429 인공 지능의 과거, 현재, 미래에 관한 첨단 사실들

429 인공 지능의 과거, 현재, 미래에 관한 첨단 사실들

사람들은 인공 지능에 대해 수천명이 아닌 수백명을 꿈꾸어왔다. 년. 글쎄, 미래가 실제로 여기에 있다는 느낌이 들기 시작합니다. 그리고 AI는 요즘 거의 모든 사람들에게 보여 질 수 있습니다. 그럼 어떻게 생각하세요? 자신이 결정할 수 있도록 인공 지능의 과거, 현재, 미래에 관한 42 가지 사실이 있습니다.

42. 신화 로봇


고대 그리스 신화에서 대장장이 인 헤파이스토스 신은 본질적으로 로봇 인 것을 만든 것으로 여겨졌다. 그들이 불렀던 그의 "automatons"는 금속으로 만들어졌고 그 또는 다른 신들을 위해 다른 임무를 수행하도록 설계되었습니다. 그들은 남성, 여성, 독수리, 말 등 다양한 형태를 취했습니다.

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41. 무엇이 다 무엇입니까?

인공 지능에 대한 많은 다른 정의가 존재하며 모든 사람이 용어의 의미에 동의하는 것은 아닙니다. 메리 엄 웹스터 (Miriam-Webster)는 AI는 "지적인 인간 행동을 모방 할 수있는 기계의 능력"이라고 말하면서, 기계가 "생각하는"능력을 가진 것으로 정의하거나 기계가 사람이 행동하면 그런 식으로 지능이라고 불릴 것입니다.

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40. Misnomer

문제를 더욱 혼란스럽게 만들기 위해 일부 사람들은 "인공 지능"이라는 용어 자체가 오해의 소지가 있으며 부정확하다고 믿는 사람들이 있습니다. 기술 연구 회사 가트너 (Gartner)는 "인공 지능"이 기술이 의도 한 바에 대해 부당한 기대감을 갖게된다고 생각하면서 "스마트 기계"라는 용어를 선호합니다.

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39. 이름 게임

스탠포드 대학의 존 매카시 (John McCarthy) 교수는 오늘날 인공 지능에서 사용되는 프로그래밍 언어 LISP를 개발 한 초기 컴퓨터 과학자였습니다. 그러나 그것이 인공 지능의 세계에 충분히 큰 것 같지 않은 것처럼, 그는 1955 년에 인공 지능이라는 용어를 만들어 냈습니다.

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38. 모방 게임

오늘날의 "튜링 테스트 (Turing Test)"란 획기적인 컴퓨터 과학자 인 앨런 튜링 (Alan Turing)이 개발했으며 원래는 "모방 게임"이라고 불렸습니다. 가정 테스트는 인간과 컴퓨터 모두와 대화하면서 보지 않고 둘 중 하나. 사람이 컴퓨터가 무엇인지, 사람인지 알 수없는 경우 컴퓨터가 테스트를 통과했습니다. 컴퓨터가 인간 행동을 믿을 수있게 모방 할 수 있다는이 아이디어는 오늘날에도 벤치 마크 로봇 지능으로 사용됩니다.

Maquina de escrever

37. Aided It!

Turing 테스트를 통과 한 컴퓨터가 극적이고 위험한 기준이 될 수 있지만 걱정하지 않아도된다는 공통적 인 믿음이 있습니다. 하나는 이미 있고 세상은 아직 서 있습니다. 로봇의 이름은 Eugene Goostman이었으며 개발자는 십대 소년처럼 들리도록 설계했습니다. 그들의 추론은 인공 지능이 만들 수있는 작은 실수는 13 세의 성인이 성인이 아닌 것보다 더 믿을 만하다는 것입니다.

