남자처럼 생각:면 무엇을 주고 기계 이론 의식의
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지난 달 팀으로 구성된 samebecause AI 플레이어,고통이 화려한 패배에 대한 전문적인 경쟁력있는 선수들. 쇼 경기에서 개최된 프레임워크의 세계 선수권 대회에서 게임 Dota2 개의 국제 공개 팀은 전략적 사고는 여전히 사람을 허용하여 패배는 기계입니다.
참여 AI 로 구성되어 있는 여러 알고리즘에 의해 개발되 OpenAI,하나의 창시자는 Elon Musk 니다. 팀 디지털 플레이어,불 OpenAI 다섯,배운 그는 재생 Dota2 자신에 의해,시험하고,오류와 경쟁하는 각 다른다.
반면,같은 체스판 또는 퍼즐 게임,인기있는 빠르게 성장하는 멀티 플레이어 게임 Dota2 으로 간주됩 훨씬 더 심각한 분야의 유효성 확인을 위해 인공지능에 대한 힘이 있습니다. 전반적인 난이도는 단 하나의 요소입니다. 그것만으로는 충분하지 않습니다 매우 신속하게 마우스를 클릭하고 명령을 줄 당신이 통제하는 문자입니다. 를 승리해야 합니다 직관과 이해의 무엇을 기대하는 상대에서는 다음 시간하고 적절하게 법에 따라 이러한 지식을 공동으로 도달 일반적인 목표는—win. 컴퓨터는 이 기능이 있습니다.
"다음 큰 단계에서의 발전 인공 지능의 상호 작용"—박사는 말 Jun 왕의 대학 컬리지 런던도 있습니다.
에서는 순간 심지어는 가장 중요한 컴퓨터 알고리즘을 깊은 배우가 없는 전략적 사고 이해하는 데 필요한 목적으로 작업의 상대 수,다른 AI 와는 사람입니다.
왕에 따르면,위해서 AI 성공할 수 있고,그것은 필요한 깊은 의사소통 기술에서 유래는 중요한 인지적 특성의 사람 마음의 존재합니다.
모델의 정신 상태를 시뮬레이션
네 년간 어린이들은 일반적으로 이해하기 시작이라는 기본적인 기능이:자신의 마음은 다른 사람의 마음입니다. 그들은 이해하기 시작하는 모든 사람은 그가 무엇을 믿고,자신의 욕망,감정과 의도니다. 고,가장 중요한 것은,자신의 장소에서 다른 사람들,그들은 시작할 수 있는 미래를 예측하는 동작이 이러한 사람들과 그들에게 설명합니다. 방법,그들의 뇌를 시작하게 만들 자체 내에서의 배수를 시뮬레이션을 자체를 대신에 자신의 장소는 다른 사람들 안에 넣어 특정 환경합니다.
모델의 정신 상태에서 중요한 것이 지식의 사람으로 자신을,또한 재생 중요한 역할에 사회적 상호 작용입니다. 다른 이해를—열쇠 효과적인 커뮤니케이션과 일반적인 목표입니다. 그러나 이 능력은 될 수도 있습 에이전트는 잘못된 믿음의 아이디어는 우리를 인도에서 객관적인 진실입니다. 한번이 중단의 능력을 사용하여 모델의 정신 상태 등에서 발생하는 자폐증,자연적인"인간"등의 기술의 가능성을 설명하고 상상은 장애인이다.
박사에 따르면 Alan Winfield,교수의 robotice 대학교에서 영국의 웨스트의 모델은 정신적 상태 또는"이론"마음의 주요 기능을 할 수 있도록 AI 를"이해"사람,것,그리고 다른 로봇입니다.
"아이디어를 소개하는 시뮬레이션으로 로봇 실제로 훌륭한 기회를 제공하는 능력을 미래를 예측"—말했다 Winfield 니다.
대신에 기계 학습 방법에는 여러 층의 신경 네트워크 추출물 정보의 조각과"공부하는"거대한 데이터베이스,윈스턴 제공하는 다른 방법을 사용합니다. 의존하지 않고 훈련에,윈스턴을 제공하여 사전 프로그램 AI 와 내부의 모델체와 환경을 할 수 있도록 간단한 질문에 대답"면 무엇인가?"니다.
