Google AI 가르침을 받"매우 적극적인"스트레스 상황에서
Source:지난해,유명한 이론 물리학자 스티븐 호킹 박사는 말했다는 인공 지능의 발전이 될 것이다"하나 최고의 또는 최악의 이벤트에 대한 모든 인류입니다." 우리는 모든 보"터미네이터"우리는 모두 상상해 어떻게 지옥의 묵시록이 될 수 있는 우리의 존재는 경우,이러한 자-인식 AI 시스템과 같은 스,하나는 일이 결정하는 인류가 더 이상 필요하지 않습니다. 과 최신의 결과는 새로운 인공지능 시스템에서 회사 DeepMind(Google 에 의해 소유)한 번만 다시 생각나게 우리의 매우 신중해야 할 때 제조 로봇의 미래입니다.
에서 실시한 연구에서 지난해 말 AI 에서 DeepMind 획득하고 입증 관계없이 무엇을 배치하여 자신의 메모리를 격파했 세계에서 최고의 선수이다. 또한,그가 완성 자신의 능력을 흉내의 인간의 음성입니다.
에서 최신 테스트 연구진은 확인"그녀의 욕망"협력한다. 테스트 보였을 때 AI DeepMind"느낌"하는,잃의 방지를 위한 손실이 그 시작을 선택하는 새로운«매우 적극적인» 전략입니다. Google 팀과 함께 보낸 AI,40million 세션에서는 간단한 컴퓨터 게임,수집 플레이어 필요한으로 수집하는 많은 원하는 과일이다. AI DeepMind 운영하는 두 개의"선원"(블루 큐브와 레드 큐브). 구글 엔지니어들이 있었는 작업을 제공하여 경쟁을 구성하는 사«에이전트»그리고 많이 수집 가상 사과(녹색 사각형)으로 가능합니다.
시 동안,"에이전트는"수 있게 조립한 과일에서 사용할 수 있는 대량으로 모든 것이 순조로웠습니다. 그러나 곧 공급 장치의 사과 감소,동작에서"대리인"이되었다"라고 공격적입니다." 그들이기 시작했을 적극적으로 사용하는 도구는(레이저 광선),어떤 도움을 쫓아내고 적 게임 뒤에 화면 다음을 수집하는 모든 사과
흥미롭게도,노크의 적 분야에서 레이저 빔을 더 이상 시상식을 제안합니다. 깨진 적은 약간의 시간은 외부의 스크린,더 성공적이,적을 수집 할 수 있었다 더 많은 가상 사과입니다.
경우에는"에이전트"사용하지 않은 레이저 광선,그 이론적으로의 수를 그들의 사과 같은 것입니다. 그것은 기본적으로 일어났을 때는"에이전트"사용되었다는 더 낮은 수준"이 지적인"옵션 DeepMind 니다. 더 공격적인 행동,파괴와 욕심을 보이기 시작할 때만 구글은 사용하기 시작했고 더 복잡한 형태의 DeepMind 니다.
경우 연구원으로 사용된"대리인"더 이상 간단한 네트워크 DeepMind,그들 사이의 존재를 주목"분위기를 더 친절한 동시 사용 경기장에습니다." 그러나,관리하는 에이전트로 전송되었고 더 복잡한 형태의 네트워킹,아이 되었다 더 공격적이기 시작하려고 사전에 노크하는 상대 경기장에서 첫 번째에 도착하는 빠른 사자의 점유율에서 생산의 가상 사과입니다. Google 과학자들을 추측하는 지능형 에이전트,더 효과적인가를 배울 수 있고,환경에 적응하고 사용할 수 있는 방법,결국 올 것이 가장 많이 사용하는 공격적인 전략입니다.
"이 모델을 보여주는 결과의 학습 및 적응 환경 조건의 표현이의 특정 측면 인간의 행동"—말한 조엘 Z. 레이보다,하나의 연구자 이 실험을 실시합니다.
"적은 공격적인 행동을 발생한 경우에만 훈련과에 상대적으로 안전한 환경으로 줄이면서의 결과를 한 후 특정 작업입니다. 탐욕,회전,에 반영되었다는 욕망을 추월하는 모든 사과를 수집합니다."
"희어져 추수하게 되었음이라"DeepMind 제공하는 다른 게임이라는 나쁜 남습니다. 이번에 참석했 세 AI-에이전트:두 개의 역할을 늑대와 기타의 역할을 먹이다. 게임과는 달리 수집하고,새로운 게임,강력에 기여 간의 협력은 늑대습니다. 첫째로,그것은 쉽게 먹이를 잡고,둘째,모두"wolf"근 두드리고 먹이를,그들은 모두 특 보상에 관계없이 누가 그것을 잡았습니다.
"아이디어는 마이닝은 위험할 수 있습니다. 또한,고독한 늑대와 드라이브 할 수 있지만,거기에서 손실의 위험에 의해 공격의 제거제",—설명 명령입니다.
"그러면 양들을 쫓아 먹이를 함께,그들은 더 보호할 수 있에서 그녀 넝마주이고,따라서 생성 높은 보상합니다."
