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現在、AI開発分野では、主な焦点はパターン認識と機械学習にあるようです。学習とは、フィードバックループに基づいて内部変数を調整することです。 マズローのニーズのヒエラルキーは、アブラハムマズローが提唱する心理学の理論であり、個人の最も基本的なニーズは、より高いレベルのニーズを達成するために動機付けられる前に満たさなければならないと主張しています。 マシンが行動する動機となる可能性があるのは何ですか？マシンは、ニーズの階層を説明するようなDNAのような構造を持っている必要があります（マズローの理論に似ています）。マシンの基本的なニーズは何でしょうか？

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自動運転車の利点は何ですか？ 同時により多くの車を車に乗せることができますが、同時に車を使う人が増えるので、車の交通量と公衆衛生の両方が実際に悪化するのではないでしょうか。 これに本当に興味がありますか？

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コンピュータサイエンスでは、人間の心はチューリングマシンで再現できると想定されているため、人工一般知能（AGI）が可能です。そうでなければ、神秘的な何かを信じることであり、神秘的な信念は誤りです。 AGIが可能であるという他の議論は知りませんが、前述の議論は非常に弱いものです。 少なくとも理論的には、AGIが可能であるという厳密な証拠はありますか？人間の心でできるすべてのことをプログラムとしてエンコードできることをどうやって知るのでしょうか。

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人間の知能はおそらく自然界の自然な遺伝的アルゴリズムの機能であるため、コンピューターで遺伝的アルゴリズムを使用することは人工知能の例ですか？そうでない場合、それらはどのように異なりますか？または、アルゴリズムの規模とそれが何に進化するかに応じて、人工知能を表現しているものとそうでないものがありますか？

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AIでは検索の概念が重要であることがわかりました。このトピックに関してこのウェブサイトに質問がありますが、その理由を直感的に理解することもできます。私はAIの入門コースを行いましたが、これは1学期の半分でしたので、もちろん、AIのすべてのトピックをカバーするのに十分な時間はありませんでしたが、いくつかのAI理論を学ぶことを期待していました（「エージェント"）、しかし私が実際に学んだことは基本的にいくつかの検索アルゴリズムでした。 BFS 均一コスト検索 DFS 反復深化検索 双方向検索 これらの検索アルゴリズムは、目標への残りのパスに関する情報を考慮しないため、通常は「ブラインド」（または「情報なし」）として分類されます。 または次のようなアルゴリズム： ヒューリスティック検索 ベストファーストサーチ あ A * IDA * これは通常、「情報に基づく」検索アルゴリズムのカテゴリに分類されます。これは、目標への残りのパスに関する情報（「ヒューリスティック」または「推定」）を使用するためです。 次に、「高度な」検索アルゴリズムも学習しました（特にTSP問題に適用されます）。これらのアルゴリズムは、建設的（たとえば、最近傍）、ローカル検索（たとえば、2-opt）アルゴリズム、またはメタヒューリスティックなアルゴリズム（たとえば、アリコロニーシステムまたはシミュレーテッドアニーリング）のいずれかです。 また、ゲームに適用されるmin-maxアルゴリズムと、min-maxの「改良された」バージョン、つまりアルファ-ベータプルーニングについても簡単に調査しました。 このコースの後、AIは「愚か」または「よりインテリジェント」に検索することだと感じました。 私の質問は： なぜ1人の教授がAIコースで検索アルゴリズムのみを教えるのですか？長所/短所は何ですか？次の質問はこれに非常に関連しています。 入門コースで教えることができるAIの「検索」以上のものは何ですか？この質問は主観的な答えにつながる可能性がありますが、私は実際にAIが何であるか、それが本当にカバーするトピックを理解しようとしている人の文脈で質問しています。どうやら、残念ながら、周りを読んだ後、これはまだ主観的であるようです。 この種のコースで教えることができるAI理論はありますか？

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人工知能のいくつかの興味深い神話は何ですか、そしてそれらの背後にある事実は何ですか？

