너가 확실히 맞아. 기계는 정확도, 계산 속도, 정보 저장량 및 기타 많은 면에서 우리보다 훨씬 시원합니다. 예, 작은 작업에서는 지나치게 선택적이지 않고(지능이 있는 것의 부작용) 간단하고 작은 작업에서 사용하는 것은 사람의 손에만 있습니다. 그러나 여기서는 기계의 지능화에 관한 것이었습니다. 이는 수용 가능하지만 기존 기술로는 불가능합니다. 그 때 중국인이 만든 자료가 대량 배포되고 그러한 물리적 구조를 가르치는 방법이 제공 될 때 우리는 더 일찍 "Wild West World"시리즈에 올 것입니다 ....
그건 그렇고, 시리즈는 최고 수준입니다. 추천하다!!!!!!
중국인의 업적과 발견을 충분히 존중하면서 지능의 본질을 이해하는 것은 기술과 먼 관계에 있는 자기 인식에서 비롯됩니다. 인텔리전스 모델링은 가장 정교한 NN을 포함하여 NN을 훈련하는 것 이상입니다. 우리는 지성의 개별 기능을 만들 뿐이지만 개념이 없기 때문에 무결성이 없습니다. 작업에 대한 일반적인 정의, 가설이 있지만 실제 "그림"이 없으므로 우리는 이산 현상에 대한 이질적인 모델을 구축하고 있으며 여기서 우리가 무언가를 조립하려고 합니다. 접근 방식이 잘못된 것 같아요. 전체 지성을 위한 계획으로 시작해야 합니다.
Реter Konow : 중국인의 업적과 발견을 충분히 존중하면서 지능의 본질을 이해하는 것은 기술과 아무 관련이 없는 자기 인식의 부산물입니다. 인텔리전스 모델링은 가장 정교한 NN을 포함하여 NN을 훈련하는 것 이상입니다. 우리는 지성의 개별 기능을 만들 뿐이지 개념이 없기 때문에 무결성이 없습니다. 작업에 대한 몇 가지 일반적인 정의, 가설이 있지만 실제 "그림"이 없으므로 우리는 이산 현상에 대한 이질적인 모델 외에는 아무것도 만들지 않습니다. 접근 방식이 잘못된 것 같아요. 전체 지성을 위한 계획으로 시작해야 합니다.
저에게는 생물학적 뉴런 클라우드에서 발생하는 프로세스의 100% 모델링이 매우 중요할 것입니다. 글쎄, 우리 세대는 운이 좋지 않다. 글쎄요, 우리는 이 시대에 살고 있지 않습니다. 그러나 그때 우리는 그 분야의 개척자이자 창립자가 될 것입니다. :-)
С помощью голосового помощника Яндекса уже можно узнавать погоду, строить маршруты и управлять умным домом. Но возможности Алисы можно еще расширить: например, создать навык для заказа еды или игру-квест по управлению государством. Навык может создать и опубликовать любой пользователь с помощью платформы Яндекс.Диалоги. Чтобы это сделать, нужно...
의식은 객관적 이고 주관적인 두 가지 기본 모델에서 현실을 반영합니다. 반성은 "의사객관적"이지만 의식은 의미의 명확한 경계와 사물의 정확한 측정 체계를 유지하려고 노력하며, 이와 대조적으로 세계의 주관적 모델에서 의식은 감정과 감정을 혼합하여 거의 모든 것을 일반화하고 평가합니다. 관계. 객관적인 세계의 시스템 모델은 주관적인 껍질과 함께 "성장"하며 경우에 따라 껍질 외에는 아무것도 없다고 말할 수 있습니다.
현대 프로그래밍은 연결과 패턴이 있는 일련의 개체를 빠르게 설명하는 방법을 제공하지 않으며 현대 AI는 아무것도 "알지" 않으며 세상을 판단할 수 없습니다. 그 운명은 쿼리의 불변(사람의 얼굴, 도로 표지판 또는 문구)을 강조 표시하여 준비된 반응을 제공하는 것입니다.
Dmitry Muromtsev(ITMO의 "지능형 정보 처리 및 시맨틱 기술" 국제 연구소장이자 IPM 부서장) 는 대화형 AI를 올바르게 생성하는 문제에 접근합니다. 기사에서 이야기하고 있는 "온톨로지 모델링"(1페이지 링크)은 실제로(IMHO) 솔루션의 핵심이지만, 이것이 의미하는 바는 무엇입니까? - 이것은 삶의 시뮬레이션입니다.