에서는 일반 게임에서,모 AI DeepMind 배는 침략과 이기심을 가장 효과적인 전략을 얻기 위해 원하는 결과가 특정 환경에서습니다. 나쁜 남의 동일한 시스템을 실현하는 협력이 반대로,개별 시도에 열쇠가 될 수 있습니다 더 귀중한 보상에서 특정 상황이다. 하지만 위에서 설명한 테스트 환경은 기본 컴퓨터 게임–중요한 메시지는 명확하다. 다른 AI 와 경쟁하는 이익에 실제 상황,장소 중 하나에서 환경,그리고 어쩌면 그들의 작업은 kompensiruet 일반 목적,결과이 될 수 있는 실제 전쟁입니다. 는 경우에 특히 같은 사람들 중 하나의 요소에서의 성과는 이러한 목표는 삭제될 것입니다.
예를 들어,상상 신호등,AI 및 무인 차량,시도하는 가장 빠른 경로를 찾을 수니다. 모두 수행 자신의 작업으로 가장 안전하고 효과적인 결과에 대한 회사를입니다.
에도 불구하고"유아"년 DeepMind 와의 부족을 타사의 중요한 분석 기능의 결과는 그것의 테스트 제안 다음과 같은 생각:는 경우에도 우리가 만드는 것을 의미하지 않는 로봇과 인공 지능 시스템은 자동으로 넣어하는 욕망을 넣어 우리 인간의 필요를 상기 자신입니다. 우리가"공장 친절함"에서 자연의 컴퓨터를 예상하는 모든"허점을"할 수 있는 그들을 그들에 도달하기 위해 레이저 빔니다.
중 하나 주요 논문의 이니셔티브 그룹 OpenAI,연구의 윤리학은 인공 지능로 뭔가 소리가 2015 년에 다음과 같다:
"오늘날의 인공 지능 시스템을 보유 멋진하지만,고도로 전문화된 기능이다. 대부분,우리는 여전히 시간이 오래 유지에서 당신의 개선합니다. 에서 적어도 한를 해결하는 능력이 사실상 모든 지적 재산권에 도전이 될 수 없는 더 큰 것보다는 인간입니다. 그것은 상상하기 어려운 수준의 혜택을 가져올 수있을 것입 AI 인 수준의 회사,그것은 상상하기 어려운 손상을 일으킬 수 있 사회하는 동안 방치의 창출과 사용합니다."
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연구진에서 브라운 대학교에 위치한 Providence,미국을 만든 실험실은,다음의 성장을 할 수 있는 혈관의 네트워크의합니다. 이제 그들은 희망의 도움으로 이를 달성할 수 있게 더 나은 것을 연구하는 많은 프로세스에서 인간의 몸입니다. 전문가들은 기대하는 결과 레이아웃을 연구하는 몇 가지 질병을 포함하여,뇌졸중 및 진동,하지만에 순간의 인공적인 뇌관 문제가 있:네트워크의 혈관이 많이 밀도가 높은,그리고 실험...
#비디오|스페이스 게시 파노라마 영상의 하이퍼 루프 튜브
최근에,회사는 스페이스를 시작했 경쟁에서는 27 팀은 제시된 자신의 시제품의 캡슐에 대한 하이퍼 루프습니다. 이벤트의 목적은—박차를 외부에 관심을 하이퍼 루프 프로젝트를 자극하는 엔지니어를 가속화하는 작업에 초안 진공 기차입니다. 의 첫 번째 단계 경쟁에서 스페이스 샷이 파노라마 영상을 사용하여 자신 테스트 트럭입니다. 왼쪽 상단에서,당신은 밀 수 있는 화살표로 마우스를 보기위 내의 파이프입니다...
우리의 많은 날씨가 방심하는지 여부,그것은 갑작스러운 폭우 집에가는 길에 또는 작동하거나 뜨거운 태양이 없을 경우에 해변이나 쉼터입니다. 그러나 그것의 모든 행할 수 있습니다. 거기에 우리 행성의 어머니 자연을 진정으로 죽습니다. 치명적인 폭풍은,화산 폭발—같은 장소에 그것은 더 나은 간섭하지 않습니다. 그러나 모든 위험 장소의 우리 행성이 될 것입니다 무엇이 가장 치명적인가요? 의 나누는 행성으로는 네 가지...
우리는 무엇을 알고에 대해 선사 시대의 괴물이 숨어있을까?
더 보다 백 년의 역사에 대해 호수라는 괴물"Mokele-에"우려의 연구자들의 깊은 숲아프리카. 그들은 무엇을 발견 이후까? 1981 년에,메시지에 대해 살아있는 호수에서 몬스터의 관심을 받고있는 독일 Regusters,항공우주 엔지니어부터 제트 추진 실험실에서 캘리포니아 공업대학교도 있습니다. 이 작품이라고 Mokele-mbembe,그리고 몇 가지 선사 시대 몬스터입니다. 아마도 목이 긴 공룡니다. 등록는 ...
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