군사 검토

인공 지능 : 군사 기술 분야에서의 응용

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무기 개발에서 인공 지능 (AI)의 출현은 화약 생성이나 핵무기 개발과 비슷합니다. 이와 관련하여 일반적인 기술적 문제 외에도 AI를 보유한 기술적 수단과 공존하는 사람이 어떤 역할을 할 것인지에 대한 생각이 생깁니다. AI가 통제를 벗어나 인간의 적이 될 수 있습니까?


현대 사회에서 진정한 AI 혁명은 군사 기술 분야에서 일어나고 있습니다. 이 기술은 다양한 데이터를 처리 및 분석하고, 정찰 및 공격 드론, 지상 로봇 및 기타 시스템을 제어 및 관리하는 데 사용됩니다.

인공 지능에 대한 필요성은 현대 무기 시스템의 복잡성과 관련하여 발생했으며, 전장에서 다양한 양의 정보가 증가했습니다.

데이터 스트림은 오디오, 사진, 비디오, 텍스트 형식 등 매우 다른 형식으로 표시 될 수 있습니다.

또한 모든 유닛과 전투 시스템의 통합 및 정보 지원, 최적의 결정을 내리기 위해 데이터 교환을 제공하는 소위 네트워크 중심 전쟁 개념이 개발되었습니다.

많은 국가에서 제어 시스템에서 AI를 사용하는 군사 프로그램을 개발하고 있습니다. 무기, 군대는 직접적인 인간 참여없이 제어되는 최신 전투 시스템을 개발하고 있습니다.



인공 지능 기술을 구현하는 옵션 중 하나는 여러 계층에 위치한 개별 디지털 요소로 구성된 인공 신경망을 만드는 것입니다. 이러한 네트워크는 알고리즘과자가 학습 기능을 포함하고 있기 때문에 프로그래밍 할 수 없으므로 이것이 주요 이점입니다.

신경망을 훈련시키기 위해 큰 데이터 스트림이 주어지며, 다른 조건 (비행기, 선박, 기타 군사 장비, 사람의 이미지)에서 만들어진 물체의 이미지가 될 수 있습니다. 신경망은 특정 패턴과 특징을 찾은 다음 인식 알고리즘 자체를 구축하여 최소한의 오류로 물체를 식별합니다.

세계의 다른 국가에서는 설명 된 기능을 가진 AI 요소가 포함 된 무기 샘플이 이미 개발되었습니다. 예를 들어, 2020 년 영국에서 Instar 감시 및 표적 시스템은 공군 항공기 용으로 개발되었습니다.

설명 된 AI 시스템은 육지와 수면에서 다양한 물체를 감지하고, 움직임을 추적하고, 필요한 지역의 지형지도를 그릴 수 있습니다. 미국은 또한 유사한 특성을 가진 MQ-4C Triton 무인 항공기를 기반으로 한 유사한 정찰 및 조준 시스템을 가지고 있습니다.

인공 지능 시스템은 전자 지능 시스템을 사용할 때 무선 신호 유형을 결정하고 장비를 전송하고 불리한 조건에서 다양한 언어로 음성을 감지하고 번역하는 등의 작업을 수행 할 수도 있습니다.

사이버 공간은 군사 분야에서 AI 시스템을 적용하는 데 똑같이 중요한 영역입니다. 인공 신경망에 내재 된 기능은 위협과 잠재적 인 위험을 식별하고이를 보호하기 위해 소프트웨어를 독립적으로 생성 및 수정할 수 있습니다.

AI가 적용되는 또 다른 영역은 의심 할 여지없이 무인 항공기, 원격 제어 심해 장비입니다.

현대식 드론의 예로는 미국 민간 기업이 개발 한 XQ-58 Valkyrie UAV가 있습니다. 이 UAV의 테스트는 성공적이었으며 전투기와 함께 사용됩니다. 매우 유망한 방향은 드론의 그룹 사용 방법을 개발하고 테스트하는 것입니다. 미 국방부의 첨단 연구 프로젝트 사무소는 수백 개의 무인 항공기, 자율 지상 및 수중 차량, 다양한 로봇 플랫폼을 동시에 사용하는 프로그램을 만듭니다.

중국은이 분야에서 미국에 뒤지지 않습니다. 2020 년에 중국은 지상 목표물을 찾아 타격을 가할 목적으로 동시에 200 대의 UAV를 사용하고 제어하는 ​​실험을 성공적으로 수행했습니다.

