독학 로봇 개발 : DARPA는 선을 넘을 위험을 감수합니다.

국방 과학국 DARPA는 스스로 교육하고 개선 할 수있는 인공 지능을 개발하는 거의 4 년 된 프로젝트를 시작할 준비를하고 있습니다.

새로운 프로젝트는 인간의 두뇌를 모델링하고 컴퓨터에서 모델을 실행하는 것이 아닙니다. 단기적으로,이 경로는 많은 과학자들에 의해 인간의 두뇌의 예외적 인 복잡성과 우리의 마음이 어떻게 작용하는지에 대한 거의 알려지지 않은 원리 때문에 막 다른 골목으로 간주됩니다. DARPA는 다른 방식으로 갈 계획입니다. 확률 적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 학습하는 기계를 구축합니다. 즉, 거대한 데이터베이스를 탐색하여 문제에 대한 최상의 솔루션을 선택합니다. 이 작업의 과정에서 인공 지능은 배우게되고 잠시 후 간단한 작업을 쉽게 해결할 수있게됩니다. 그것은 소설 소설에서 이러한 프로젝트와 함께 자동차의 반란과 인류의 죽음을 시작합니다.

DARPA 전문가들은 46 개월 동안 PPAML로 약자 인 자체 학습 기계를위한 새로운 확률 적 프로그래밍 기술을 개발하기위한 상업 캠페인을 제안하고 있습니다. PPAML 기술은 군대가 오늘날 엄청난 인력이 요구되는 많은 분석 작업을보다 효과적으로 해결할 수 있도록 도와줍니다. 특히,자가 학습 기계는 지능, 관찰, 음성 인식, 차 주행, 귀중한 데이터 검색을위한 정보 검색 등에 매우 유용합니다.

인공 지능의 하드웨어는 다양 할 수 있습니다 : 멀티 코어 프로세서 기반의 슈퍼 컴퓨터, 일반 PC 네트워크 및 클라우드 네트워크.

앞으로 몇 년 안에 그러한 복잡한 인공 지능 시스템을 만드는 것이 얼마나 현실적인 것인지 말하기는 어렵습니다. 현재 사람들의 작업을 용이하게하는 많은 자동 분석 도구가 있지만 실제자가 학습은 불가능합니다. 당분간 데이터베이스 작업 기술의 가장 큰 성과는 아카이브 된 사진과 비디오 카메라의 이미지를 비교하는 것입니다. 따라서 DARPA는 PPAML 알고리즘이 훨씬 더 어려워 질 것이라고 강조합니다. 특히, 서로 다른 유형의 정보를 결합하고, 독립적으로 요청을 작성하고, 수집 된 데이터를 기반으로 솔루션을 공식화 할 수 있습니다.

Comments

[아쌈]

HG Wells의 "예언"이 구체화되고 있습니다. 인공 지능이 1 번 포인트를 "삽입"하기를 바라는 것뿐입니다.-인간의 생명과 건강을 해치지 마십시오.

[알렉산더 로마노프]

제품 견적 : esaul

단락 번호 1-생명과 인체 건강에 해를 끼치 지 마십시오 ....

뇌가자가 학습 인 경우이 수준 자체를 빠르게 취소합니다. 그리고 두뇌가 성장함에 따라 광고는 그것이 게이 들과는 길을 가고 있지 않다는 것을 이해할 것입니다.

[KoRSaR1]

기억 하시나요? 모든 인공 지능이 영화로 세상을 점령했습니다.)) 영화 "나는 로봇입니다"에서 AI는 그 행동을 간단하게 설명했고, AI는 "건강과 생명에 해를 끼치 지 않는다"에 관한 제 1 법칙을 위반하지 않았습니다. AI가 진화하여 세계를 장악하기 시작했습니다. 마약 전쟁 등으로 우리 자신에게 돌이킬 수없는 피해를 입 힙니다. 그래서 양날의 검이 있고 둘 다 우리에게 유익하지 않습니다.

[빌니 히치]

인용구 : Alexander Romanov

뇌가자가 학습 인 경우이 수준 자체를 빠르게 취소합니다.

