다. In2016,컴퓨터 비트에 세계 최고의 이동 플레이어입니다. 왓슨 IBM 에서는 성공한 위험에서는 또한 간주 세습 재산의 사람들—그리고 현재 작업을 확인 암 몰 및 준비하고 창의적인 요리법을 다른 것들 사이에습니다.

컴퓨터를 정복한 영역으로 간주하는 데 사용을 깊이 인간의합니다. 이 필요한 지식,전략,창의력합니다. 그것은 무엇을 의미하는 사람이 미래에 있을까요?

일부 두려워하는 자동차 및 트럭 수 있는 변위의 수백만의 전문적인 드라이버(그리고 그들은 오른쪽)및 파괴 전체 산업(so). 그러나 어린이들에 대해 걱정할 필요합니다. 무엇이 될 것입니다 그들의 장소에서 세계 어디에 머신에서 배울 것입니다 사람들은 하나의 산업 후 다른가? 무엇이 우리의 참여 아이들과 그들이 어떻게 관련시킬 것이다 이러한 Umhausen 기계니까? 이 될 것입니다 무엇이 그들의 기여해 세상에서 그들이 살고 있는가?

우리의 아이들을 할 수 없을 것입니다 빨리 읽를 해결하는 수학적 방정식의 빠른 기계입니다. 지 않습니다.더 빠르게 인쇄하는,더 나은 드라이브,더 안전한 비행을합니다. 그들은 친구와 함께 체스하지만,때문에 컴퓨터 그들은 기회가 없다가 세계 최고의 선수이다. 아마도 그들이 계속해서 가르치는 다른 언어(지금),그러나 미래에는 것은 의미가 없을 제공하지 않는 모든 경쟁력있는 장점이 계정으로 최신 업적을 기계 번역의 실시간니다.

사실,그것은이 모든 오래 간단한 질문에 대해 너무 특별한 무엇을,우리는 우리의 마지막 값을까? 그것은 있을 것 같은 기술 산수 또는 인쇄,기계가 이미 넘어 섰다. 이 될 가능성이 있으로 합리적 기계의 결여 이러한 편견,견과 감정을 우리는이 있습니다.

아마도 우리가 고려해야 합니다 품질이 다른 쪽 끝에서는 스펙트럼의 급진적 창의성,독창성이 비이성적,간단한 복용량의 논리적 연구를 어렵지 않다는 논리입니다. 작은 교회는 대신 스팍니다. 여전히 자동차 매우드 에뮬레이트는 이러한 자질을 미친 믿음의 도약 완전히 독립적이,예측할 수 있게 로봇을 언급하지 않는 간단한 사고합니다. 자신의 문제는 우리의 기회입니다.

난지 않은 제안을 이유를 포기,논리와 중요한 생각입니다. 사실,그것 때문에 우리는 감사하는 값과 연결된 합리성과 정신을,우리는 작은 값과 반대입니다.

난:,오히려 그 반대입니다. 당신이 볼 수는 경우에,우리는 계속 시스템을 개발하는 프로세스,정보하고 있는지 확인들이 적응하고 연구에서는 모든 상호 작용과 함께 세계에서 의 모든 비트 데이터에 오는 그들을 곧 우리의 획득한 유용한 합리적인들이 준비되어 있습니다. 그들은 우리의 일부를 극복하기 위해 우리 인간의 한계 분야에서 번역의 정보로 합리적인 결정합니다. 그들은 더욱 좋아질 것입니다.

따라서,우리가 해야 합니다 있는지 확인하기 위해 노력하고 인간의 기여를 이 부문의 노동 보완되었으로 합리성의 기계보다 그들과 경쟁 할 수 있습니다. 기 때문에 그것은 항상 우리를 그들로부터,그리고 이러한 차이를 만들 우리의 값입니다.

경우 나는 바로 우리의 개발을 촉진 창의적 사고,비합리적인 결정을,독특한 아이디어. 지 않기 때문에 불합리가 행복하지만,때문에 비 논리적인 용량의 독창성을 보완 할 것이 합리성의 기계입니다. 그것은 우리를 저장 선반에 장소의 진화합니다.