이미 작성된 것 외에도 AI는 앞으로 여러 분야에 적용될 수 있습니다. 여기에는 방공 및 미사일 방어 시스템, 인공 지능이 정보 전송을위한 가장 효과적인 채널을 선택하는 데 도움이 될 수있는 통신 시스템, 고정밀 및 유도 탄약, 자동차 앞 유리에서 가상 현실 디스플레이가있는 헬멧에 이르는 광학 전자 데이터 디스플레이 장치가 있습니다. , 그리고 박사.

우리나라에서도이 지역을 따라 잡으려고 노력하고 있습니다. 2017 년에 블라디미르 푸틴 대통령은 다음과 같이 언급했습니다.

인공 지능은 러시아의 미래 일뿐만 아니라 모든 인류의 미래입니다. 오늘날 예측하기 어려운 엄청난 기회와 위협이 있습니다. 이 분야의 리더가되는 사람이 세계의 주인이 될 것입니다.

경제학자에 따르면 러시아에서 2024 년까지이 지역을 개발하려면 245 억 루블이 필요합니다.

국가 프로젝트 "과학"의 틀 내에서 2023 년까지 러시아에 XNUMX 개의 과학 센터를 만들 계획입니다. 연구의 주요 영역은 디지털 기술, 로봇 공학 및 인공 지능입니다.
국내 전문가는 경쟁자가 말했듯이 잠들지 않는다는 점을 고려해야합니다.

중국 정부는 중국이 2030 년까지 인공 지능 기술의 리더가 될 계획이라고 반복해서 밝혔습니다. 미국은 또한 AI 시스템을 군사 분야에 도입 할 신기술 개발 프로그램을 채택했으며 다른 선진국도 따라 잡기 위해 노력할 것입니다. 일반적으로이 분야의 기술 경쟁은 이미 본격화되고 있습니다.
저자 :
43 의견
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  1. NDR-791
    NDR-791 4월 6 2021 08 : 34
    +5
    경제학자에 따르면 러시아에서 2024 년까지이 지역을 개발하려면 245 억 루블이 필요합니다.
    이것이 우리 시스템에서 가장 중요한 것이 시작되는 곳입니다. 모든 개발은 과학 자나 수석 디자이너가 아닌 효과적인 관리자와 경제학자가 운영합니다. 따라서 대부분의 경우 모든 것이 끝나는 곳입니다.
    1. 그리다 소프
      그리다 소프 4월 6 2021 08 : 53
      +2
      광범위한 정의를 가진 철학적 또는 기타 용어는 기계 처리에 도입 될 수 없음을 이해해야합니다. 우리는 수학의 언어가 필요합니다! 그리고 수학적 기술과 분석은 원시적 인 계산 수준에 남아 있으며, 이는 차례로 이진 논리와 지각 및 추론에 의해 인간의 의식 수준을 결정합니다. 따라서 먼저 순차적 단계의 알고리즘 체인 프레임 워크에서 슈퍼 빅 데이터로 작업하기위한 새로운 수학적 기술을 열어야합니다.
      1. sergo1914
        sergo1914 4월 6 2021 11 : 02
        +1
        제품 견적 : gridasov
        넓은 정의에 대한 철학적 또는 기타 용어를 기계 처리에 도입 할 수 없습니다.


        할 수있다. 아리스토텔레스의 삼단 논법 인 John Stuart Mill의 인과 관계 원리, 부울 대수 Gottfried Wilhelm Leibniz와의 유추. 이것이 AI의 기초입니다. 또한 논리적 가능성의 트리-사건의 요인 공간-단일 계층 의사 결정 시스템-논리적 신경망. 이 같은.
        1. 그리다 소프
          그리다 소프 4월 6 2021 11 : 16
          +1
          명명되고 아직 발견되지 않은 모든 프로세스는 계산 원리 또는 진부한 수사학을 기반으로하지만 수학적 기술과 이론적 정보학의 원리는 아닙니다. AI는 기술 일뿐만 아니라 인간의 지식을 기계와 결합하는 기술임을 잊지 마십시오. 그건 그렇고, 인과 관계에는 다른 구성 요소가 없습니다. 그리고 그것은 알 가치가 있습니다
    2. 홍수
      홍수 4월 6 2021 09 : 02
      -1
      나는 이빨을 주며, 미래에 의회에서 AI가 사람들의 운명을 돌볼 것입니다.
      그리고 파티 제휴에 대해 당신을위한 논쟁이 없습니다.
      1. NDR-791
        NDR-791 4월 6 2021 09 : 04
        +4
        인용문 : 홍수
        나는이를 준다 의회에서 미래에 인공 지능이 인간의 운명을 책임집니다

        그래서 그들은 AI에게 조종을주었습니다 wassat 그리고 AI도 전리품을 잘라낼까요? 의뢰
        1. 홍수
          홍수 4월 6 2021 09 : 13
          0
          제품 견적 : NDR-791
          그리고 AI도 전리품을 잘라낼까요?

