人工知能は学習意欲のない人々に取って代わるのでしょうか?

人工知能は学習意欲のない人々に取って代わるのでしょうか?

AI は学習を望まない人々に取って代わるのでしょうか? 日常的に AI が使われる時代では、AI に加わる人が必ず出てくるでしょう。そして私の友人はそれに抵抗するのです。当時、関係部門は人工知能戦略プラットフォームの構築に毎年数千億元の研究開発資金を投入し、止まることはなかった。

[[387756]]

なぜ人工知能が人間に取って代わると考える人がいるのでしょうか。将来、人工知能は直面する大きな課題のためにうまく発展できないでしょう。彼女の言葉: 過去 50 年間、私たちはテクノロジーの面で比較的安定した成長を維持してきました。現在のテクノロジーは 50 年前よりもはるかに速いペースで発展しており、AI によってそれが変わることはありません。

それは古いことわざのようなものです。一部の人々は階級のせいで上へ行けず、代わりに下層地主階級のように下へ落ちていくのです。彼女がこの点を指摘したとき、私はインド鉄道駅モスクの虐殺事件のような気持ちになった。 1895年のイギリス革命の間、カトリック教会は聖戦を起こした。暴力的な反乱集会はさまざまな「虐殺」を引き起こし、カトリック教会に大きな挑戦を突き付けた。

暗殺の前日に教皇が刑務所から放り出されたことも悲劇をもたらした。その結果、君主制、絶対王政、プロテスタントの自由な説教、西ヨーロッパ貴族の特権に対するさまざまな宗教革命が引き起こされました。イギリス革命は国全体の発展をもたらし、四国(ドイツ、フランス、イタリア)、日中条約、清国皇位継承戦争はすべて「宗教」の名のもとでの「国益」の衝突でした。長期にわたる戦争である朝鮮戦争もあります。

このような時代と国民感情の深い文脈の中で、旧来の先進国である英国はタイミングをコントロールすることができず、国民の心を失い、取り戻せるはずの領土を多く失い、宗教過激派の新たなはけ口としかなり得ない。カトリックの過激派は横行しており、常に破壊活動が行われていますが、人々はそれを容認できません。

そして、騎士の資格基準が非常に厳しかったため、騎士の「精神的な功績」が形成されました。解決できない問題は存在しません。解決したくない問題だけがあるのです。おそらくそれが問題です。人工知能を扱う場合、常にさまざまなルールの制約に遭遇します。たとえば、AI によって作成された作品は、人間の作業の結果に従う必要があります。

AI によって生み出される仕事は人々の収入期待を満たす必要があり、AI がどこに着地するかを知る必要があります。現在、製品の観点から見ると、少なくとも 4 つの技術サポートが必要です。1 つ目はデータ自体、2 つ目はアルゴリズム自体、3 つ目はインテリジェント ロボット、4 つ目は製造などのサービス マシンです。人々。おそらく、人工知能の 4 つのハードウェアには、簡単に商品化できるデータ アクセス ポートがなく、ビッグ データの安定した蓄積もありません。

AIビジネスの初期の展開は不十分でした。人工知能が実現したら、最初からそれを手放し、信頼できるデータ収集チャネルを確立し、まだ整理されておらず騙されていない情報を整理して、他の人のデータを使用できるようにし、使用後に一部のデータに依存し、その後、他の人のデータを二次処理に使用して、データの蓄積に依存して解決する必要があります。

<<:  イスラエルの科学者がロボットにイナゴの耳を装備させ、バイオセンサーで画期的な進歩を遂げる

>>:  デジタル時代においてヘルスケアサービスをより良くサポートするにはどうすればよいでしょうか?

ブログ    

推薦する

新しいニューラルネットワークモデルが登場:生成的敵対ネットワークよりも優れている

ディープニューラルネットワーク技術の発展に伴い、新しいネットワークアーキテクチャが絶えず登場していま...

人工知能翻訳は、障害なく外国人と恋に落ちるのに役立ちます

AI 音声翻訳の分野では、ノイズは対処しなければならない主要な課題の 1 つです。この装置は研究室や...

インテリジェント PDU について...

専門的な配電設備として、PDU は基本型とインテリジェント型の 2 つのタイプに分けられます。インテ...

...

...

ナレッジグラフはどのようにして「人工知能」をよりスマートにするのでしょうか?

この記事では、人工知能がインテリジェントでない領域と、ナレッジ グラフに基づく認知知能がインテリジェ...

人工知能を活用して会社のウェブサイトをより良く作成する方法

ここでは、テクノロジーの進歩に合わせて AI を使用して、より発展し、より強力になる Web サイト...

知識とスキルの限界を押し広げる 24 の機械学習プロジェクト

導入データサイエンス (機械学習) プログラムは、この分野でのキャリアをスタートさせる有望な方法を提...

ディープラーニングの難しさ:ニューラルネットワークが深くなるほど、最適化の問題は難しくなる

[[192056]]ディープラーニングの中心的な問題は非常に難しい最適化問題です。そのため、ニューラ...

DeepMind の最新研究: AI が人間に勝ち、より優れた経済メカニズムを設計 | Nature サブジャーナル

人工知能(AI)は人類社会を真に知的な時代へと導くことができるのでしょうか?人工知能産業は60年以上...

わずか1行のコードでモデルを数秒でAPIに変換でき、TensorFlowなどのフレームワークをサポートしています。

[[283641]]機械学習モデルを API にパッケージ化することにまだ不安がありますか?このツ...