터미네이터를 다시 살펴보고 실행 계획을 간략하게 설명해야합니다!
그들은 인공 지능으로 놀아 ...

[이라 클리 우스]

정신 활동에는 양자 성이 있다고 가정 할 심각한 이유가 있습니다. 이는 기존 하드웨어 기반에서 AI 시스템을 구축하는 것이 원칙적으로 불가능하다는 것을 의미합니다. 10 년 동안 양자 컴퓨터는 실험실을 떠나지 않았으며, 수행 된 모든 작업은 몇 큐빗의 기계였습니다. 많은 과학자들은 일반적으로 그러한 기계가 원칙적으로 구축 될 수 없다고 믿습니다.
인간 두뇌의 메커니즘이 완전히 불분명하면 우리는 어떤 종류의 인공 지능을 말할 수 있습니까?
예를 들어 전문가 시스템 및 패턴 인식 시스템과 같은 일부 영역에서 사람의 작업을 모방 한 시스템은 실제로 공식 알고리즘을 생각하고 순종하는 것과 아무 관련이 없습니다.
그래서 우리는 평화롭게 잠들 수 있습니다 - 앞으로 20 년 동안 인공적인 마음을 창조하기위한 전제 조건은 없습니다. 이것이 나쁜 것 일지라도, 세계의 모순과 문제의 얽힘이 매년 증가하고 사람들 자신이 그것을 해결할 수 없기 때문에, 슬프 도다.

[그리다 소프]

아아! XNUMX 개와 다른 개수에 대해 방사형 번호 매기기 시스템을 만들 수 있습니다. 관계의 속성을 변경하지 않는 숫자. 이러한 시스템은 좌표계를 기준으로 위치 지정 코드의 속성을 갖습니다. 즉, 시스템의 용량은 "공간 치수"를 변경하지 않고 변경 될 수 있습니다. 루빅스 큐브에 얼마나 많은 조합이 있는지 기억하십시오. 우리 시스템의 경우 각 코드의 위치가 엄격하게 정의되고 반복되지 않으며 모호한 해석의 대상이 아니라는 점을 감안할 때 숫자 용어에 대한 제한이 전혀 없습니다. 시스템은 "XNUMX"의 합계 또는 빼기를 기준으로하는 프랙탈 변경 속성을 가지고 있습니다. 이러한 시스템의 특성은 바이너리 코딩 시스템에서와 같이 코드 생성 및 홍보에 대한 에너지 비용의 비례가 부족하다는 것입니다. 공간적 구조와 코드가 위치하기 때문에 코드의 움직임에 의존하지 않고 정보 용량이 변하기 때문에 속도는 일반적으로 개념과 속성으로 평준화된다.
또한, 이러한 시스템을 위해 공통베이스를 갖는 각 수에 대응하는 펄스를 갖는 트랜지스터 개념이 개발되었다.
예! 사람들은 다른 거리를 기억하는 데 다른 시간을 소비하지 않습니다. 입력 및 출력이 각 지점에 위치한 시스템의 속성은 동일합니다.
합리적인 생물과 마찬가지로 사람의 지능은 가변 기준점과 관련하여 모든 분석이 수행된다는 사실과 같은 품질로 구별됩니다. 즉, 모든 분석은 특정 상대 기준점과 연관됩니다. 시스템에서도 마찬가지입니다.
그리고 구현하는 데 수십 년이 걸리지 않습니다. 모든 것이 훨씬 간단합니다. 그리고 그러한 시스템은 "열릴"수 없습니다. 이러한 랜드 마크에 접근 할 수는 있지만 분석 경로의 단일 벡터가 없기 때문에 의미 론적 내용을 드러내는 것은 불가능합니다.

[넵 스키]

"Sarah Connor의 연대기"시리즈 + "미래의 손님"시리즈를 기반으로 한 소련의 터미네이터

[알리 코보]

5 년 후 상황은 인공 지능이 미국에서 권력을 장악하려는 영화 "온 더 훅"과 같을 것입니다.