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36. 총 아마추어

AI 프로그램의 첫 번째 프로그래머 중 한 명은 크리스토퍼 스트라시 (Christopher Strachey) 선생님이자 잉글랜드 출신의 아마추어 컴퓨터 프로그래머입니다. 50 대에서 그는 첫 번째 프로그램 인 체커를 사용할 수있는 기초 인공 지능에 대한 작업을 시작했습니다. 그는 경험이 없으므로 이전에 시도 된 것보다 더 복잡한 작업이라는 것을 몰랐고 그 당시 컴퓨터 프로그램 중 가장 긴 시간이었던 것을 작성하고 인공의 첫 번째 예가되었습니다 지능.

벼랑

35. 어머니 만이 가질 수있는 얼굴

MIT의 과학자들은 90 년대 후반 인간 행동을 해석 할 수있는 인공 지능을 만드는 초기 시도 인 로봇 키즈 멧 (Kismet)을 개발했습니다. 목표는 아기가 할 수있는 것처럼 인간의 표정을 식별하고 모방 할 수있는 로봇을 만드는 것이 었습니다. 연구팀은 키즈 멧에게 웃음과 찡그림, 귀와 눈, 눈꺼풀과 눈썹으로 감정을 표현할 수있는 입을 열었습니다. 실험은 대부분 성공했지만 키즈 멧은 여전히보기가 무섭습니다.

Tecno 블로그

34. 나는 더 이상 당신을 필요로하지 않습니다.

파리의 Pierre와 Marie Curie University의 연구원들은 고장이 났을 때 스스로 수리 / 적응할 수있는 로봇을 만들었습니다. 6 각형 로봇은 성능이 저하 될 때이를 알아 차리고 일련의 테스트를 실행하여 문제가 무엇인지 찾아 낼 수 있습니다. 두 개의 다리가없는 경우에도 계속 움직일 수 있습니다.

El mundo

33. 바다 속 물고기 풍부

물고기의 학교 생활에서 영감을 얻은 Collective Cognitive Robots 팀 (CoCoRo)은 물 속에서 움직이는 동안 서로 통신하는 일련의 수중 로봇을 개발했습니다. LED 조명을 사용하여 그들은 서로를 찾고, 그룹을 만들고, 정찰 로봇을 보내 정보를 수집하고,이를 "학교"의 나머지 부분으로 전파 할 수 있습니다.

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32. 로봇 호텔

일본에는 거의 모든 로봇이 애니메 트로닉스 로봇으로 구성되어 있습니다. 변덕스러운 전제에도 불구하고 소유자는 로봇이 운영 비용을 절감하고 가격을 낮추는 합법적 인 방법이라고 말합니다.

Wired

31. 큰 지출

인공 지능은 큰 사업입니다. 2015 년에 기업들은 약 85 억 달러를 다른 AI 프로그램 및 시스템을 개발하는 데 보냈습니다. 2020 년까지 그 숫자는 470 억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

VT

30. 마담 로봇

Alexa, Siri, Cortana, Google Now - 공통 AI 시스템 간의 연결 고리는 무엇입니까? 그들 모두는 여성의 목소리를 가지고 있습니다. 인공 지능의 대부분이 여성으로 설계된 특별한 이유는 하나 보이지 않지만 사람들은 인공 지능으로 작업하는 팀이 대부분 남성으로 구성되어 있기 때문에 의식적이든 아니든간에 목소리를 선택하거나 그들은 더 매력을 느끼거나 덜 위협적이라는 것을.

과학 산업 박물관

29. 앉다. 머무르다. 모든 인간을 죽이십시오.

사람들은 로봇 애완 동물에 대해 수십 년 동안 꿈꿔 왔지만 때로는 장난감 유행을 벗어나 현실이되지 못했습니다. 일부 과학자들은 앞으로 10 년에서 20 년 이내에 로봇 애완 동물은 음식, 공간 또는 운동이 필요 없기 때문에 점점 더 많이 보급 될 것이며 실제 애완 동물처럼 소유자의 정서적 반응을 유발할 수 있다고 생각합니다. <

뉴스 위크

28. 그들은 우리의 멍청이를 잡았습니다!