예를 들어,상상하는 좁은 복도의 움직이는 두 개의 로봇,자신의 AI 할 수 있는 시뮬레이션 결과의 미래 작업을 하는 것이 자신의 충돌을 방지하기:왼쪽,오른쪽 또는 계속 직진합니다. 이러한 내부 모델에 기본적으로 행동"메커니즘의 미치는 영향",행동으로의 종류"일반적인 의미는"도움이 될 것입니다 직접 인식하는 방법을 더 올바른 행동으로 예측하고 미래의 발전이 있습니다.
연구에서 게시된 이해,윈스턴 보여주는 시제품 로봇을 달성 할 수있는 등의 결과입니다. 예상 다른 사람의 행동,로봇을 성공적으로 전달해 코리더없는 충돌 사고로 이어질 수 있습니다. 사실 이것은 놀라운 일이 아니다,저자,그러나"세심한"사용하는 로봇 시뮬레이션 문제 해결에 접근하는,흐름의 복도 했다 50%더 많은 시간입니다. 그러나,윈스턴 입증했다 그의 방법의 내부 시뮬레이션을 작동합니다:"이것은 매우 강력하고 흥미로운 시점에 이론의 발전 인공 지능의"과학자입니다.
윈스턴라는 희망에 종료 AI 는 능력이 있을 것이를 설명하는 정신적으로 상황을 재현하다. 내부의 모델은 자신과 다른 사람이 이것을 허용 AI 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고,더 중요하게 식별하기 위해,특정 목적과 목표에 대한 그들 각각합니다.
이것은 크게 다르에서 심화 학습 알고리즘,는 원칙적으로 할 수 없는 이유를 설명하는 제자들이 나아는 특히 결론 문제를 해결합니다. 모델 블랙박스할 때 사용하는 심화 학습은 실제로실제 문제에 서 있는 방법에 대한 자신감의 이러한 시스템입니다. 특히 심각한 문제가 될 수 있는 경우,예를 들어,로봇 개발에 대 한 간호사를 병원 또는 노인합니다.
AI 으로 무장 모델의 정신 상태를 넣을 수 있에서 자신의 장소,자신의 주인을 올바르게 이해 무엇을 해야 하는니다. 그는 다음을 결정하는 적절한 의사 결정을 설명하고 이러한 결정하는 인간이 수행 할당된 작업입니다. 덜 불확실성에서는 결정,그것은 더 많은 것 같은 로봇을 신뢰합니다.
모델의 정신 상태에 신경 네트워크
회사 DeepMind 사용하는 다른 방법으로 접근하고 있습니다. 대신에 미리 프로그램 알고리즘의 메커니즘의 효과들이 개발한 여러 가지 신경망을 보여주는 유사 모델 kollektivnogo 심리적 행동이다.
AI-알고리즘"ToMnet"배울 수 있는 조치에 의해 보는 중성자 네트워크입니다. 그는 ToMNet 집단의 세 가지 신경 네트워크:첫 번째에 의존한 기능의 기능에 따라 그들의 마지막 작업입니다. 두번째 형식은 일반적인 개념 현재의 사고–그들의 믿음과 의도에서 특정 시점이다. 집단의 결과를 두 개의 신경 네트워크를 제공 셋째,예측한 추가 작업 AI 기반으로 상황이다. 과 같이 깊은 학습,ToMnet 더 효율적으로 모집한 경험을보고,다른 사람입니다.
에서 하나는 실험,ToMnet"관찰하는"세 AI-에이전트 기동에는 디지털 방식으로 수집,다채로운 상자니다. 이러한 각각의 AI 그것의 자신의 특징:하나는"블라인드"—결정할 수 없는 형상과 배열이 있습니다. 다른 하나는"기념물":기억하지 못했 그의 마지막 단계입니다. 세 번째 볼 수 있었다고 기억한다.
후 훈련 ToMnet 기 시작했을 예측하기 환경 설정의 각 AI 보고,그의 행동합니다. 예를 들어,"블라인드는"끊임없이 움직이는 만 벽을 따라합니다. ToMnet 기억합니다. 알고리즘을 할 수도 있었을 올바르게 예측하고 미래의 동작 AI 고,더 중요한 것은,이해하는 경우 AI 에 직면하고 잘못된 표현의 환경입니다.