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シンギュラリティという用語は、主流のメディアで先見の明のあるテクノロジーを説明するためによく使用されます。それは、レイ・カーツワイルによって人気のある本「特異点が近くにあるとき：人間が生物学を超越するとき」（2005）で紹介されました。 カーツワイルは彼の著書で、ナノテクノロジー、コンピューター、遺伝子組み換え、人工知能を含む、人類の潜在的な将来について展望しています。ムーアの法則により、コンピューターが指数関数的に成長し、結果として超知性がもたらされると彼は主張している。 ある技術的特異点は、 AIの開発者によって真剣に取らまたはこの理論は、人気の誇大宣伝のちょうど負荷です何か？

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人工知能の文脈では、特異性とは、再帰的な自己改善が可能な人工的な一般的な知能の出現を指し、技術的特異性が達成された直後に、その限界は不明である人工超知能（ASI）の急速な出現につながります。したがって、これらのスーパーインテリジェンスは、おそらく解決できない問題を解決することができます。 人工知能の将来の進歩で報告された世論調査によると：専門家の意見の調査（2014） 回答者の推定中央値は、高レベルのマシンインテリジェンスが2040〜2050年頃に開発されるという2分の1のチャンスでした それほど遠くないです AIが多くの問題を解決することで私たちに利益をもたらす可能性があることを考えると、AIは全知に対応できるという考えの何が問題になっていますか？

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大学に戻ったとき、私には複雑性理論の教師がいて、人工知能は言葉で矛盾していると述べていました。機械的に計算できるとすれば、それは知性ではなく、数学でした。 これは、チャイニーズルームの主張の変形と思われます。この議論は比喩であり、人は中国の本でいっぱいの部屋に置かれます。この人は中国語の単語を理解していませんが、ドアの下に中国語のメッセージが入っています。人はこれらのメッセージに答えるために変換ルールを含む本を使わなければなりません。人は変換規則を適用できますが、何を通信しているのか理解していません。 中国の部屋の議論は成立しますか？人工知能は賢いアルゴリズムにすぎないと主張できますか？

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この例を考えてみましょう： ジョンの誕生日です。凧を買いましょう。 なぜ購入されたのかと尋ねると、私たち人間はおそらく凧は誕生日プレゼントだと言っています。この推論を常識と呼びます。 人工知能エージェントでこれが必要なのはなぜですか？人為的エラーの多くはこれらのあいまいな仮定が原因であるので、それは多くの問題を引き起こす可能性があると思います。 AIが常識を使ってすでに他の誰か（または別のAI）によって実行されていると想定しているため、特定の処理を無視しているAIを想像してみてください。 これはAIシステムに人為的エラーを引き起こさないでしょうか？

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AIが世界をスーパーコンピュータに変えて、解決する必要があると思った問題を解決する方法について、そんなナンセンスを読んでいます。それはAIではありません。これは手続き型プログラミングで、ループのナンセンスに陥っています。AIはそのニューロンを進化させ、再編成する必要があります。コードを書き換えることでインテリジェントになる場合でも、ハードコードにこだわることはありません。