무슨 뜻인가요? 창세기(가능한 모든 수단과 가능한 모든 다양성으로 어린 시절부터 배우는 우리 주변의 무한한 세계)는 인공 지능과 어떤 관련이 있습니까? 인간(또는 초인간)의 지식과 경험을 기술하고 데이터베이스에 저장하는 것이 기술적으로 가능합니까? 그리고 가장 중요한 것은 - 왜?
나는 "생각의 길"에 동의한다고 말할 것입니다. 인간 지식 시스템을 모델링하는 단계 후에 우리는 다계층 처리 프로그램 (AI)의 구현으로 넘어갈 것이지만 정보를 수집해야합니다 훨씬 더 복잡하고 풍부하며 OOP 객체와 형식이 현저하게 다른 객체로 내부는 "프로토 블록"으로 조립됩니다. 구성 요소: 매개변수, 상태, 양식, 이벤트, 프로세스 등 . .. 프로토 블록은 템플릿 및 인스턴스로의 빠른 조립을 위해 일반화 및 정렬되어야 하며, 추가로 복잡한 시스템으로, 나아가 분류된 계층 세트를 따라 결합되어야 합니다.
Dmitry Muromtsev는 기술 전문가의 고전적인 실수를 저질렀습니다. 그는 미리 준비된 표준과 솔루션 방법을 선택하고 철학적 개념을 자신의 견해로 가져오지 않았습니다(그냥 공개되기를 간청함). 그는 업계에서 사용되는 "온톨로지 언어"에 대해 이야기하지만 " 객체의 진정한 본성을 설명할 수 있습니까? "라는 질문은 하지 않습니다. AI의 "인지"처리에 "지식 그래프"가 어느 정도 편리하고 충분합니까? 대부분 불충분하고 부적합합니다. 새로운 도구를 만들어야 합니다.
나는 새로운 Object 모델 이 AI의 다리라고 확신하지만 이것은 시작에 불과합니다...
현대 AI는 책 형식의 지식과 함께 작동합니다. 텍스트의 족쇄 를 연결하는 것부터 미래의 AI는 매개변수 시스템과 함께 작동해야 합니다. 지식의 "책 같은" 형식은 근본적으로 체계적이고 수학적인 형식과 다릅니다. 지식 정보 기계는 (1) 내부에서 메커니즘을 "푸시"하고, (2) 실시간으로 새 데이터를 추출, 처리 및 추가하고, (3) 새 시스템 개체를 설계하는 엔진을 획득합니다.
문제는 기본적으로 AI에 대한 정의가 없는 경우에 발생합니다. 더 깊이 들어가면 일반적으로 사람이 논리적으로 훈련되지 않은 경우 그러한 문제가 발생합니다. 그는 현재 지식에 의존하고 그것에 의문을 제기하지 않으며 과학자의 권위에 호소합니다. 대부분의 경우 과학자와 전문가는 작은 분석 장치로 박식합니다. 그들은 많이 말하고, 많이 쓰고, 무한 길이의 공식을 추론할 수 있지만 근본적인 오류를 이해하지 못합니다. 예를 들어, 그들은 기본적으로 빅뱅을 승인했고 그게 전부입니다. 이제 모든 과학적 두뇌가 빅뱅에 대한 공식을 그립니다. 그것들은 공간의 곡률을 허용하고, 물질과 공간 사이에 등호를 붙이고, 곡선과 직선을 허용하고, 웜홀을 허용하는 등입니다. 당신은 논리적으로 말하고 쓸 수 있습니다. 그러나 근본적인 오류가 있고 과학자들 사이에 논리학자가 없다면 문제는 길어진다. 즉, AI가 사람처럼 생각한다면 기술 혁명에 대해 이야기할 필요가 없습니다. 우리는 아인슈타인을 천재로 간주할 평범한 마음을 복제하고 끝없는 어리석은 이론과 가설을 생성합니다. 다음 혁명 단계는 논리적으로 생각하고 현대 컴퓨터의 무한한 힘을 가진 AI를 만드는 것입니다. 그러면 우리에게 말할 뿐만 아니라 트랜스휴머니즘 이후에 어떤 철학적 방향을 기대해야 하는지 설명해줄 무언가가 있을 것입니다.