중 하나의 테스트,팀의 과학자들은 프로그램 중 하나 인공지능에서"short-sightedness"및 레이아웃을 변경이 있습니다. 에이전트로 정상적인 시각에 빠르게 적응하고 새로운 레이아웃,그러나"근"계속 따라 원래로,거짓을 믿는 그는 여전히 이전 환경에 있습니다. ToMnet 빠르게 주목 이 기능을 정확하게 예측 agent 행동으로 자신을 그 자리에서습니다.
박사에 따르면 앨리슨 Gopnik,전문가의 분야에서 발달심리학,캘리포니아 버클리 대학,관여하지 않습에서 이러한 연구지만,읽기 결론,이러한 결과는 신경 네트워크는 놀라운 능력의 다양한 학습 기술,독립적으로 관찰하면서 다른 사람입니다. 동시에는 전문가에 따르면,그것은 너무 일찍이 말하는 이는 개발된 인공적인 모델의 정신 상태입니다.
박사에 따르면 조 살림에서 mit,에 참여하지 않았다 또한 연구,"이해"ToMnet 와 밀접하게 연결되어 있의 컨텍스트 학습 환경은 같은 객실 특정 AI 에이전트,그의 작업으로 제한되었을 수집 박스입니다. 이 강성에서 특정한 제한은 ToMnet 적은 효과적인 예측에서 동작을 근본적으로 새로운 환경에 대비하는 아이들에게 적응할 수 있는 새로운 상황이다. 알고리즘에 따라,이 과학자,에 대응할 수 없습의 시뮬레이션 작업의 완전히 다른 AI 또는 인간입니다.
어떤 경우에,윈스턴고 회사 DeepMind 는 컴퓨터 시작하는 쇼의 시작은"이해를"각각 다른 경우에도,이해에만 기초합니다. 그리고 그들은 계속 개선하는 이 기술,더 나은 서로를 알고,시간이 올 것이다면 컴퓨터들을 이해할 수 있 복잡하고 혼란 우리 자신의 의식이다.
무엇이 당신을 생각할 수 있을 획득하는 기계 인지는 인간의 능력을까? 귀하의 의견을 공유합니다.
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가 개발한 3D 인쇄 기술을 사용하지 않고 속도가 느려질 수 있습니다. 정기적으로 새로운 무언가를 만들어 생활을 단순화하고 확대하는 기능입니다. 며,최근에 알려지게되었다는 것 중 하나에서 기업의 국가 취소되거나 파 Corporation 한 3D 프린터를 장착되어 두 가지 레이저와 인쇄할 수 있습을 동시에 두 가지 다른 재질을 적용할 수 있습니다. 프린터가 주로 설계 작업에 대한 금속 및 비해,무엇 때문에,그...
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프로세스 semi-인공 광합성에 도움이 에너지를 생산하는 햇빛에서
광합성 과정–중 하나에서 가장 중요합니다. 그 덕분에,그리고 생명이 있습니다. 그러나,그것은 다른 목적으로 사용될까요? 그는 이 과정을 통해 에너지할 수 있는 약간"수정"이다. 에 따르면 게시는 자연 에너지,새로운 프로세스의"재활용"연결"라는 반의 인공 광합성에"그리고 그것의 개발은 연구에서 세인트 존스 칼리지 등에서 캠브리지 대학교도 있습니다. 에 의해 명시된 바와 같이 하나의 작가의 Katargina 팔...
불행하게도,성과 과학의 도움하지만 새로운 것을 만들 삶의 질을 향상시키지만,또한 사용에 대한 군사 개발합니다. 예를 들어 최근에는 경주에서 개발하는 초음속의 무기 력이 일본입니다. 리콜는 초음속의 무기는—그것은 주로 크루즈 미사일뿐만 아니라 아주 높은 속도가 매우 비싸다. 가장 유명한 중 하나 개발에서는 이 필드는 미국 X-51A Waverider 할 수있는 최대 속도 Mach6-7 및 국내 시스...
우버 중 하나가되고,지도자들은 승객의 운송,세계에서 한 곳에 머물러 있지 않습니다. 최근을 의뢰 Uber 먹는 즉시 인기를 얻고 강제로 경쟁에서 작동하는 동일한 방향입니다. "완성되는"세상의 문제","우버가 되려 분야에서 선구자의 비행을 택시,그리고 후에 택시를기 여행지 및 전달 시스템의 음식,그리고 이 경우에는 사용한 특별한 드론입니다. "에 우버 먹는"사용되는 것으로 착륙 플랫폼,음,지붕,및 테스트 기술...
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