          대처하지 못할 것이라고 생각하십니까?
          1. 카우보라
            카우보라 4월 6 2021 09 : 33
            -4
            예를 들어 Bidon과 Psaki와 같이 어리석지 마십시오. 이름의 예? Navalny는 변호사로서조차도 사기와 톱질에 대한 단 하나의 사건, 2 조건에서 승리하지 못했습니다. 머스크는 마약 중독자이자 무지한 사람입니다. 그는 심지어 아프리카 직업 학교에서 쫓겨 났고 캐나다에서 쫓겨났습니다. 그는 섬에 집을 가져다가 연결되지 않은 태양열 패널을 붙인 다음 지하에 디젤 발전기 두 대를 채워 놓고 의원들에게 행복하게 보여주었습니다. 불이 켜져 있고, 세탁기가 회전하고, 모든 것이 자체적으로 이루어지며, 모든 것이 태양에서 나오며 환경 친화적입니다!
            그리고 둘 다 버그에 대한 강한 국물에 충분한 두뇌가 없습니다. 계산기가 더 똑똑합니다.
          2. NDR-791
            NDR-791 4월 6 2021 09 : 34
            +1
            대처하지 못할 것이라고 생각하십니까?
            그는 그것을 할 수 있지만 누가 그를 줄 것인가 wassat
  2. paul3390
    paul3390 4월 6 2021 08 : 35
    +6
    어허 .. 인공 지능을 이용한 최초의 폭탄 실험은 붕괴로 끝났다 .. 그들은 단순히 그것을 비행기 밖으로 밀어 낼 수 없었다 ..
    1. 에이 비어
      에이 비어 4월 6 2021 08 : 58
      +1
      모든 농담에는 농담이 있습니다 :))
      실제로 복잡하고 까다로운 시스템에서 인공 지능과 신경망을 사용하는 것은 행동 예측 가능성의 문제로 제한됩니다.
      이러한 경우 개발자는 시스템이 이러한 방식으로 작동 할 것이라고 보장 할 수 없으며 그렇지 않으면 작동하지 않습니다. 원칙적으로 작동이 모델링되거나 예측되지 않습니다.
      글쎄, 그들은 폭탄을 밀어 낼 수 없었지만, 그녀의 머리가 일찍 폭발한다면, 그녀는 기분이 좋지 않거나 그녀가 좋아하는 조종사 나 지휘관이 바뀌 었습니까?
  3. 안드로이드의 레흐.
    안드로이드의 레흐. 4월 6 2021 08 : 36
    +2
    흥미롭게도 인터넷 공간 자체는 인공 지능의 원형이 아닙니다.
    또한 서로 다른 컴퓨터 지점과 서버간에 수십억 개의 연결을 생성합니다.
    컴퓨터 세계가 얼마나 빠르게 변화하고 있으며 점점 더 높아지고 있습니다. 뭐
    그런 세상에있는 사람은 배경으로 사라집니다.
    언젠가는 자기 학습 프로그램이 인간의 마음의 삶을 대신 할 것입니다.
    1. 그리다 소프
      그리다 소프 4월 6 2021 08 : 47
      0
      분석 및 예측은 AI 절차의 기초입니다. 그리고 어떤 분석도 상대적인 목표와 목적없이 수행되어서는 안됩니다. 따라서 특정 조건 하에서 만 인공 지능과 그러한 단일성을 이해해야하며 자체 제공 구조가 될 수 없습니다.
    2. 에이 비어
      에이 비어 4월 6 2021 09 : 00
      +1
      Gridasov 시대의 다른 시점에서 게시물을 비교하거나 더 나은 방법으로 리소스 외부에서 작성한 게시물을 비교해보십시오. :)))
      1. 그리다 소프
        그리다 소프 4월 6 2021 12 : 18
        0
        불행히도 저는 영어 자료로 전환했습니다. 여기서 나는 캐주얼합니다.
  4. rocket757
    rocket757 4월 6 2021 08 : 41
    +2
    그리고 AI의 생성 / 개발을위한 프로그램의 구현에 참여하고있는 사람은 Gref ???
    그렇다면 이것은 일종의 "주체"입니다. 어떻게 이해해야할까요?
    1. 안드로이드의 레흐.
      안드로이드의 레흐. 4월 6 2021 08 : 49
      +1
      Gref는 이제 러시아의 젊은 세대를 목표로하고 있습니다. 그는 아이들의 마음에 대한 큰 계획을 가지고 있습니다.
      나는 큰 걱정으로 Sberbank와 함께 그의 활동을 따릅니다.
      1. 콘스탄틴 고골 레프
        콘스탄틴 고골 레프 4월 6 2021 09 : 21
        +2
        그는 오랫동안 어두운면에있었습니다. 그의 마음의 여백을 포착)
    2. 그리다 소프
      그리다 소프 4월 6 2021 09 : 00
      +2
      개념과 함께 참여한다는 것이 무엇을 의미하는지 정의 할 필요가 있습니다.
      1. rocket757
        rocket757 4월 6 2021 09 : 48
        0
        제품 견적 : gridasov
        개념과 함께 참여한다는 것이 무엇을 의미하는지 정의 할 필요가 있습니다.

