어떻게 우리는 많은 연구자 그렇게하려고했지만 결국 실패? 인공 지능 로봇의 이러한 막연한 감각을 가르치고, 그러나 곧 현재,이 상황을 변경할 수 있습니다, 마이크로 소프트 공동 창업자 인 폴 앨런 (Paul Allen) (폴 알렌) 이 프로젝트 연구에 참여하십시오.
New York Times에 따르면 Allen은 비영리 컴퓨터 연구소 인 Allen Art Intelligence Institute (AI2)에 1 억 2 천 5 백만 달러를 투자하고 있으며 향후 3 년 동안 투자 예산을 두 배로 늘릴 계획입니다. 기존 프로젝트와 '알렉산더 프로젝트'의 경우, 후자는 로봇의 상식 개념을 가르치는 데 중점을 둔 새로운 시도입니다.
Allen은 기자 회견에서 AI2 연구소를 만들었을 때 인공 지능 연구의 초기 단계에서 상식의 개념에 많은 관심을 기울 였지만 인공 지능 로봇의 기능을 확장시켜야한다고 지적했습니다. 인공 지능 로봇은 여전히 대부분의 10 살짜리 사람들이 가지고있는 상식적인 개념이 결여되어 있습니다.이 연구를 시작하고이 분야에서 획기적인 발전을 이루기를 바랍니다.
로봇이 매우 진보 된 경우 인간 작업을 시뮬레이션 할 수 있고, 물체를 찾아 식별하고, 등반하고, 주택을 판매하고, 재난 지원을 제공 할 수 있습니다.
그러나 이러한 고급 로봇조차도 간단한 문제와 지시 사항을 처리 할 수 없으며, 비정상적인 상황에 어떻게 대처하고 올바른 행동과 대응을 수정하기 위해 '상식'을 사용하는가? 지금은 여전히 실현 될 수 없습니다.
AI2 연구소의 Oren Etzioni 이사는 "최근의 인공 지능의 성공에도 불구하고 인공 지능으로 구별하기는 여전히 어렵지만 인간에게는 매우 간단합니다. 예를 들어, 양말을 서랍에 넣으면, 내일도 거기에 머 무르지 않겠습니까, 아니면 병이 가득 찼는 지 어떻게 알 수 있습니까? 예를 들어, 다음과 같은 일련의 간단한 질문에 정확히 답하는 인공 지능 시스템은 없습니다.
AlphaGo 인공 지능 프로그램은 세계 상위권 체스 선수를 격파하는 2016 년, AlphaGo는 이동이 보드 게임을 알고하지 않았다 : Aiqiaoni 예를 들어 있음을 강조했다.
우리는 상식적인 개념이없는 아주 간단한 이유는 인공 지능의 교수 : 상식 게리 마커스 (개리 마커스는) 런던에서 추상적 인 사고와 아동 발달에 대한 지식에서 영감을 받았다 기하학적 정보 회사 설립자의 개념을 이해하기 위해 실제로 매우 어렵다. 임페리얼 대학 연구진은 인간의 인공 지능 기술 마크 아무거나 인공 지능 연구 상징적 기술에 초점을 맞추었다.
지금까지 연구 전략의 종류 그것은 컴퓨터 비전 연구 및 기계 추론을 통합 할 것이다.이 문제를 해결하는 강경 한 접근 방식을 취할 것 '상식적인 개념', '알렉산더 프로젝트'를 식별 할 수있는 로봇을 도와 상식의 측정을 찾을 수 없습니다 그 방법.
기하학적 정보 회사 설립자 인 게리 마커스 (개리 마커스) 기자 회견에서 말했다, 나는 이제 새로운 접근 방식으로이 문제를 해결하는 시간이다, 알렉산더 프로젝트에 매우 관심이 있습니다. 그러나, 다음에 인공 지능의 개발 무대에서, 그리고 인간 삶의 더 많은 측면과 결합하여, 우리는 로봇의 상식 개념을 해결해야합니다. 현재의 알렉산더 프로젝트가 최선의 시도 일 수 있습니다.