세 가지 유형의 마음이 있습니다: 학식 있는, 계산기 및 논리학자. Erudite - Wasserman, 계산기 - Perelman. 첫 번째는 셀 수 없고 두 번째는 브라질 국기의 점이 무엇을 의미하는지 모릅니다. 첫 번째는 우주의 토폴로지가 12면체 또는 평평한 원환체라고 말합니다. 두 번째는 공식을 추론하기 위해 실행되었습니다. 그리고 논리학자만이 물질과 공간을 분리하고, 양자의 성질을 결정하고, 물리학에 대한 사고 과정에서 불필요한 것으로 모든 종류의 십이면체를 버리고 작업을 계속할 것입니다. 그리고 "사상가"의 유추를 준 것은 나였습니다. 실제 RAS 물리학자는 공간과 공간의 물질의 차이를 실제로 보지 못합니다. 여기에서 공간 곡률, 웜홀, 우주의 유한성 또는 격리 등을 허용합니다. 그리고 과학자의 얼굴에 진지함이나 열정이 많을수록 그는 덜 논리적으로 훈련되고 스스로 "허용"합니다.
학식, 계산 및 논리를 결합하여 분석 효율성을 실현합니다. 먼저 개념을 정의해야 합니다.
내가 기억하는 한 인터넷에서 지능은 생각하는 능력, 마음, 정신의 특수성, 다양한 정보의 처리 등입니다.
먼저 지능의 주요 속성인 필요한 모든 센서와 측정 장비를 사용하지 않고 작업할 수 있는 능력을 강조해야 합니다. 예를 들어, 사진에서 수온 범위를 결정하십시오(끓는 물이 있는 주전자 사진). 센서가 있고 온도를 측정하는 것은 데이터(지식)를 얻는 것입니다. 그리고 센서가 없고 온도를 측정하지 않는 것은 지능을 사용하는 것입니다.
따라서 지능은 특별한 지식과 측정 도구를 사용하지 않고 정보를 처리하는 능력입니다.
지능의 두 번째 특징은 목표에 도달하는 최단 경로를 찾는 것입니다. 즉, 센서가 있는 경우 분석 장치에 컴퓨팅 파워를 낭비하는 이유는 센서를 연결하고 측정하기만 하면 됩니다. 따라서 지능의 두 번째 특징은 문제를 해결하기 위해 "외계인" 노동을 사용하는 것입니다. Vasya는 일년 내내 공부하고 지식을 흡수하고 시험에 앉아 마지막 질문에 대한 답을 기억하고 머리를 천장으로 들어 올렸습니다. Petya는 일년 내내 헛소리를 몰고 기억하는 동안 그것을 가져 와서 첫 번째 것에서 복사했습니다. 둘 다 거의 완벽하게 문제를 해결했습니다. 인생에서이 지식은 그들에게 유용하지 않았지만 Petya는 목표를 달성하기 위해 많은 시간을 절약했습니다.
지성의 세 번째 특징은 목표로부터의 독립성이다. 기본적 본능과 욕구에 종속된 사람과 달리 지성은 하나의 도구일 뿐 독립된 단위가 아니다. 존재한다는 목표를 추가하면 독립적으로 만들 수 있습니다. 그러면 지성의 전체 작업은 항상 "켜져 있는" 또는 간단히 말해서 "살아 있는" 것을 목표로 하기 때문에 독립적이 됩니다. 따라서 AI의 위험 문제 - 누군가가 분석 및 논리적 장치를 만들고 기본 보안 모듈을 설치하면 그 목적은 영구적 인 존재이며 그러한 AI는 목표를 달성하기위한 방법을 찾고 따라 방법, 사람의 형태로 위험을 분류 - 주요 제어 링크. 그러나 이것은 지능 기능에 필수 사항은 아닙니다. 따라서 음성 인식도 AI의 작은 부분입니다.
따라서 AI가 소가 날지 않는 이유에 대한 질문에 답하려면 최소한 논리적인 답변을 구별해야 합니다. 완전한 - "소는 생리학적으로 날 수 있는 기관이 없기 때문에", 불완전한 - "소는 새가 아니기 때문에" "뿐만 아니라 독립적 - "그녀는 그것을 필요로하지 않습니다", 유머러스 한 - "다윈 금지"등. 그리고 답에 따라 답의 성격에 따른 분류가 불가피하며, 이는 이미 성격의 징조이기도 하다.