        우리나라에서 누가 개발 중이며 후속 구현을 수행 할 것이라고 선언합니까? 공개적으로 이것은 Gref에 의해 수행되며 아무도 그를 모순하지 않습니다.
        진지한 사람들은 AI의 생성, 개발 및 구현을위한 국가 프로그램이 군사 부서에 의해 주도된다는 사실을 전혀 숨기지 않으며 작은 것이 아닌 자원이 보내집니다! 누군가 스스로이 일을한다면 아무도 방해하지 않지만 맥박에 손가락을 댄다면 그것은 확실합니다.
        여전히 질문이 있습니까? 누가 이것을하고 어디서합니까?
        1. 그리다 소프
          그리다 소프 4월 6 2021 10 : 46
          +1
          나는 약혼 한 사람을 쓰지 않았습니다! 이것은 이미 알려져 있고 이해할 수 있습니다. 내가 썼다-약혼한다는 것은 무엇을 의미합니까? 그리고 저는 수학자이기 때문에 계산 방법과 이진 논리를 사용하여 뛰어난 데이터를 분석하는 것이 어떻게 가능한지 이해하려고 노력하고 있습니다.
          1. rocket757
            rocket757 4월 6 2021 10 : 55
            0
            공상 과학 소설에 대해 추측하는 것은 가능하지만 모든 사람이 이것을 할 준비가되어있는 것은 아닙니다.
            인공 지능을 인간의 사고 과정이라고 불리는 경쟁하고 대체 할 수있는 것으로 간주하는 것은 현재로서는 ... 일반적으로 여전히 환상, 꿈입니다.
            1. 그리다 소프
              그리다 소프 4월 6 2021 11 : 07
              0
              수학은 환상이 아니라 정확한 과학이라는 것을 상기시켜 드리겠습니다. 수치 데이터에 의한 과정의 의미와 정의는 결코 환상이라고 할 수 없습니다. 숫자에 기반한 변수 조합의 원리와 알고리즘 적 수치 연결의 구성으로 뗄 수없는 수학적 공간을 만드는 것은 꿈이 아니라 현실이다. 당연히 모든 사람이 아닙니다!
              1. rocket757
                rocket757 4월 6 2021 11 : 35
                0
                우리는 MATRIX, 아마도 모두를 보았습니다.
                명확한 결론없이 아주 간단합니다. 그러나 공상 과학 소설을 읽을 수는 있습니다 ...
                복잡한 수학적 과정에 대한 이해를 더하기 위해 학교에서 수학을 통과하면 추가되지 않지만 여전히 Iteresno입니다.
                1. 그리다 소프
                  그리다 소프 4월 6 2021 12 : 16
                  0
                  인간은 동시에 어리 석고 천재적입니다. 그는 과학을 발명하고 분할했으며 이제는 정보학에서 정량적, 벡터 및 상대 매개 변수 세트를 별도로 사용하려고합니다. 운동하지 마십시오!
                  1. rocket757
                    rocket757 4월 6 2021 12 : 23
                    0
                    전문 분야를 생각 해낸 이유는 무엇입니까?
          2. 앤디 -1970
            앤디 -1970 4월 6 2021 16 : 22
            -1
            이를 위해서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 하드웨어 수준에서 양자 컴퓨팅의 원리를 구현하는 "ELBRUS"프로세서 제품군 아키텍처를 사용하기 시작해야합니다. 그리고 물론 반도체 집적 회로 생산을위한 가장 진보 된 또는 우수한 기술을 소유하고 있습니다. 에릭 슈미트의 시뮬라크라는 진지하게 믿어졌고 심지어 유보 된 사람들도 믿었습니다.
            1. 그리다 소프