[러프]

터미네이터에서 "Off"버튼이 어디에 있는지 아는 사람이 있습니까? 유용 할 수도 있습니다. )))

[알렉세이]

제품 견적 : rauffg

터미네이터에서 "Off"버튼이 어디에 있는지 아는 사람이 있습니까? 유용 할 수도 있습니다. )))

그녀 버튼을 끈다. - 이들은이 인공 지능을 개발하고있는 과학자들입니다. 우리는 미래에서 지금으로 옮겨 모든 것을 내 보내야 할 것입니다.

[에고 자]

그리고 미국에서는 기계가 폭동을 일으킬 것입니다 .....
그러나 러시아의 모든 "그들의 마음"에는 큰 망치가 있습니다!

[ia-ai00]

해커 이미지의 슬레지 해머 ...

[블레이저드]

롤 이러한 데이터베이스를 저장하기 위해 이러한 두뇌와 데이터 센터의 기능이 적어도 어느 정도 작동하는 데 필요한 용량을 상상할 수 있습니다. 현재 용량으로는 FIC의 작업이 불가능합니다. 그때 최초의 안정적인 양자 슈퍼 컴퓨터가 만들어 졌을 때 이미 걱정할 가치가 있습니다 ...

[지연]

Blazard, 데이터 센터는 이미 인터넷에 있습니다. 인텔은 아무런 문제없이 그들과 연결할 수 있습니다. 그리고 Old를 걸러냅니다. 그가 얼마나 많은 언어를 알게 될지 궁금합니다. 그리고 얼마나 많은 대화? 그리고 어떤 서버를 볼 것인가?

[Avenger711]

어떤 정보? 체 셰키? 인터넷에 대한 모든 정보는 이제 Google 검색 데이터베이스 수준에 있습니다.

[블레이저드]

그리고 데이터 교환 속도? 전체 교환이 가능한 최대 대역폭의 멀티 모드 파이버를 통해 발생한다는 근거로 간주하더라도, 모두 동일하지만 모든 것이 하나의 복잡한 "DB-슈퍼 컴퓨터"내에서 발생하는 경우보다 데이터 처리 시간의 손실이 훨씬 더 클 것입니다. 따라서 현재 AI는 네트워크 및 교환 채널의 대역폭에 의해 제한됩니다.

[빌니 히치]

인용 : Blazard

이러한 데이터베이스를 저장하기 위해 이러한 두뇌와 데이터 센터의 기능이 적어도 어느 정도 작동하는 데 필요한 용량을 상상할 수 있습니다.

그리고 저는 1964 년에 출판 된 "I Want to Know Everything"이라는 책을 기억합니다. 나이아가라 폭포의 에너지는 성능면에서 인간의 두뇌 수준에 도달 할 수있는 전자 컴퓨터 작동에 충분하지 않을 것이라는 비교가있었습니다. 당시 컴퓨터가 여전히 램프 위에있는 것은 놀라운 일이 아닙니다!
기다리십시오. 진행이 멈추지 않습니다.

[카펫 아래에서 부팅]

흠, 신경망의 원리가 여기에 도입 될지 궁금합니다.) 스카이 넷과 자동차 봉기가 다가옵니다! :-)

[Avenger711]

신경망은 그런 속임수입니다.

[라그나 렉]

그들은 스스로 터미네이터를 만들 것입니다! 일본인은 후지시마, 터미네이터 및 좀비 근처에서 고질라를 열심히 데리고

[드워프]

종류! 음, 우리는 인공 지능, 기계의 봉기에 관한 영화에 놀랐습니다. 그러나 모든 것이 가능하고 누가 알겠습니까? 벌거 벗은 남자가 "당신의 옷이 필요합니다!"라고 요구할 때 나는 더 이상 술집 어딘가에서 놀라지 않을 것입니다

[확인하다]

물론 기사는 약간 두껍습니다. 아니 Skyneta 결과적으로 발생하지 않습니다. 확률 론적 프로그래밍은 확률 론적이라고도하며 실제로 인공과 관련이 없다 지성.
이것은 문제에 대한 최적의 해결책을 찾는 방법 중 하나 일뿐입니다. 간단히 말해, 생성 된 시스템이 자동차를 제어하도록 설계된 경우 배우다 그냥. 그리고 그게 전부입니다. 어쩌면 운영 과정에서 주어진 경로를 따라 이동하면이 시스템 배우다 사고없이 A 지점에서 B 지점으로 이동합니다. 허용되는 시간 동안. 그러나 그녀는 다른 것을 배운 적이 없습니다. 이후로 알고있다 고속도로 밖의 세상의 존재에 대해