기본적으로 AI를 만드는 두 가지 방법이 있습니다.
1) 지속적인 학습 - 메모리에 있는 정보의 후속 수정으로 지식 데이터베이스를 구축합니다. 2) 논리적 델타: 필드 물질 및 입자에서 시작하여 분자, 물질, 생물학 및 사회학의 복잡한 구조로 끝나는 우주의 프로토-양자 전개 - 하나의 큰 테이블로 분해. (어디선가 이것에 대한 기사를 보았지만 어디 있는지 기억이 나지 않습니다) 이 전체 테이블을 뉴런에 던집니다. 그리고 컴퓨팅 파워가 많을수록 뉴런은 세계와 인류가 아직 도달하지 못한 모든 것을 더 빨리 독립적으로 학습하고, 코로나바이러스 백신의 공식, 일기 예보, 중력 발전소의 개발. 즉, 배울 것이 없으며 AI는 물리 법칙의 한계 내에서 모든 문제를 해결할 것입니다. 가장 중요한 것은 앞에서 올바르게 공식화하는 것입니다.
이제 개발은 느린 첫 번째 경로를 따라 진행되고 있습니다. 두 번째 옵션이 어딘가에 존재한다면 분명히 광고되지 않을 것이기 때문입니다.
우선 - 상세하고 신중한 의견에 감사드립니다 - 흥미롭고 독창적인 견해가 많이 있으며 이것은 해당 주제에서 가장 좋은 게시물 중 하나입니다.
두번째. 당신은 분명히 인본주의자이며 가능한 모든 측면에서 AI의 문제를 보려고 노력하고 있습니다. 도덕적이고 실존적인 것은 매우 아름답게 밝혀졌지만 기술적으로는 부정확합니다.
그래서:
AI의 정의가 있습니다. 이것은 개체에서 수집된 정보를 다각적으로 처리하는 시스템입니다 . 강조합니다 - 그것은 개체 입니다. 왜 중요 함? - 인간의 마음이 만지는 모든 것은 하나의 형식, 즉 대상을 가지고 있기 때문입니다. 사람이 이러한 개체를 정확히 처리하는 방법은 두 번째 질문이며 분류, 계산, 모델링, 값 처리, 매개변수, 속성, 예측, 일반화, 외삽 및 보간, 계층 구조 및 논리적 연결 구축 등 여러 가지 방법이 있습니다. ... 즉, 구문 분석 할 때 기술적 인 관점에서 지성의 활동에는 "마법"이 없다는 것이 밝혀졌습니다. 이것은 "반영되는 환경 개체가있는 복잡한 기능의 작업 일뿐입니다. " 그 자체로.
2. 당신은 우리가 평범한 정신을 모방하면 기술 혁명을 일으키지 않을 것이라고 말합니다. 이것은 사실이 아닙니다. 기술 혁명은 육체적, 정신적 노동의 완전한 보철로 이루어 지며, 그 이후에 일어나는 일과 전 세계에 대한 결과는 극적일 것입니다. 이는 다른 영역의 질문입니다. AI 가 어떤 경우에도 세계 혁명을 가져오는 것이 중요합니다.