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本「人工知能：現代のアプローチ（第3版）」の第26章では、テキストは「技術的特異性」について説明しています。それは1965年に書いたIJグッドを引用しています： 超インテリジェントマシンを、どんな人のすべての知的活動よりもはるかに優れたマシンと定義してみましょう。機械の設計はこれらの知的活動の1つであるため、超インテリジェント機械はさらに優れた機械を設計できます。その場合、疑いなく「知性の爆発」が起こり、人間の知性ははるかに遅れたままになります。したがって、最初の超インテリジェントマシンは、そのマシンを制御下に置く方法を教えてくれるほど柔軟であるという条件で、人がこれまでに作成する必要がある最後の発明です。 後で教科書で、あなたはこの質問をします： 26.7-IJグッドは、インテリジェンスが最も重要な品質であり、超インテリジェントマシンを構築するとすべてが変わると主張しています。知性のあるチーターは、「実際には速度がより重要です。もし超高速のマシンを構築できれば、それはすべてを変えるでしょう」と知覚の象は、「あなたはどちらも間違っています。引数？ 教科書の質問は、IJグッドに対する暗黙の議論のようです。人間の強みが「知性」と呼ばれるその特性にあるからといって、善は知性を価値あるものとして扱うかもしれません。しかし、代わりに他の特性（速度または強さ）を同等に評価することができ、感覚的な存在は、いくつかのマシンまたは別のマシンによって "最大化"されているそれらの好ましい特性について乱暴に推測する可能性があります。 これは、知性を最大化するのではなく、他の特性を最大化するマシンを構築した場合に特異点が発生するのではないかと不思議に思います（常に強度を増加させるマシン、または常に速度を増加させるマシン）。これらのタイプのマシンは、変革を起こすことができます。超高速マシンは、「ブルートフォース」により問題を迅速に解決する可能性があり、超強力マシンは、さまざまな物理的タスクにそのままの力を使用できます。おそらく、ウルトラXマシンは別のウルトラXマシンを構築することはできません（IJ Goodがマシンの設計を知的活動として扱っていたため）。それに依存しています。 技術的な特異点は超インテリジェントに限定されていますか？あるいは、「特異なAI」ではないが、「超」オプティマイザであるマシンによって、技術上の特異点が引き起こされるのでしょうか。

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最初の産業革命以来、機械は人々の仕事を引き受けてきており、自動化は過去3世紀の人間の社会の進化の一部でしたが、これらすべての機械はすべて、次のような機械的、高リスク、低スキルの仕事に取って代わっています自動車工場の生産ライン。 しかし最近、コンピュータの出現とAIの改善、そして特異点（つまり、人間よりも速く、より良く、より創造的で、より安価に考えることができ、自己改善が可能なコンピュータ）を見つけるための探求により、私たちの将来は、低スキル労働者だけでなく、高スキル労働者の置き換えにもつながるでしょう。AIとマシンがアーティスト、デザイナー、エンジニア、弁護士、CEO、映画製作者、政治家、地獄のプログラマーに取って代わる、遠くない未来について話している。これに興奮する人もいますが、正直、ちょっと怖いです。 ここではお金の問題について話しているわけではありませんが、私はアイデアのファンではありませんが、ユニバーサルインカムが実装されていて、うまく機能しているとしましょう。また、「機械が人間との戦争を繰り広げるターミネーターの世界」については触れていませんが、完全に友好的であるとしましょう。 ここでの問題は、私たち人間のモチベーションの問題です。AIの特異点が引き継がれると、私たちに何を残すべきでしょうか？毎日、一日中？ 私たちは人生で何をするつもりですか？絵を描くのが大好きだとしたら、コンピューターがより優れたアートを作成し、私ができるようになるとしたら、どうすれば絵描きになるという夢を実現できますか？私の絵は単なる人間によって作成されたものなので、だれも気にしないことを知って、どのように生活できますか？たとえば、本当の私（私、ダンズマン）、私はコーディングが大好きで、9歳で最初のプログラミング言語を学び、それ以来ずっとそれを続けていました。 。そして、それはすべての職業に当てはまり、誰もが何かに情熱を傾けており、特異点があれば、一人一人が存在しなくなるだけです。 では、これから何をするのでしょうか？私は何をしますか？私の人生の残りの間、一日中、毎日ゴルフをします（誇張表現のスピーチですが、私の得点はわかりますか？） また、私の子供たちの動機は何ですか？私は彼らに学校に行くように言うつもりですか？誰かが「大人になったら何になりたい？」と尋ねると、避けられない答えは何もありません。 高度なAIがすべての科学研究を制御する場合、私たちが学ぶ理由は何ですか？仕事がなく、科学的研究がAIだけで行われているために、知識が役に立たない場合、人間が何かを学ぶために何十年もの人生を捧げる必要があるのはなぜですか。