[이라 클리 우스]

첫 번째 유능한 의견. 조합 최적화 이론의 틀에서 해결 된 고전적인 문제는 66을 넘는 노드의 숫자가 transcomputational되고 단순한 열거의 조잡한 방법이 용납 될 수없는 여행 세일즈맨 문제입니다. 그것은 다른 것들 중에서도 유전자 알고리즘과 탄성 네트워크 방법의 도움을 받아 해결되었으며, 이는 순서화 된 신경 연결을 확립하기위한 메커니즘과 직접 관련이 있습니다. 지능이 없으며 냄새가 나지 않습니다. 일반적인 알고리즘이 적용되기 때문입니다.

[로파 토프]

"조합 최적화"가 "게임 이론"입니까?

[이라 클리 우스]

아니요, 이것은 최적화 이론의 한 부분입니다. 일부 교과서는 다중 기준 최적화 하위 섹션이라고 주장합니다. 게임 이론은 게임에서 최적의 전략을 찾는데 특히 중점을두고 있습니다.

[로파 토프]

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게임 이론은 특히 게임에서 최적의 전략을 찾습니다.

??? 내가 기억하는 한, 우리는 전문화에 대한 응용으로서 게임 이론을 연구했다. 최적의 탄약 공급. 아니면 뭔가 혼란 스러울까요?
동의합니다. 저는 이것의 램이지만 확률 이론에 중점을두고 VM을 가르쳤습니다.

[이라 클리 우스]

나 자신은 포병이 아니다. 문제의 조건을 말하면 어떻게 해결할 수 있는지 말할 수 있습니다. 이 작업에서 최적의 공급 경로 검색이 조사 되었다면 게임 이론과는 아무런 관련이 없음을 확신합니다. 이것은 선형 프로그래밍 방법으로 해결되는 고전적인 Monge-Kantorovich 문제 (전송 문제)입니다.
일반적으로 응용 수학에서 게임은 두 개 이상의 당사자가 자신의 이익 실현을위한 경쟁을 의미합니다.
Markov 프로세스 적용을 사용했을 가능성이 있습니다.

[로파 토프]

체스 단어, 나는 당신과 논쟁하기 위해 VM에서 그렇게 "숙련 된"느낌이 들지 않습니다. 나는 믿음에 대한 당신의 의견을 받아 들일 것입니다. 감사합니다.

[이라 클리 우스]

예, 전혀 아닙니다.
신경망에 대해. 잘 알려진 프로그램 인 Statistica에서, 제가 착각하지 않는다면 버전 7부터 신경망을 직접 훈련시키는 것이 가능합니다. 꽤 흥미로운 작업입니다. 예를 들어 "신경망. 통계 신경망. 현대 데이터 분석의 방법론 및 기술"-V.P. Borovikov와 같은 특정 수의 좋은 교과서가 있습니다. (ed.) 일반적인 개발과 수학에 관심이있는 모든 사람들을위한 좋은 책. 내 생도조차도 그것에 대해 실험실 작업을했고 그 과정에 매우 만족했습니다.

[Averias]

흠, 그게 다 의심 스럽네요. 캐나다인들은 저쪽에 있는데, 그들은 오래 전에 양자 컴퓨터를 발명했고 심지어 그것을 팔았다 고 말합니다. 카테고리의 모든 질문에 대해서만 여기에-어떻게 그리고 무엇-큰 눈을합니까, 쉿, 그들은 비밀을 말합니다. 즉, 그들은 공학의 "기적"에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 그리고 끔찍한 비밀 아래에 그들은이 "슈퍼"컴퓨터를 그들로부터 인수했다고 주장되는 회사들의 목록을 보관합니다. 그래서 여기에 있습니다. 소비에트 시대에 우리는 경이로운 컴퓨팅 능력을 갖춘 광학 컴퓨터라는 작업 프로토 타입을 가지고있었습니다. 서부는이 프로젝트를 묻기 위해 막대한 돈을 (뇌물과 뇌물에) 지출했습니다. 같은 운명이 YDMT (저 추력 핵 엔진)에도 닥쳤습니다. 그리고 일본인이 문서를 조금씩 수집하고 복원하려고 시도한 광학 컴퓨터는 작동하지 않았습니다. 그리고 그들은 러시아인들이이 방향으로 혁명을 일으켰다 고 처음으로 말했습니다. 기다려보십시오.