이미 로봇은 사람들이 역사적으로 해왔 던 일자리를 인수하고 있습니다. 그러나 많은 사람들은 이것이 앞으로 심각하게 증가 할 것이라고 믿습니다. 한 연구에 따르면 모든 작업의 ​​60 %에 해당하는 작업의 30 %가 자동화 될 수 있다고합니다. 카이 푸 리 (Kai-Fu Lee)라는 중국의 벤처 자본가는 10 년 이내에 모든 일자리의 50 %가 로봇에 의해 수행 될 것이라고 예측했습니다.

LawGeex Blog

27. 도와 드릴까요?

인공 지능 근로자가 가까운 미래에 점점 더 많이 보급 될 것으로 기대되지만 모든 일자리가 사라질 것으로 예상되는 것은 아닙니다. 전문가들은 치료사, 의사, 영양사 또는 신부와 같은 일자리가 로봇에 의해 곧 인수 될 것이라고 생각하지 않습니다. 로봇에 의해 인수 될 것으로 예상되는 대부분의 직업은 출납원, 소매 판매원, 패스트 푸드 근로자 및 운전자와 같이 고등학생 만 필요로하는 직업입니다.

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26. 기술 지원

대형 기술 회사의 온라인 고객 서비스 지원이 필요한 경우 로봇과 대화하는 것이 가장 가능성이 높습니다. 앞으로 출시 될 것으로 예상되는 선구자로서 많은 기업들이 채팅 클라이언트를 사용하여 기본적인 고객 서비스와 기술 지원을 온라인으로 수행합니다. AI가 도움을 줄 수 없을 때 온 콜 기술 전문가를 대부분 사용하지만 미래가 무엇인지 파악할 수있는 사람은 누구입니까?

TyN Magazine

25. 로봇을 보는 사람은 누구입니까?

많은 사람들이 현재 사람들이하는 막대한 양의 일자리를 인수하는 로봇을 볼뿐만 아니라 잃어버린 일자리를 대체 할 수있는 일자리를 예측했습니다. 새로운 로봇. 앞으로 회사의 5 분의 1이 그 회사가 사용할 인공 지능을 독점적으로 감시하는 사람들을 고용 할 것으로 추산됩니다.

Talkiot

24. 합법적 인 회색 지역

AI가 점점 더 지능화됨에 따라 일부 정부는 이미 로봇에 대한 권리 개념을 숙고하기 시작했습니다. 2017 년 초에 유럽 의회위원회는 곧 발생할 수있는 AI와 관련된 복잡한 법률 문제를 요약 한 보고서에 투표했습니다. 이러한 문제의 한 예가 로봇에 의해 개발 된 특허권을 누가 소유했는지에 대한 질문입니다. 로봇을 소유 한 사람, 로봇을 설계 한 사람 또는 로봇 자체? 이와 같은 질문에 대한 답변은 곧 매우 중요하게 될 것입니다.

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23. 내 아내를 데려가십시오. (Bot)

과학과 인간이 로봇과의 관계에 대한 수수께끼를 해결하는 것은 일반적입니다.

Her 와 같은 영화, 양의 안드로이드 꿈꾸기 , Futurama 와 같은 TV에서도 예를 찾을 수 있습니다. 그러나 많은 사람들이 여전히 그 아이디어가 기껏해야 소름 끼치고 최악이라면 부도덕 한 것이라고 생각하지만, 현실과 그리 멀지는 않습니다. 네덜란드의 인공 지능 연구원은 인간과 로봇의 관계가 2050 년까지 법으로 인정 받기 시작할 것이라고 예측합니다. Youtube

22. 강점과 약점 컴퓨터가 전 세계로 물러날 준비가되어있는 것처럼 느끼지만, 모라벡의 역설 (Moradc 's Paradox)이라 불리는 것 덕분에 모든 것이 강력 해지는 것은 아닙니다. 본질적으로 컴퓨터는 어떤 것들은 정말 잘하는 반면, 다른 것들도 정말 나쁘다 고 말합니다. 예를 들어, 컴퓨터는 매우 복잡한 계산을 거의 즉시 쉽게 수행 할 수 있지만, 1 년이 된 어린이는 기본적인 운동 능력이나 손재주와 관련하여 쉽게 컴퓨터 성능을 능가 할 수 있습니다.