불행하게도,우리의 교육 시스템은 완전히 반대입니다. 다음과 같,농민을 준수하 pre-산업용 생각,우리 학교와 대학에서 배열하는 방식으로 생산하는 순종의 종들이 합리성과를 개발하는 기존 기술의 상호작용으로 오래된 기계입니다.

로 심각한 문제를 제기하고,우리는 그것을 변경하는 곧니다. 물론 우리가 배워야 합리성 기반으로 사실과 최고의 사실 더 이어질을 결정합니다. 우리 도움이 필요 우리 아이들을 배우로 작업하는 대부분의 지능적 기계의 개선자신의 의사결정을 내릴 수 있습니다. 하지만 대부분의 모든 우리가 고려해야 장기적으:는 경우에도 컴퓨터를 능가할 것이 우리에,우리는 가장 창조적인 건물에는 도시,경우에만하지 않았을 억제하이의 인류합니다.

이것은 우리의 기회가 될 숙박 시설에는 좁은 경로의 진화합니다.

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가상의 도우미

가상의 도우미"Google AI Duet"가 될 수 있는 좋은 피아니스트

개발자는 인공 지능의 구글이 찾는 점점 더 복잡한 방법을 사용하여 인공 지능의 다양한 분야의 과학 뿐만 아니라입니다. 예를 들어,듀엣을 선물 Google AI 지 않을 발명 음악과 재생되지에서 뭔가를 만들어 준비하는 샘플 라이브러리입니다. AI Duet«studies»의 방법은 플레이와 함께 만들고,그것의 더 멜로디 울려 퍼지는 그 아름답습니다. 때문에 특별한 알고리즘,심지어 조금이나 지식...

#뉴스 하이테크|문제 180

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인공지능을 배우게 될 것이 읽기 속도

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프로젝트 수직 숲을 구축하는 데 도움이

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일부 도시에서 중국의 가까운 미래에 건설될 것이 몇 가지 고층 빌딩으로 덮여 있습니다. 내부에는 일반적인 사무실,레스토랑,쇼핑몰,그리고 다른 특성의 전통적인 건물이다. 하지만 외부에서 그들이 보일 것 같다는 그린 타워도 있습니다. 건설 될 것이 구현 프레임워크의 프로젝트 수직 숲,하는 것 뿐만 아니라 장식하는 회의는 도시이지만,또한 도움을에서는 공기를 청소합니다. 저자에 따르면,수직 숲,올해 기초 건설을 위...

Elon Musk:면 원하지 않는 사람들이 하루가 쓸모없는,그들은 해야 될 사이보그

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#동향|Machine learning

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고대 이후 과학자들은 포함하여 파스칼고 라이프니츠 꿈의 기계를 볼 수 있고,세계를 이해하고 상호작용할 수 있습니다. 작가 감독과 같은 쥘 베른,메리 Shelley,스 및 스티븐 스필버그를 만들었 대담한 외관은 스마트 기기. 이에 에피소드는 우리는 이야기에 대한 기계 학습,관리되는 것을 증명하는 곳에서 깊이의 컴퓨터와 로봇은 아주 많이 다른 사람들입니다. 기계 학습은 무엇인가? 간단히 말해서는 과학 분야는 ...

만들어진 재사용할 수 있는 종이로 인쇄될 수 있는 빛

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의 생산을 위한 종이 사용되는 매년 수천 수만 톤의 나무,그것은 에이커«우리의 행성의 폐»니다. 따라서,의 감소 나무의 사용은 매우 중요한 우리의 존재합니다. 재활용 부분적으로만 이러한 문제를 해결합니다. 하지만 과학자 팀에서 산동대학교(중국),캘리포니아 대학교 강변 국가를 대신하여 실험실의 로렌스(미국)에 의해 개발되었 새로운 유형의 재사용할 수 있는 종이로 작성할 수 있습의 도움으로 빛의...

#뉴스 하이테크|문제 179

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