인공 지능에 관한 사실과 신화 : 약한 AI, 강력한 AI 및 Super AI



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며칠 전, 사람들에게 인공 지능을 확신시킨 기사를 보았습니다. 또는 인공 지능 또는 인공 지능은 지금의 수준을 넘어 설 수 없습니다. 그녀는 미래를 완전히 무시했습니다. 그러나 우리 모두는이 문제에 대한 연구가 과거 어느 때보 다 공격적이라는 것을 알고 있습니다. 우리는 이미 지속적으로 개선 될 AI 기반 코드, 기계 등을 보유하고 있습니다. 인공 지능에 관한 몇 가지 사실을 살펴보고 이에 대한 신화는 거부합니다.

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인터넷의 일부 기사에서는 기계가 양심을 가질 수 없다고 말합니다. 그들은 의식은 측정 할 수없고 과학적으로 간주 될 수 없다고 말합니다. 그러나 우리는 그것이 전 세계에 있다는 것을 압니다. 과학이 사실이라고 생각하든 아니든 사람들에게는 양심이 있습니다. 과학은 뇌나 신경망도 측정 할 수 없지만 인식해야합니다.

이것을 인공 지능에 대한 근거로 삼아 기술과 관련된 것들을 설명하려고 노력할 것입니다.

기사의 주된 논거는 의식이 기계에 프로그래밍 될 수 없기 때문에 바보 같은 인공 지능이 유일한 인공 지능이며 다른 연구자들이 수퍼 AI로 보는 문제점을 완전히 무시한다는 것입니다. 실제로 사람들이 의식과 자신감에 관한이 이론을 따르는 사상 학교가 있습니다. 그들은 현재의 인공 지능은 인공 지능이 아니라 기계에만 의식과 의식이 부족하기 때문에 자동화라고 믿습니다.

하지만 우리는 이미 AI가 인간의 두뇌를 무대 화하는 데 더 많은 것을 의미한다는 것을 알고 있습니다. ……………… 자동화 그 이상 …… 컴퓨터의 이름으로 생각하는 것에 관한 것이기 때문입니다. 컴퓨터 / 기계의 이름을 생각하면 운영자의 NIL 참여를 의미합니다. 이 기사의 별도 섹션에서 자동화와 인공 지능에 대해 논의 할 것입니다. 먼저 인공 지능의 유형을 살펴 보겠습니다.

독서: 인공 지능에 관한 토론 : 그것은 우리가 하나님을 돕는 데 도움이 될 것입니까?

인공 지능의 종류



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이미 인공 지능을 알고있을 것입니다. 많은 사람으로 나뉘어져 있습니다. 간단하게하기 위해 초보자가 사용하는 세 가지 범주로 나눌 것입니다.

  1. 낮은 지능
  2. 강력한 IA
  3. 슈퍼 인공 지능

낮은 IA 오랫동안 존재 해 왔습니다. 그것은 단지 설계된 기계 일뿐입니다. 차량의 크루즈 컨트롤을 예로 들어 보겠습니다. 크루즈 컨트롤은 차량의 속도를 측정하고 제어 상태를 유지합니다. 지능은 없지만 사람이 차량의 속도를 관찰 할 필요가 없습니다.

약한 AI의 또 다른 예는 체스입니다. 기계로 체스를 치면 생각하는 것 같습니다. 실제로 가능한 모든 열차와 각 열차와 관련된 손실을 분석합니다. 느리지는 않지만 여전히 기계가 생각하는 신호를 보냅니다.

요약하면, 기계가 코딩을 기반으로하는 몇 가지 작업을 수행해야하는 경우 AI가 낮습니다. 그들은 실제 정보를 기대하지 않습니다.

강한 AI 기계가 이해의 역할을 할 수있는 것입니다. 약한 인공 지능에서 이해력 부분은 기계를 코딩하거나 사용하는 사람들을 위해 예약되어 있습니다. 강한 AI는 자신의 행동을 기반으로 행동 할 수 있습니다.

