どのように我々は、人工知能ロボットのこれらの漠然とした感覚を教えていますか？多くの研究者がそうしようとしましたが、最終的には失敗したが、それはすぐにこの状況を変えることが、本では、マイクロソフトの共同創業者ポール・アレン氏（ポール・アレン）このプロジェクト研究に参加してください。
「ニューヨークタイムズ」の報道によると、アレンは彼の非営利のコンピューターラボであるアレン人工知能研究所（AI2）に1億2500万ドルを投資しており、今後3年間で投資予算を2倍にする予定です。既存のプロジェクトや「Alexanderプロジェクト」の場合、後者はロボットの常識概念を教えることに焦点を当てた新しいイニシアティブです。
アレンは私が研究所AI2を作成したとき、私はインパクトのある研究、人工知能研究の初期段階で拡大する人工知能ロボットの能力によって、人々は常識の概念に多くの注意を持っていることを願っていますが、このことを記者会見で語りました仕事はまだ停滞している。まだ10歳の子供のための最も人工知能ロボットは我々が調査を開始し、フィールドでの画期的な成果を取得したい、常識的な概念があり欠けています。
ロボットが高度に進歩している場合、ヒューマンタスクをシミュレートしたり、オブジェクトの特定や特定、登山、住宅の販売、災害支援などを行うことができます。
しかし、これらの先進的なロボットでさえ、簡単な問題や指示を扱うことができません。異常な状況や適切な行動や応答を修正するための「常識」の使い方はどうですか？
AI2研究所のOren Etzioniエグゼクティブディレクターは、「人工知能の最近の成功にもかかわらず、人工知能がそれらを区別することはまだ困難ですが、これは人間にとっては非常に簡単です。例えば、私が靴下を引出しに入れても、それは明日もそこにいるのだろうか、びんがいっぱいかどうかをどうやって知っているのだろうか？
Ezioniは次のように強調しました。AlphaGo人工知能プログラムが2016年に世界のナンバーワンのチェスプレーヤーを敗北させたとき、AlphaGoはgoがボードゲームであることを知らなかった。
ジオメトリインテリジェンスの創始者ゲイリー・マーカスは、常識と抽象的な思考からインスピレーションを得て、児童育成に取り組んでいます。インペリアルカレッジの研究者は、人工知能の象徴的技術に焦点を当てています。これは人間が人工知能で何かをマークする技術です。
これまでのところ、研究戦略の種類は、それはコンピュータビジョンの研究や機械推論を統合します。この問題を解決するための厳しいアプローチを取るだろう「常識的な考え方」、「アレクサンダー・プロジェクト」を識別するためのロボットを支援し、常識の尺度を見つけることができませんでしたメソッド。
幾何学的なインテリジェンス創業者ゲイリー・マーカス（ゲイリー・マーカス）、記者会見で述べた、私は今、新たなアプローチでこの問題を解決するための時間です、アレクサンダープロジェクトに非常に興味があります。ただし、次の人工知能の開発現代のアレクサンダープロジェクトは、最良の試みかもしれません。