Giphy

21. 특별한! 특별한! A-Bot It!

AI가 현재 위협하고있는 일자리를 세는 경우 "저널리스트"를 그 목록에 추가 할 수 있습니다.

로스 앤젤레스 타임스

워싱턴 포스트 와 같은 몇몇 뉴스 콘센트는 이미 날씨에서 정치에 이르는 주제를 다룰 수있는 뉴스 작성 로봇을 사용하고 있습니다. I4j infoAdvertisement 20. 시장 오라클

귀하가 어떤 금융 회사를 선택 하느냐에 따라 투자 선택이 컴퓨터의 입력으로 이루어질 수 있습니다. 오늘날 인공 지능을 사용하여 시장 변화를 예측하고 이에 따라 투자하는 몇몇 회사가 있습니다.

암호화 됨

19. "패치"아담스.

(패치 - 컴퓨터처럼 ... 신경 쓰지 마라.) IBM은 닥터가 암을 진단하는 데 도움이되는 왓슨이라는 인공 지능을 개발했습니다. 다른 AI 예측 프로그램과 마찬가지로 Watson은 수백만 건의 사례를 스캔하고 환자 정보를이 광대 한 데이터베이스와 비교할 수 있습니다. 이는 의사가 관리 할 수없는 것입니다. 왓슨은 IBM이 바라는대로 의학에 혁명을 일으키지 않았지만이 프로그램은 아직 초기 단계로 간주되며 조만간 암 진단에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

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18. 나는 그 얼굴을 안다.

아이폰 X는 사람들이 얼굴을 보여줌으로써 자신의 휴대폰을 잠금 해제 할 수있게하지만 Mayfield Robotics라는 회사가 만든 로봇 조수 Kuri와 비교하면 아무 것도 아니다. Kuri은 음악과 TV를 통제하고 애완 동물을 돌보며 가족 행사에서 개인 문서 작성자 역할을 할 수 있습니다. 그러나 많은 스마트 홈 장치가 모든 것을 할 수 있지만 Kuri는 가정의 사람들을 인식 할 수 있으며 HD 카메라 및 얼굴 인식 기술 덕분에 친숙한 얼굴을 볼 때 미소조차합니다. 게다가, 귀엽다.

안녕하세요.

17. 하지만 커피를 마실 수 있습니까?

X.AI라는 회사가 AI 보조 링에 모자를 썼습니다. 에이미는 프로그램 "에이미"를 가지고 있습니다. 에이미는 개인 캘린더를 추적하고 직장 연락처를 설정하여 이메일을 보낼 수 있습니다. 당신을 위해 일하는 시간에 회의. 각 이메일은 단순히 "에이미 (Amy)"로만 서명되며, 잘 모르는 사람이라면 일반 사람 보조자와 일치한다고 생각할 수 있습니다.

가이드 서비스

16. _____의 이름 ___

Amazon은 Rekognition이라고 부르는 이미지 분석 AI 프로그램을 개발했습니다. 사진에서 방금 사람의 감정을 파악하고, 사진에 어떤 물체가 있는지 파악하고, 다른 개 품종을 식별 할 수있어 매우 좋습니다. 또한 1에서 100의 척도로 추측이 옳은지 확실합니다.

2017 Compciv

모두가 트럼프를 안다!