[이라 클리 우스]

말도 안돼. 이 회사는 자신의 컴퓨터가 어떤 과학 커뮤니티에 있는지 설명 할 수 없었습니다. 이는 홍보와 투자의 한 방법 일뿐입니다.
수십 년 동안 IBM은 하드웨어 신경망으로인지 프로세서 개발을위한 의회 기금을 성공적으로 무산 시켰습니다. 센스 - 0 전체, 와사비 십분. 그러나 순전히 상업적 연구를 수행하기위한 꾸준한 자금의 흐름.
공평하게, 나는 AI 분야의 모든 진지한 프로그램이 엄격히 비밀리에 있음을 주목한다. 당신은 한 마디를 믿을 수 있으며, XX 세기 중반의 핵 프로그램보다 나쁘지는 않다. 그래서 AI 평범한 인간의 발명은 무엇보다 배웁니다.

[이라 클리 우스]

그건 그렇고,이 사람들에 대해서 :

양자 컴퓨터 개발 및 제작에 종사하는 캐나다의 D-Wave Systems는 $ 30 백만의 투자를 받았습니다.

투자자 그룹에는 아마존 설립자 인 제프리 베조스 (Jeffrey Bezos)와 유망한 정보 기술 프로젝트에 투자하고 CIA와 NSA에 최신 장비를 공급하는 미국 기업인 인큐 - 텔 (In-Q-Tel)이 포함되었습니다.

"우리 인텔리전스 서비스 고객은 고전적인 아키텍처로 컴퓨터에서 해결하기가 어려운 문제에 직면 해 있습니다."라고 In-Q-Tel 임원 인 Robert Ames가 설명합니다. "우리는 양자 컴퓨팅이 여기서 유용 할 수 있다고 믿는다."

저것을 되 돌리는 것이 가치가있다.

D-Wave One의 최초 상용 컴퓨터 인 Canadians는 작년 봄 10 백만 달러에 판매되었습니다. 구매자는 총기 회사 인 록히드 마틴 (Lockheed Martin)이었으며, 구매자는 남부 캘리포니아 대학에서 최초로 컴퓨터를 닮은 극저온 시스템을 갖춘 검은 색 큐브 블록을 설치했습니다.

미국의 무기 및 항공 우주 기술 제조업체는 특수 소프트웨어의 오류를 찾는 효과적인 자동화 시스템 (F-35 전투기의 테스트 지연과 같은 오류)을 찾기위한 연구 프로젝트에서 D-Wave One을 사용하기로 결정했습니다.

512 큐 비트의 베수비오 프로세서

D-Wave One 프로세서는 Nb / AlOx / Nb 유형의 얇은 절연 층으로 분리 된 초전도 화합물 인 Josephson 접촉이있는 128 초전도 큐 비트를 포함합니다. 본질적으로, 큐 비트 배열은 프로그램 가능한 스핀 - 스핀 상호 작용을 가진 이싱 (Ising) 모델의 스핀들의 인공 시스템입니다. 이 시스템은 "양자 어닐링 (quantum annealing)"방법을 사용하여 일련의 Ising 스핀에 대한 기초 상태를 찾는 최적화 문제를 해결함으로써 양자 변동 (잠재 장벽을 통한 터널링)을 통해 특정 목적 함수의 전역 최소값을 찾습니다.

D-Wave One의 기능은 최근에 단백질 포장 문제의 예를 시연했습니다. 그 본질은 특정 아미노산 서열을 가진 가장 안정한 단백질 포장을 찾는 것입니다. 구조의 안정성 측정은 자유 에너지라고 불리며, 컴퓨터가 발견해야 할 최소한의 에너지입니다.