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休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 5か月前に閉鎖。 それが最も進んでいると仮定して、それは常に人間の心の構成要素を近似するために文献の焦点であったようです。他の動物がAIランドスケープに入ってきた場合、それは霊長類を人間の研究に実用的ではない方法で研究するか、その神経系が単純であるため、ナメクジの神経活動をシミュレートすることだけでした。 おそらく、より低い生命体を望ましい人工知能のモデルとして使用することを検討する、より前向きな理由があります。私は他の種の共同能力についてEOウィルソンと他の人が言わなければならなかったことを読んでいます。細菌のように単純で順応性のある生物には、驚くべき品質があります。確かに、アリはコラボレーションのモデル種です。ミツバチは間違いなく最も建設に精通しており、ライフスタイルの持続可能性と他の種との相互関係を人間の知能の能力をはるかに超える芸術形式にもたらします。 オプションを特徴付けるためにスポーツの類推を使用して、人間の知性は、啓発前のグラディエータースポーツまたは少なくともアイスホッケーのようなものであり、対戦相手の負傷は賢明な戦略と見なされます。ミツバチが行うことは、登山のようなものであり、精密かつ注意深く建設されます。 アリが行うことはリレーレースによく似ており、トラックの各レーンが独立していてレーンにマークが付けられているのと同じように、各コロニーは反対側のチームにほとんど関心がありません。アリは同様に彼らの領土をマークし、領土の主張はウェストファリアの最高の地政学的政治と同様に尊重されています。誇り高きプライマシーのためだけのささいな嫉妬や競争はありません。アリの場合、スマートトラックやフィールドコーチの場合と同様に、目的はレースの各レッグがリレーレーサーの以前のベストに対してうまく機能することです。 バクテリアは長距離ランナーです。彼らはDNAを互いに交換し、痛みと恐怖のすべてのルールを無視します。彼らは当たり前のことは何も取らず、生存のためにすべてを使用する持続可能な方法で行動します。そして、彼らは地球の存在のほぼ全期間にわたって生き残りました。最初に太陽が超新星に進まなければ、人類がいなくなってから1千億年もたってしまうでしょう。 競争相手として際限なく行動するようにコンピュータをプログラムしたいのはなぜですか？人々は繰り返しチェスのプログラムをダウンロードして繰り返し失う可能性がありますか？いいえ、Android OSをダウンロードします。これは、連携して費用がかからないためです。win-winシナリオが可能な場所で、ゼロサム以外のゲームを見つけられませんか？ すでに私たち自身の種の中から、十分なバックバイティング、ゴシップ、超臨界剤がすでに存在していませんか？アリのように協調知の方向にAIを送ってみませんか？私たちの日々の仕事の負担を分担したい新しい人工的な友人がいる方がいいのではないでしょうか？ 将来のロボットに、ミツバチのような六角形のロボットを作ってもらいませんか？あるいは、人間だけがそうであるように、90度の角度での不合理な主張のために、ロボットに私たちの例に従い、垂直構造で材料の70％を無駄にしたいですか？

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私はコンピューターサイエンスの博士号を取得しており、現在、機械倫理（哲学とAIを組み合わせた学際的な分野で、明示的な倫理プログラムやエージェントの作成を検討しています）で最先端のアプリケーション概要を作成しています。分野には技術的な背景を持つ多くの人々がいるにもかかわらず、分野はほとんど理論的な議論を含み、実装は比較的少ないようです。 倫理が関わっているので根拠のない真実はなく、哲学の一部であるため、どのタイプの倫理を実施すべきか、これをどのように最善の方法で実施できるかについて議論することに迷う可能性があることを理解しています。ただし、コンピュータサイエンスでは、アプローチの可能性または制限を示すために、単純な実装を試みることも一般的です。 AIに倫理を明示的に実装し、それを実験することがほとんどできない理由は何ですか？

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