마이크로 소프트의 고양이 봇인 TAY를 기억한다면 그는 하루 종일 거름을 먹 였고 하루 만에 인종 차별 주의자가되었습니다. 지금까지는 약한 AI입니다. 그러나 그녀가 거부 한 정보와 수집해야하는 정보를 이해했다면 강력한 AI 였을 것입니다. 즉, 부정으로 이끄는 메시지를 그에게 먹인 사람들을 무시하고 이것이 나쁜 지식이라는 것을 이해했습니다. 거부해야하는 Edge는 강력한 AI의 예라고 할 수 있습니다.

슈퍼 인공 지능 의식과 연결되어 있습니다. 여기서 기계는 자신이 존재하고 특정 목적을 위해 존재한다는 것을 알고 있습니다. 우리는 강력한 AI가 많지 않기 때문에 슈퍼 AI는 손이 닿지 않는다고 생각합니다. 반면에 연구가 진행 중이고 실험이 진행되고 있으며 조만간 그것이 무엇인지, 그리고 그 목표가 무엇인지를 아는 기계를 갖게 될 것입니다. 시간 문제 일뿐입니다!

인공 지능에 대한 사실 – 자동화가 AI를 의미합니까?

자동화는 인공 지능의 일부로 설명 될 수 있습니다. 자동화는 수하물 컨베이어만큼 작을 수 있습니다. 위의 속도 제어 예제에서 속도를 읽는 기계는 차량을 정상 속도로 되돌리기 위해 약간 수정할 수 있습니다. 유사하게, 운전할 곳을 결정할 수있는 운전자없는 차량은 차량을 조종하고 가속 할 수 있습니다. 운전자없는 자동차의 사고 부분은 인공 지능으로 설명 할 수 있지만 조향 및 가속과 같은 다른 측면은 자동화되어 있습니다. 따라서 자동화는 인공 지능 생산의 일부일뿐입니다.

읽기: Google RankBrain이란 무엇입니까?

인공 지능이 직업을 대체합니까?

인공 지능에 대한 혼란은 미래에 다른 직업의 사람들을 대체 할 수 있다는 것입니다. 기술은 이미 노동 시장을 해체하고 우리 중 많은 사람들을 실업자로 만들었습니다. 기계가 스스로 또는 상업용 건물을 생각할 수 있다면 사람들보다 훨씬 더 빠른 속도로 그렇게 할 것입니다. 물론 기업들은 인공 지능에 더 많은 투자를 할 것입니다.

그러나 항상 다른 영역을 위한 공간이 있습니다. 새로운 기술은 또한 기회를 만듭니다. 요구 사항이나 기능이 다를 뿐입니다. 예를 들어, 무인 자동차가 운전자의 직업을 대체할 수 있다면 이러한 자동차를 유지 관리할 수 있는 숙련된 작업자가 필요합니다.

이 기사에서 Microsoft는 인공 지능이 어떻게 미래를 만들어 낼 것인가에 대해 설명합니다.

Super-AI가 위험 할 수 있습니까?

그럴 수도 아닐 수도 있습니다. 그것은 기계에 공급되는 것에 달려 있습니다. TAY의 예를 보면 사람들이 그에게 부정적인 것을 먹여서 잘못되었습니다. 마찬가지로 기계가 나쁜 것을 인식하고 무시하는 법을 배우면 좋을 것입니다. 악이 작용할 때 그들은 분명히 사람들을 대항하기 시작할 수 있습니다. 많은 저명한 물리학 자들이 정부가 슈퍼 AI의 위험을 이해하고 그러한 프로젝트에 자금을 지원하지 않도록하는 청원서에 서명했습니다. 그러나 우리는 이익을 추구하는 거래소가 어떤 규모로든 갈 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러한 프로젝트가 정부에 의해 중단 되더라도 일부 기업은 그러한 연구와 실험에 기꺼이 자금을 지원할 것입니다. 그럼 우리는 걱정해야합니다.

읽기: 기계 학습이란 무엇이며 인공 지능과 어떻게 다른가요?

인공 지능에 관한 위의 사실들은 전부가 아닙니다. 나는 인공 지능에 관한 신화에 대해 더 이야기 할 때마다 다른 기사를 가지고 온다.



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