15. 오늘날 AI의 고급 사례 중 일부는 "심층적 학습"이라고 불리는 것을 사용합니다. 인간의 두뇌에 대한 지식과 그것이 어떻게 구성되어 있는지를 통해 컴퓨터 과학자들은 "신경 네트워크"라는 알고리즘을 만들 수있었습니다. 이전 형태의 인공 지능보다 훨씬 능력이 있습니다. 오늘날 기계 학습의 대부분의 예는 이러한 신경망을 이용한다.

BCG

14. 내 Crystal 회로를 바라 봅니다.

Nautilus라는 인공 지능 슈퍼 컴퓨터는 미래를 예측할 수있는 것으로 입증되었습니다. 그것은 전 세계에서 수백만 개의 뉴스 보도를 읽고 분석하여 그 정보를 사용하여 다음에 일어날 일을 외삽합니다. 실제로 아랍의 봄 봉기를 예언 할 수 있었고 오사마 빈 라덴의 행방에 관해 놀랍도록 가까운 추측을했다.

Una vida en los aromos

13. 전자 음악

음악은 심장에서 비롯된 것입니다. 어쩌면 항상 그런 것은 아닙니다. NSynth라고하는 다른 Google AI 제품은 신경망을 사용하여 수천 곡의 노래를 분석하고 자체 오리지널 음악을 만듭니다.

Giphy

12. 컴퓨터로도 게임을 즐길 수 있습니다.

비디오 게임은 수십 년 동안 컴퓨터로 제어되는 봇을 가졌지 만 연구원은 이제 스스로 어떻게 게임 하는지를 배울 수있는 인공 지능을 만들 수 있습니다. 신경망을 활용하여 시행 착오를 거쳐 전체 게임을 정복 할 수 있습니다. 이 프로그램은

Super Mario Brothers

와 같은 기본적인 복고 게임부터

Dota 2 , GameCrate 와 같은 복잡한 경쟁 업체의 스포츠까지 모든 것을 마스터했습니다. 고대 전략, 현대 방법 체스와 같은 게임과 더 오래되고 더 복잡한 중국 게임 인 고 (Go)는 수세기 동안 사람들의 전략적 사고를 테스트했지만 연구원이 AI 프로그램을 테스트 한 최초의 장소였습니다. AI Deep Blue는 1997 년 체스에서 세계 챔피언 인 Garry Kasparov를 물리 치고 최근에는 Google의 AlphaGo와 같은 프로그램이 세계 최고의 Go 플레이어를 물리 쳤습니다.

Quartz

10. Ante Up

포커는 카드를 아는 것과 마찬가지로 상대방을 아는 것과 마찬가지로 많은 게임입니다. 그러한 이유 때문에, 컴퓨터는 체스처럼 게임을하는 것처럼 보이기 때문에 포커에서 인간보다 우월 할 수는 없다고 추측됩니다. 그러나 AI는 2015 년 노 리밋 텍사스 홀덤 토너먼트에서 일주일에 4 위를 차지했으며 연구원들은 2020 년까지 로봇이 인간을 거머쥘 것이라고 생각한다.

PC Tech Magazine

9. Pictionary Champion

Pictionary를 재생할 수있는 인공 지능을 만든 사람이 있는지 궁금 할 경우 대답은 '예'입니다. Google의 사람들은 (물론) Deep Learning 신경망 도구를 사용하여

Quick, Draw!

라는 게임을 만들었습니다. 게임에서 낙서를 그려달라고 요청하고 Google AI는 추측 할 수 있습니다. 당신이 끝나기 전에 무엇입니까?

Youtube 8. 영감을주는 기술 Spike Jonze는

그녀의

- 인공 지능 운영 체제와 사랑에 빠지는 남자에 대한 아이디어를 얻었습니다. 2000 년대 초반에 초기 챠트 봇을 사용해 보았습니다. 처음. 그것은 당신이 말할 수있는 인스턴트 메시징 프로그램이었습니다. Jonze는 기술이 아직 현실적이지 않은 것을 빨리 알았지 만, 인간 / 로봇 상호 작용의 미래에 대해 생각하게하는 데 충분했으며 아이디어는 결국 오스카 상을 수상한 시나리오에 피게되었습니다.