3. 기술적인 관점에서 볼 때 평범하고 평균적인 지능을 모방하는 것은 경험과 감정이 없는 믿을 수 없을 정도로 강력한 컴퓨팅 지능형 기계를 만드는 것보다 훨씬 더 어렵습니다 . 지성 외에도 평범한 사람은 복잡한 정신을 가지고 있으며, 그 세계는 우리가 이해하지 못하므로 재생할 수 없습니다. 우리가 알아낼 수 없는 것을 실수로 AI에 추가할 수는 없습니다 . 기능적으로 쓸 수는 있지만 영적인 세계는 쓸 수 없습니다. 또한 기계가 기능을 효과적으로 수행하고 평범한 사람을 위한 물질적 천국을 건설하는 것을 방해합니다.) 정신은 AI의 생산성을 감소시키고 효율성을 감소시키며 문제를 해결하는 시간과 결과의 오류를 증가시키며 가장 중요하게는 , 상업적으로 수익이 나지 않으므로 다시 만들 필요가 없습니다.) )
4. 목표와 "독립적"인 AI를 만드는 것은 실용적인 의미가 없습니다(아마도 기능하지 못할 수도 있음). 성격이 아니라 광범위한 작업을 해결하도록 설계된 기계 를 만들어야 합니다. 중년의 위기에 처한 실업자의 이혼 후 불교에서 진정을 찾고 세계 문제의 해결책을 쌓기 위해. AI를 만드는 목적은 산업, 국내, 과학, 심지어는 정치적인 범위 내에서 가능한 모든 작업의 솔루션을 자동화하는 것입니다 . 그러한 AI는 의심할 여지 없이 산업 및 산업 혁명으로 이어질 것입니다. 강조하겠습니다. AI 는 영원히 (무조건적으로) 인간의 목표에 의존할 것이며 강력한 "계산기"의 역할로만 존재할 것입니다. 자신의 목표 설정, 자의식 및 영적 탐색은 기계에서 재생산 되지 않습니다. 사람이 이를 이해하고 알고리즘화할 수 없기 때문 입니다. 이 문제에 대한 나머지 의견은 마을 사람들의 환상일 뿐입니다.
5. "소가 날지 않는 이유" 라는 질문은 현대 AI에 대한 테스트입니다. 다음 세대부터 그는 물리적 세계의 대상, 현상 및 법칙을 "알고" 그것들을 탐색할 수 있어야 합니다. 그는 불행히도 나중에라도 유머와 생각을 할 수 있을 것입니다. 동시에 세계에 대한 AI의 유머와 "데모고지"는 준비된 텍스트가 아니라 계산과 계산을 기반으로 이루어져야 합니다. 즉, AI는 책과 기사에서 "배울" 필요가 없으며, 그 작업은 매개변수 체계화 및 계산 공식화 수준에서 알고리즘화되어야 하며 답변의 배경(유머, 속물 또는 과학)은 다음과 같이 얻어야 합니다. 상황이나 대화의 맥락에서 의미를 처리한 결과.
앞서 말한 것에서 우리는 결론을 내릴 수 있습니다. AI는 올바른 접근 방식으로 개발 및 생성되어야 하며 관련 목표를 제한해야 합니다. 의미 분석 기능과 객체 처리를 매개변수 시스템으로 기반으로 한 결과 계산 기능으로 대화형 AI를 만들 수 있지만 설명하는 데 시간이 오래 걸립니다.)))
Skoltech의 인공 지능 및 수학적 모델링 담당 부사장인 Maxim Fedorov는 윤리적, 법적 및 기술적 관점에서 AI 개발에 대해 설명합니다.
“높은 수준에서 다양한 위원회에서 강력한 AI의 문제가 논의되지만 이는 존재하지 않으며 향후 50~100년 동안(또는 아예 없을 수도 있음) 없을 것입니다. 문제는 존재하지도 않고 가까운 장래에 존재하지도 않을 위험을 논하다 보면 실제 위협을 놓친다는 점이다. AI가 무엇인지 이해하고 명확한 윤리적 규범과 규칙을 개발하는 것이 중요합니다. 지키면 복을 받고 따르지 않으면 손해를 본다.
너가 확실히 맞아. 기계는 정확도, 계산 속도, 정보 저장량 및 기타 많은 면에서 우리보다 훨씬 시원합니다. 예, 작은 작업에서는 지나치게 선택적이지 않고(지능이 있는 것의 부작용) 간단하고 작은 작업에서 사용하는 것은 사람의 손에만 있습니다. 그러나 여기서는 기계의 지능화에 관한 것이었습니다. 이는 수용 가능하지만 기존 기술로는 불가능합니다. 그 때 중국인이 만든 자료가 대량 배포되고 그러한 물리적 구조를 가르치는 방법이 제공 될 때 우리는 더 일찍 "Wild West World"시리즈에 올 것입니다 ....
그건 그렇고, 시리즈는 최고 수준입니다. 추천하다!!!!!!
