汎用人工知能 (AGI) 人工知能を説明するために使用される用語です (IA) 人間が実行できるあらゆるタスクを実行できる. AGI は、人間と同様の方法で問題を学習して解決する機械の能力に焦点を当てているという点で、一般的な人工知能とは異なります。.
汎用人工知能をどのように作成できますか?
AGI さまざまなアプローチで作成可能, 含んでいる 機械学習 (機械学習), の ロボティクス そしてその 自然言語処理.
の 機械学習 データから学習する機械の能力に焦点を当てた人工知能へのアプローチです。, 明示的なプログラミングを必要としない. 機械学習は、パターン認識などのアプリケーションにうまく使用されています。, スパムフィルタリングと医療診断.
の ロボティクス 世界とインテリジェントにやり取りできる物理的なロボットの作成に焦点を当てた、人工知能への別のアプローチです。. ロボティクスは、製造などのアプリケーションにうまく使用されています, メンテナンスとカスタマーサービス.
の 自然言語処理 人間の言語を理解する機械の能力に焦点を当てた人工知能へのアプローチです。. 自然言語処理は、音声認識などのアプリケーションにうまく使用されています。, 自動翻訳機とチャットボット.
人工知能と感情
感じる人工知能を作成できますか? これは、人工知能の歴史を通じて多くの人が尋ねてきた質問です。. そして、答えるのが難しい質問のように思えますが、, 真実はそうではないということです.
人工知能は, 定義により, 知性を必要とするタスクを実行できる機械の作成に特化した分野. そして、知性が非常に抽象的なものであることは事実ですが、, 真実は、それを定義する特定の特性を特定できるということです.
これらの機能の中で, 学ぶ能力を見つける, 推論する, 意思決定と, もちろん, 感じるために. 人工知能が最初の 3 年間で大きな進歩を遂げたことは事実ですが、, 感じることができるマシンを作成することはまだできていません.
感じる人工知能を作るのはなぜ難しいのか? ブエノ, 実際には, それほど難しいことではありません. 何が起こるかというと, 感じる人工知能を作成することができます, まず、感情の仕組みを理解する必要があります.
そして、それは簡単な作業のように見えますが、, 真実はそうではないということです. 感情は非常に複雑なものであり、まだすべてがわかっているわけではありません。. 実際には, 人間の脳内で感情がどのように機能するかはまだ調査中です.
最も広く受け入れられている理論の 1 つは、感情の活性化と調節の理論です。. この説によると, 脳に刺激が生じると感情が活性化する. これらの刺激は外的である可能性があります, 私たちが関与している状況として, インターン生, 思い出として.
気持ちが芽生えたら, それは認知メカニズムによって規制されています。. すなわち, 脳は情報を処理して理解しようとし、可能な限り最善の方法で応答できるようにします。.
例えば, 誰かが泣くのを見たとき, 私たちの脳は悲しみの感情を活性化します. 次, 彼が泣いている理由を理解するために情報を処理し始めます. そして、私たちが理解していることに応じて, 適切に対応できる.
例えば, 彼が誰かを失ったために泣いていることを理解できれば, 私たちは思いやりをもって対応することができます. しかし、彼が神経衰弱を起こしたために泣いていることがわかった場合, 私たちは異なった反応をすることができます.
ご覧のように, 感情の仕組みを理解することは非常に複雑です. そして、多くの進歩があったにもかかわらず, まだまだ調べなければならないことがたくさんあります. 実際には, 人間の脳がどのように機能するかについては、まだ多くのことがわかっていません。.
例えば, 感情がどのように活性化され、調節されるかはまだ明らかではありません。. そして、脳に刺激が生じると感情が活性化することが知られていますが、, この刺激がどのように生成されるかはまだ確実にはわかっていません.
感情がどのように調節されているかも不明. 脳が情報を理解しようとして処理を開始することは知られていますが、, このプロセスがどのように実行されるかは、まだ確実にはわかっていません。.
要約すれば, 人工知能の分野では多くの進歩がなされていますが、, まだまだ調べなければならないことがたくさんあります. 学習する人工知能を作成することはできますが, 理由をつけて決断する, 感じることができるマシンを作成することはまだできていません.