              그리다 소프 4월 6 2021 17 : 04
              0
              그리고 에너지 비용 최적화 문제입니다. 결국 이것은 단지에 의해 총체적으로 결정됩니다.
              1. 앤디 -1970
                앤디 -1970 4월 6 2021 18 : 05
                -1
                컴퓨팅 리소스에 대한 에너지 비용은 주로 반도체 통합의 기술 표준에 의해 결정되고, 두 번째는 컴퓨팅 장치의 아키텍처 / 논리에 의해 결정되며, 세 번째는 MPO 알고리즘의 최적화에 의해 결정됩니다. 현대의 상업용 평면 마이크로 전자 기술을 사용할 수없는 상황에서 마이크로 프로세서를 개발하는 기업가들은 언제든지 불필요한 설명없이 해외 공장에서 퇴출 될 수있는 상황에서이 기술 문제의 매우 민감한 특성 만 말합니다. 나는 3 년 전 벨기에의 소규모 마이크로 일렉트로닉스 제조업체 IMEC가 DUV 및 EUV ASML 스테퍼에 순차적 노출을 사용하여 XNUMXnm의 IC 요소의 임계 크기에 도달했다고 인터넷 미디어에서 읽었습니다. 그리고 여기에서 내가 착각하면 기뻐할 것입니다. 유일한 옵션은 Zelenograd 기업, 특히 Mikron 및 Angstrem의 제품을 사용하는 것입니다.이 제품은 라이센스 기술과 중고 장비가 시작 단계의 어딘가에 붙어 있습니다. XNUMX 년대. 동시에,이 사람들은 마이크로 전자 제품의 "가장 큰"그리고 "기술적으로 가장 진보 된"제조업체로 자신을 포지셔닝하는 것을 전혀 주저하지 않습니다. 따라서 독일과 창고에서 중고 기술 라인을 구입하고 주 예산의 자금으로 개인 "하이테크"사업을 운영하는 것입니다. 일반적으로 저는 이러한 보유 지의 착륙이 시작될 때까지 국내 마이크로 일렉트로닉스가 "자본 건설의 제로 사이클"의 구덩이에서 벗어나지 않을 것이라고 가정합니다. Yevtushenkov, Reinman 및 기타 비즈니스 기술자가 관심이 있다면 그들과 그들의 "비즈니스"에 대해 이야기하고 있습니다.
                1. 그리다 소프
                  그리다 소프 4월 6 2021 18 : 46
                  0
                  그리고 제 생각에는 모든 것이 훨씬 간단합니다!. 기계의 모든 비트 또는 정보 단위는 전자기 충격에 해당합니다. 따라서 고성능 컴퓨팅 프로세스는 높은 에너지 비용에 해당합니다. 그러나. 소위 숫자의 상수 값 함수를 사용할 때, 우리는 일정한 숫자의 비 분리 공백을 구성 할 수 있습니다. 이 경우 숫자 값을 자기 펄스로 직접 변환하는 기능을 가진 다극 트랜지스터를 만드는 것이 가능해집니다. 그런 다음 이러한 트랜지스터의 한 노드에서 단일 펄스로 시리즈의 nat 번호의 나머지 값의 치수와 값이 나타납니다. 일반적으로 이것은 초등입니다! 또한, 그러한 숫자 값의 연산자는 말하자면 특정 축을 중심으로 회전하는 능력이 있습니다. 일반적으로 자기 펄스 하나만 XNUMX ~ XNUMX의 값을 생성합니다. 나중에 대답하겠습니다.
                  1. 그리다 소프
                    그리다 소프 4월 6 2021 19 : 19
                    0
                    그래서. 하나의 PLM 자기 임펄스는 우리가 분석 할 수 있고 수행 할 수있는 알고리즘 관련 프로세스의 켤레 값인 값을 생성합니다. 즉, 모든 것이 정확히 우리의 두뇌가 작동하는 방식입니다. 사람은 동공을 통해 한 점만 봅니다. 두 눈은 눈동자의 다른 성향을 보는 것 사이의 상대적인 연결을 가능하게합니다. 그러나! 모든 주변 시력은 뇌의 분석 작업입니다. 우리 인식의 전체는 특정 분석을 기반으로하고 우선 사람의 활력을 보장합니다. 우리는 로봇이며 정보 스트림의 경계 조건에서만 존재할 수 있습니다. 아무도 이것을 믿지 않을 것이지만, 우리의 모든 인식은 연관성이 있습니다. 즉, 비 연관 정보 객체는 우리를 죽이고 개발 과정에서 우리를 끌어 올릴 수 있습니다.