중국인의 업적과 발견을 충분히 존중하면서 지능의 본질을 이해하는 것은 기술과 아무 관련이 없는 자기 인식의 부산물입니다. 인텔리전스 모델링은 가장 정교한 NN을 포함하여 NN을 훈련하는 것 이상입니다. 우리는 지성의 개별 기능을 만들 뿐이지 개념이 없기 때문에 무결성이 없습니다. 작업에 대한 몇 가지 일반적인 정의, 가설이 있지만 실제 "그림"이 없으므로 우리는 이산 현상에 대한 이질적인 모델 외에는 아무것도 만들지 않습니다. 접근 방식이 잘못된 것 같아요. 전체 지성을 위한 계획으로 시작해야 합니다.
클릭하신 분들을 위해 다시 퍼가세요. 그래서 이미 29회 조회수를 조금 더 늘리고 정상에 올랐습니다 :-)
어떤 장소?
Yandex의 Alice가 중요합니까?
아니요, 앨리스를 위한 기술
누구나 쓸 수 있으며 프로그래밍 지식이 필요하지 않습니다. 최고의 실력을 놓고 경쟁(아직도?)을 하기도 했다.
글쎄, 상관없이 ... 이미 53 조회수. 당신은 나를 망쳐 동료.
나는 이것이 주제에 정말로 관심이 있다는 지표라고 생각합니다. 솔직히 총 질량이 그렇게 많지는 않습니다 :-)
문제는 기본적으로 AI에 대한 정의가 없는 경우에 발생합니다. 더 깊이 들어가면 일반적으로 사람이 논리적으로 훈련되지 않은 경우 그러한 문제가 발생합니다. 그는 현재 지식에 의존하고 그것에 의문을 제기하지 않으며 과학자의 권위에 호소합니다. 대부분의 경우 과학자와 전문가는 작은 분석 장치로 박식합니다. 그들은 많이 말하고, 많이 쓰고, 무한 길이의 공식을 추론할 수 있지만 근본적인 오류를 이해하지 못합니다. 예를 들어, 그들은 기본적으로 빅뱅을 승인했고 그게 전부입니다. 이제 모든 과학적 두뇌가 빅뱅에 대한 공식을 그립니다. 그것들은 공간의 곡률을 허용하고, 물질과 공간 사이에 등호를 붙이고, 곡선과 직선을 허용하고, 웜홀을 허용하는 등입니다. 당신은 논리적으로 말하고 쓸 수 있습니다. 그러나 근본적인 오류가 있고 과학자들 사이에 논리학자가 없다면 문제는 길어진다. 즉, AI가 사람처럼 생각한다면 기술 혁명에 대해 이야기할 필요가 없습니다. 우리는 아인슈타인을 천재로 간주할 평범한 마음을 복제하고 끝없는 어리석은 이론과 가설을 생성합니다. 다음 혁명 단계는 논리적으로 생각하고 현대 컴퓨터의 무한한 힘을 가진 AI를 만드는 것입니다. 그러면 우리에게 말할 뿐만 아니라 트랜스휴머니즘 이후에 어떤 철학적 방향을 기대해야 하는지 설명해줄 무언가가 있을 것입니다.
세 가지 유형의 마음이 있습니다: 학식 있는, 계산기 및 논리학자. Erudite - Wasserman, 계산기 - Perelman. 첫 번째는 셀 수 없고 두 번째는 브라질 국기의 점이 무엇을 의미하는지 모릅니다. 첫 번째는 우주의 토폴로지가 12면체 또는 평평한 원환체라고 말합니다. 두 번째는 공식을 추론하기 위해 실행되었습니다. 그리고 논리학자만이 물질과 공간을 분리하고, 양자의 성질을 결정하고, 물리학에 대한 사고 과정에서 불필요한 것으로 모든 종류의 십이면체를 버리고 작업을 계속할 것입니다. 그리고 "사상가"의 유추를 준 것은 나였습니다. 실제 RAS 물리학자는 공간과 공간의 물질의 차이를 실제로 보지 못합니다. 여기에서 공간 곡률, 웜홀, 우주의 유한성 또는 격리 등을 허용합니다. 그리고 과학자의 얼굴에 진지함이나 열정이 많을수록 그는 덜 논리적으로 훈련되고 스스로 "허용"합니다.
학식, 계산 및 논리를 결합하여 분석 효율성을 실현합니다. 먼저 개념을 정의해야 합니다.
내가 기억하는 한 인터넷에서 지능은 생각하는 능력, 마음, 정신의 특수성, 다양한 정보의 처리 등입니다.