Spirit 읽기 7. Lit Fam Microsoft는 2016 년에 Tay에 전화 한 AI 채팅 봇을 출시했습니다. 목표는 신경 네트워크를 사용하여 플랫폼에있는 사람들과 상호 작용하고 천년기처럼 들리는 계정을 만드는 것이 었습니다. 불행하게도 Microsoft는 Twitter에서 담론의 질을 과대 평가했으며 Tay는 인종 차별적 인 의견과 음모 이론을 가진 사람들을 추적하고있었습니다.

Imgur

6. 정부에 충성스러운 봇

Microsoft는 "Tay"와 비슷한 실험에서 WeChat 및 Weibo 소셜 미디어 플랫폼을위한 Xiaoice라는 중국어 회화 저널을 개발했습니다. 다시 한번, AI의 신경 네트워크는 대화, 뉴스 및 이미지를 분석하여 사람들과 상호 작용하는 법을 배울 것이라고 생각했습니다. 당연히 중국 정부의 단단한 성격에 근거한 Xiaoice는 달라이 라마 (Dalai Lama), 천안문 광장 시위 (Tiananmen Square Protests) 또는 사이 핑핑 (Xi Jinping)과 같은 것들에 관해 질문 할 때 질문을 피하고 방어가되는 것을 배웠습니다.

Chatbots 매거진

5. 밝은 미래

모든 AI가 비즈니스 또는 레크리에이션을 위해 개발 된 것은 아닙니다. 케냐에서는 자연 보호 론자들이 동물 보호 및 불법 밀렵 방지를 위해 "PAWS"(야생 동물 보호를위한 보호 조처)라는 AI를 사용하고 있습니다. PAWS는 과거의 밀렵꾼에 관한 데이터를 분석하여 다음에 갈 가능성이있는 곳을 예측하는 데 사용합니다.

National Geographic

4. 당신이 할 수있는 일이라면 더 잘할 수 있습니다!

세계에서 가장 복잡한 인공 지능은 믿을 수없는 공적을 가지고 있습니다. 믿거 나 말거나 인간의 두뇌는 우리가 만든 슈퍼 컴퓨터보다 훨씬 더 복잡합니다. 그러나 컴퓨터가 기하 급수적으로 더 강력 해지는 방식으로, 그것은 오랫동안 사실이 아닐 것입니다. 앞으로 수십 년 이내에 컴퓨터가 일치하고 인간의 지능을 뛰어 넘을 것이라고 가정합니다. 일부 과학자들, 가장 유명한 미래 학자 인 레이 커즈와일 (Ray Kurzweil)은 그 사건을 "특이성 (The Singularity)"이라고 부르며, 그들은 인간 문명이 완전히 바뀔 것이라고 예언한다.

Ekxel

3. 걱정하는 이유는 무엇입니까?

인공 지능은 미래 인 것처럼 보이지만 걱정해야합니까? 엘론 머스크 (Elon Musk) 나 빌 게이츠 (Bill Gates)와 같은 많은 현명한 사람들에 따르면 우리는 반드시해야합니다. 머스크는 AI가 북한보다 위험하다는 게 게이츠가 레딧 AMA에서 장기적으로 우려하고 있다고 말했다.

기피

2. 높은 리스크, 높은 보상

Stephen Hawking은 기술 정보의 미래에 대한 영국의 인텔리전스 센터 (Center of the Future of Intelligence) 개관식에서 AI에 관해 물었을 때 : "간단히 말해 강력한 AI의 부상은 최고 또는 최악의 경우가 인류에게 일어날 수 있습니다. 우리는 아직 어느 것을 알지 못합니다. "전 (全) 희망!"

게티 이미지

1. 건전지가 부족할 때까지 논스톱 섹스를 가질 수있는 내년에 시장에 출시 될 남성용 섹스 로봇의 AI 라인이 있습니다.

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