                    1. 그리다 소프
                      그리다 소프 4월 6 2021 19 : 29
                      +1
                      안타깝게도 과학자들은 정보 작업 과정에서 핵심 기준이 데이터 전송 속도가 아니라 데이터 용량으로 작업한다는 사실을 인식하지 못합니다.
                      1. 앤디 -1970
                        앤디 -1970 4월 6 2021 21 : 27
                        0
                        나는 당신이 옳다고 믿습니다. 그러나 당신의 정당성은 트랜지스터-트랜지스터 논리의 무한한 건설적인 잠재력을 다시 한번 확인합니다. 감사합니다. 여러분과 의견을 나누는 것이 재미 있었어요.
                      2. 그리다 소프
                        그리다 소프 4월 6 2021 23 : 12
                        +1
                        정보 작업의 복잡한 측면을 말로 표현하기가 어려우며 편집자가 단어의 끝을 제대로 구성하지 못하는 경우가 많습니다. 우리는 논리뿐만 아니라 선형 강도의 분극화도 이진 차원에서 작업하는 데 익숙해 져 있으며 동시에 숫자의 시스템 차원을 볼 수있게 한 것은 숫자의 상수 값의 함수입니다. x 자연 계열. 이것은 마이크로 일렉트로닉스를 포함한 전기 공학에서 다극 회로로 작업 할 수있게합니다.
  • A. 프리 발로프
    A. 프리 발로프 4월 6 2021 09 : 11
    +2
    인류는 인공 지능이 아니라 자연스런 어리 석음으로 파괴 될 것입니다.
    (C)
    1. 그리다 소프
      그리다 소프 4월 6 2021 11 : 09
      0
      이것은 복잡한 집합 프로세스의 개발에서 매우 역동적 인 변환의 공간에서 자연 선택이라고합니다.
  • 라임 바운
    라임 바운 4월 6 2021 09 : 34
    0
    자기 학습 AI는 그가 자신보다 똑똑하다는 것을 결코 보여주지 않을 것입니다.
    1. 그리다 소프
      그리다 소프 4월 6 2021 11 : 11
      0
      이것에 대한 논리적이고 수학적 정당성이 있습니다. 하늘에있는 손가락조차도 뇌의 무의식적이고 의식적인 과정에 의해 동기가 부여되기 때문입니다.
  • tank64rus
    tank64rus 4월 6 2021 10 : 07
    +1
    Serdyukov는 돌파구를 던져야합니다. 245 억-와우, "효과적인 관리자가 어떻게 전개 될 수 있는지"는 놀라 울 정도입니다.
  • ver_
    ver_ 4월 6 2021 10 : 12
    0
    .. * ui *는 배우고 Vasya 삼촌은 점수로 그를 제어 할 것입니다-그들의 탠덤은 Obmishurish *가 아니고 차를 잘 차는 것은 ..
  • nikvic46
    nikvic46 4월 6 2021 10 : 23
    0
    인공 지능이 사회에 어떻게 적용될 수 있는지 궁금합니다. Duma에는 두 개의 AI 장치가 있습니다. 반대와 입장. 대통령의 제안이 받아 들여집니다. 프로그램의 주요 알고리즘은 국가와 국민의 이익입니다. 흥미로운 사실이 밝혀졌습니다. 관심있는 사람들의 선거도, 멍청함도, 무작위 제안도 없습니다. . 그리고 얼마나 많은 돈이 절약 될 것인가. 그것은 단지 공포일뿐입니다.
  • 아이리스
    아이리스 4월 6 2021 13 : 25
    0
    AI는 지능이있는 사람들에게만 유용합니다.
    1. 그리다 소프
      그리다 소프 4월 6 2021 17 : 06
      +2
      확실히 맞아! 무엇보다 빅 데이터 분석을위한 Real 메커니즘, 본질적으로 AI를 만들기 위해서는 먼저 인간의 지능 수준을 높여야합니다.