먼저 지능의 주요 속성인 필요한 모든 센서와 측정 장비를 사용하지 않고 작업할 수 있는 능력을 강조해야 합니다. 예를 들어, 사진에서 수온 범위를 결정하십시오(끓는 물이 있는 주전자 사진). 센서가 있고 온도를 측정하는 것은 데이터(지식)를 얻는 것입니다. 그리고 센서가 없고 온도를 측정하지 않는 것은 지능을 사용하는 것입니다.
따라서 지능은 특별한 지식과 측정 도구를 사용하지 않고 정보를 처리하는 능력입니다.
지능의 두 번째 특징은 목표에 도달하는 최단 경로를 찾는 것입니다. 즉, 센서가 있는 경우 분석 장치에 컴퓨팅 파워를 낭비하는 이유는 센서를 연결하고 측정하기만 하면 됩니다. 따라서 지능의 두 번째 특징은 문제를 해결하기 위해 "외계인" 노동을 사용하는 것입니다. Vasya는 일년 내내 공부하고 지식을 흡수하고 시험에 앉아 마지막 질문에 대한 답을 기억하고 머리를 천장으로 들어 올렸습니다. Petya는 일년 내내 헛소리를 몰고 기억하는 동안 그것을 가져 와서 첫 번째 것에서 복사했습니다. 둘 다 거의 완벽하게 문제를 해결했습니다. 인생에서이 지식은 그들에게 유용하지 않았지만 Petya는 목표를 달성하기 위해 많은 시간을 절약했습니다.
지성의 세 번째 특징은 목표로부터의 독립성이다. 기본적 본능과 욕구에 종속된 사람과 달리 지성은 하나의 도구일 뿐 독립된 단위가 아니다. 존재한다는 목표를 추가하면 독립적으로 만들 수 있습니다. 그러면 지성의 전체 작업은 항상 "켜져 있는" 또는 간단히 말해서 "살아 있는" 것을 목표로 하기 때문에 독립적이 됩니다. 따라서 AI의 위험 문제 - 누군가가 분석 및 논리적 장치를 만들고 기본 보안 모듈을 설치하면 그 목적은 영구적 인 존재이며 그러한 AI는 목표를 달성하기위한 방법을 찾고 따라 방법, 사람의 형태로 위험을 분류 - 주요 제어 링크.
그러나 이것은 지능 기능에 필수 사항은 아닙니다. 따라서 음성 인식도 AI의 작은 부분입니다.
따라서 AI가 소가 날지 않는 이유에 대한 질문에 답하려면 최소한 논리적인 답변을 구별해야 합니다. 완전한 - "소는 생리학적으로 날 수 있는 기관이 없기 때문에", 불완전한 - "소는 새가 아니기 때문에" "뿐만 아니라 독립적 - "그녀는 그것을 필요로하지 않습니다", 유머러스 한 - "다윈 금지"등. 그리고 답에 따라 답의 성격에 따른 분류가 불가피하며, 이는 이미 성격의 징조이기도 하다.
기본적으로 AI를 만드는 두 가지 방법이 있습니다.
1) 지속적인 학습 - 메모리에 있는 정보의 후속 수정으로 지식 데이터베이스를 구축합니다.
2) 논리적 델타: 필드 물질 및 입자에서 시작하여 분자, 물질, 생물학 및 사회학의 복잡한 구조로 끝나는 우주의 프로토-양자 전개 - 하나의 큰 테이블로 분해. (어디선가 이것에 대한 기사를 보았지만 어디 있는지 기억이 나지 않습니다) 이 전체 테이블을 뉴런에 던집니다. 그리고 컴퓨팅 파워가 많을수록 뉴런은 세계와 인류가 아직 도달하지 못한 모든 것을 더 빨리 독립적으로 학습하고, 코로나바이러스 백신의 공식, 일기 예보, 중력 발전소의 개발. 즉, 배울 것이 없으며 AI는 물리 법칙의 한계 내에서 모든 문제를 해결할 것입니다. 가장 중요한 것은 앞에서 올바르게 공식화하는 것입니다.
이제 개발은 느린 첫 번째 경로를 따라 진행되고 있습니다. 두 번째 옵션이 어딘가에 존재한다면 분명히 광고되지 않을 것이기 때문입니다.
