また三十年からの外観意識になれます。 その盛り上がりが早
Source:現在、多くのグローバルな技術の企業独自のレースでの努力を文字通りにいのちを吹き込み人工知能(AI)です。 機械学習システムの多くは一の事業では、これは驚くに値しませんが、ニュースAIとニューラルネットワークで獲れた目毎日のようにします。 通常、クリックして下のようなニュース："AI敗のビデオゲーム"または"愛を模した人の声"でも"のエクスペディアをおすすめするより効果的な人を指定します開発のがんです。" 私たちがなんらかの時間の知能の機械と比べてみることができる人、またはその瞬間を人間と機械をすることが可能で小さなお話と共に自然で、それこそが真のグローバル人々の中ですか？ の間の距離についてはどうお考えの車から取り戻す意識す。
早気
もかかわらず上記"ヘッダ"の成果をAIは、イアン-Lecun長AI工学Facebook教授のコンピュータ科学研究科ニューヨーク大学としても過大に評価能力のAIシステムを作成して、過度に高まり感覚です。
"となりましたが、まだまだ遠くからの建物機械学ぶことができる基本的な世界観と同じようとすることが可能で人と動物の"—"Lekunのインタビューに瀕します。
"ありませんが、特定の機能を持っているのも特徴を超える人が、長期的を共通の普遍的な人工知能いつ来ても近いレベルのラット"です。
以上のいわゆる一般的な人工知能システムを必要としない参加者が働き続けることができほとんどのタスクを行うことができます。 しかし、現在のAIシステムを専門ときにのみ、特定のタスク例えば、を行い、音声又は画像は表の特定のオブジェクトは、膨大なデータ配列であるのみ行ったプログラムです。 このような特殊愛していることがわかってい応用AI"または"ニッチ-アイ"が再びを示して限られた知的能力ます。
結Lacuna意-マヌエル-Cebriánは、フェローマサチューセッツ工科大学、開発者のshelleyなどが、エクスペディアをおすすめするアルゴリズムの書き怖い話します。
"愛のうツールです。 私の意見に基づき、タワーオブセブンコーツとポメラシェリー、AIは非常に遠くからの作品を制作のホラーのジャンルでアプロフェッショナルとしてとてもニーズの多様化に応えるために人間の知能"—該Cebriánます。
Lecunれるにもかかわらず、驚きのレベルに進展が見られることにより達成された研究者や開発者のコミュニケーションにおける情報では近年、機械学習と神経ネットワークイメージが広がり、開発の人工知能において、すべてのも夢です。
"私のないことをしたいbelittleの成果の社員の技術者や研究者からDeepMindと同じAlphaGoしかし、人interpretiruya改善AlphaGoとして大きな進展の開発の一般的な人工知能が間違っています。 はないので"—コメントLecunます。
ピエール-エルグエCEOのAiva技術を開発したAIのアルゴリズムAiva音楽の作成、またその成果として作成知り、やや大げさです。
"一般人工知能はシステマティックが大きく注目されるようになってます。 一般的に、確かに楽観的でいかに早くこの技術は進化するが、同時に、このほとんどの人だけのわからない、複雑さの脳のなか難しいことを人工",—とグエいます。
を一般の人工知能
今回は、人への愛のために、何らかの理由でもあり話、地下鉄からも近くて便利。 他のニュースAIきな条件として"機械学習"や"深層学習"や"ニューラルネットワーク"です。 では、これらの条件はある程度の接続AIものではなく愛しています。
機械学習ツールです。 セットのアルゴリズムのインテリジェントシステムは訓練による吸収の膨大なデータです。 また、深層学習は機械学習、必ずしも結びつくという特定のタスクです。 一方、ニューラルネットワークシステムを模擬するシミュレーションが脳内で再びのみここの特徴をより発生する機械学習アルゴリズムです。
には、この分野の専門家のかについて上記のコンポーネントの基礎の基礎を合成の知性に関する能力の人間のいと考えていることを理解し行動とその結果をもたらす。 今だけの初めにこの旅です。 頂きまして、ありがとうございって進められてきましたが、現在の開発な移動からの実しています。 しかし、なかなかおもしろいかもしれない時を想定するのがこのタイプの人工知能です。 はあります。
によるカ唐長の起動TechCode対AI、このシフトを創り人工知能"で始まりのブレークスルーの開発と教師なし機械学習アルゴリズム"です。 早く来ることは、"機械知能を超える人"、唐とのインタビューで未来派になります。
いするのは難しいでしょう現実があります。
"を一般の人工知能は、大きな進展におけるソフトウェア開発に従事。 大きな進展の開発は、脳科学の展開のハードウェアの"—とグエいます。
"をキーワードの端まで力のムーアの法則、トランジスタな小さなことを得ることができない身体です。 新ハードウェア環境など、例えば、量子コンピューティングかできない優位性を発揮する当社普通のハードウェアでも標準業務の"—の専門家を追加します。
多くのことに同意のAIとして実情であらゆるニーズに応えるためには五、特別な業務の最初のチューリング試験、機械のニーズへの人々のことを言うと他人とのない機械です。 同グエえ、現在の世代の目撃者がどのようAI対応のチューリングを行うことができるとうろう。 しかし、専門家と考えてこのような必要を必ずしも正確に一般の人工知能、もうすでに身近になりました。
高知
ことはできませんのでご注意の登場により一般的な人工知能の先駆けのいわゆる技術的特異点ます。 方において忘れられ、記憶の概念の技術的特異点について語る時間の場合知能機械を凌駕する人間の知能を刺激蔓延し、指数関数型技術、成長する基礎的約束を変えています。 著者は、コンセプトはVernor Vingeた1993年には次のように書いている。
"まったく活用されていないときにインテリジェンスに凌ぎます。 そうなると、人類の歴史上どのように位置のような特異性は、知的新しい段階に移行します。 ことは不可能で脱ぐことはできませんからの脱出（ブラックホールです。 その後、世界が大きく変わって、あえて理解します。"
ここで何かがあなたを待ってそんな方に最高経営責任者（CEO）、ソフトバンクの孫正義の未来派線Kurzweilがそのような、例えば、Elon Maxスティーブンの結晶、ビル-ゲイツ)の方がないことが明らかで嬉しいです。 いる人ならわかりつつあることを実感している人工superintelligenceしないことが明らかに帰趨ができる技術の特異点ます。
なぜ必要なのかを見てから何を学べるか"というテーマのポイントだと思ってます。 なぜかを考慮する必要があるために人工知能としては、夕日のすべての人間としてではなく彼の仲間、お友達するでしょうか。 マスクは、公正を考慮し、この考えは、彼のプロジェクトを作成したNeuralinkます。 Kurzweil述べたように、このメソッドは協力、人間と機械の話は、今後、私たちの住まうのnanobotsは、繰り返し改善可能です。
まず、活用できるように、愛の強化知能は、人間の知能にする可能性も向上するのAI",—とグエいます。
アルゴリズムと同じようなAiva、シェリーは、既に自分の取り組みます。 同時に、知能ロボットのように、上智大学からハンソンは、ロボット-ペッパーからSotfBankは、簡単にできる少なくとも想像する機械です。 そsuperintelligence、IQの10,000円プレゼンテーションでは日本の話ではなくても、認知機械知能をあげていくことを期待します。を目指す。 そのような場合は、お待ちたくはなく、一つの専門家は言うまでもない。
"このレベルのAIておりますので、そ30-50年です。 一つは、でているようで非常に長いものの、他—これは多くの方々にこの"—求めている最中です。
以上
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