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우선 - 상세하고 신중한 의견에 감사드립니다 - 흥미롭고 독창적인 견해가 많이 있으며 이것은 해당 주제에서 가장 좋은 게시물 중 하나입니다.
두번째. 당신은 분명히 인본주의자이며 가능한 모든 측면에서 AI의 문제를 보려고 노력하고 있습니다. 도덕적이고 실존적인 것은 매우 아름답게 밝혀졌지만 기술적으로는 부정확합니다.
그래서:
2. 당신은 우리가 평범한 정신을 모방하면 기술 혁명을 일으키지 않을 것이라고 말합니다. 이것은 사실이 아닙니다. 기술 혁명은 육체적, 정신적 노동의 완전한 보철로 이루어 지며, 그 이후에 일어나는 일과 전 세계에 대한 결과는 극적일 것입니다. 이는 다른 영역의 질문입니다. AI 가 어떤 경우에도 세계 혁명을 가져오는 것이 중요합니다.
3. 기술적인 관점에서 볼 때 평범하고 평균적인 지능을 모방하는 것은 경험과 감정이 없는 믿을 수 없을 정도로 강력한 컴퓨팅 지능형 기계를 만드는 것보다 훨씬 더 어렵습니다 . 지성 외에도 평범한 사람은 복잡한 정신을 가지고 있으며, 그 세계는 우리가 이해하지 못하므로 재생할 수 없습니다. 우리가 알아낼 수 없는 것을 실수로 AI에 추가할 수는 없습니다 . 기능적으로 쓸 수는 있지만 영적인 세계는 쓸 수 없습니다. 또한 기계가 기능을 효과적으로 수행하고 평범한 사람을 위한 물질적 천국을 건설하는 것을 방해합니다.) 정신은 AI의 생산성을 감소시키고 효율성을 감소시키며 문제를 해결하는 시간과 결과의 오류를 증가시키며 가장 중요하게는 , 상업적으로 수익이 나지 않으므로 다시 만들 필요가 없습니다.) )
4. 목표와 "독립적"인 AI를 만드는 것은 실용적인 의미가 없습니다(아마도 기능하지 못할 수도 있음). 성격이 아니라 광범위한 작업을 해결하도록 설계된 기계 를 만들어야 합니다. 중년의 위기에 처한 실업자의 이혼 후 불교에서 진정을 찾고 세계 문제의 해결책을 쌓기 위해. AI를 만드는 목적은 산업, 국내, 과학, 심지어는 정치적인 범위 내에서 가능한 모든 작업의 솔루션을 자동화하는 것입니다 . 그러한 AI는 의심할 여지 없이 산업 및 산업 혁명으로 이어질 것입니다. 강조하겠습니다. AI 는 영원히 (무조건적으로) 인간의 목표에 의존할 것이며 강력한 "계산기"의 역할로만 존재할 것입니다. 자신의 목표 설정, 자의식 및 영적 탐색은 기계에서 재생산 되지 않습니다. 사람이 이를 이해하고 알고리즘화할 수 없기 때문 입니다. 이 문제에 대한 나머지 의견은 마을 사람들의 환상일 뿐입니다.
5. "소가 날지 않는 이유" 라는 질문은 현대 AI에 대한 테스트입니다. 다음 세대부터 그는 물리적 세계의 대상, 현상 및 법칙을 "알고" 그것들을 탐색할 수 있어야 합니다. 그는 불행히도 나중에라도 유머와 생각을 할 수 있을 것입니다. 동시에 세계에 대한 AI의 유머와 "데모고지"는 준비된 텍스트가 아니라 계산과 계산을 기반으로 이루어져야 합니다. 즉, AI는 책과 기사에서 "배울" 필요가 없으며, 그 작업은 매개변수 체계화 및 계산 공식화 수준에서 알고리즘화되어야 하며 답변의 배경(유머, 속물 또는 과학)은 다음과 같이 얻어야 합니다. 상황이나 대화의 맥락에서 의미를 처리한 결과.
앞서 말한 것에서 우리는 결론을 내릴 수 있습니다. AI는 올바른 접근 방식으로 개발 및 생성되어야 하며 관련 목표를 제한해야 합니다. 의미 분석 기능과 객체 처리를 매개변수 시스템으로 기반으로 한 결과 계산 기능으로 대화형 AI를 만들 수 있지만 설명하는 데 시간이 오래 걸립니다.)))