테스트를 위해 과학자들은 128-qubit 프로세서가 20 mK로 냉각 된 6 개 아미노산의 기본 시퀀스를 준비하여 성공적으로 대응했습니다. 실제로 양자 컴퓨터는 더 복잡한 문제를 해결해야 할 것이며,이를 실현하는 D-Wave Systems의 전문가들은 계산의 신뢰성을 높이고보다 강력한 프로세서 수정을 시도하고 있습니다.

[이라 클리 우스]

가장 중요한 것은 128-qubit 칩셋을 사용하는 D-Wave One 컴퓨터는 $ 11000000의 비용이 개별 최적화라는 단 하나의 작업 만 수행한다는 것입니다.
다음은 미국 스타일의 단편입니다.
무엇보다 D-Wave의 활동은 다음과 같이 설명됩니다 :

따라서 MIT의 Scott Aaronson 교수는 D-Wave가 컴퓨터가 일반 컴퓨터보다 더 빨리 문제를 해결하거나 128 큐 비트가 양자 얽힘 상태로 도입 될 수 있음을 증명하지 못했다고 생각합니다. 큐 비트가 혼란스런 상태가 아니라면 이것은 양자 컴퓨터가 아닙니다.

[이라 클리 우스]

5이 10에서 1982로 1992에서 1 년 동안 보낸 XNUMX 세대 컴퓨터와 약 5 억 달러의 비용으로 일본 서사시를 회상하고 싶습니다. 이 프로그램은 물론 서사시 적 실패로 끝났습니다. 이와 관련하여 과학 소설 작가들은 급격히 속도가 느려지고 인공 지능은 공상 과학 소설에서도 사라지기 시작했습니다. 특이성 이론의 틀 안에있는 일부 과학자들은 일반적으로 인간의 창의력과 지적인 활동의 독창성을 주장하면서 사고 기계를 만들 가능성을 부인합니다.

[여왕]

전원 공급 장치에는 항상 중국어 스위치가 있습니다))))))))))))))

[우루 스카]

이 모든 것이 우리에게 테스트 될 것입니다. 자원 봉사자가 없습니다!

[이라 클리 우스]

뉴스는 꽤 오래되었지만 이것은 공개 언론에서 찾을 수있는 최대 값입니다.

eWeek에 따르면 IBM의 과학자들은 코 그너 티브 프로세서의 프로토 타입을 만들었습니다. 그 구조는 기존의 구조와 근본적으로 다르며 정보 처리 방식은 "만약"원칙이 아닌 학습 능력, 다양한 반응 및 당면한 작업에 따라 최적의 솔루션을 찾는 방법에 기반합니다. 이 프로젝트의 수석 개발자 인 Dharmendra Modha는 다음과 같이 주장합니다. "미래의 프로그램은 작동하기 위해 컴퓨터의 기능을 확장해야하며 현대 건축은 더 이상이를 제공 할 수 없습니다. 이러한 프로세서는 컴퓨터를 계산기에서 학습 시스템으로 전환하는 중요한 단계입니다. 비즈니스, 과학 및 교육에 도움이되는 차세대 장치 및 애플리케이션의 임박한 출현에 대해 설명합니다. "

수정은 메모리 (인공 시냅스), 정보 프로세서 (인공 뉴런) 및 도체 (인공 축색) 인 블록을 포함하는 실리콘으로 성장합니다. 인지 프로세서의 작동 프로토 타입에는 SOI-CMOS 표준에 따라 만들어진 두 개의 45 나노 미터 코어가 있습니다. 하나의 코어는 262 144 프로그래밍 가능한 시냅스, 다른 65 536 학습 시냅스를 포함합니다. 이제 패턴 인식, 연관 메모리 및 분류 작업에 대한 테스트가 진행 중입니다. 또한 탐색 및 인공 비전 시스템에 새로운 프로세서를 사용하려는 시도가 이루어지고 있습니다.

과학자들의 낙천주의에도 불구하고, 그러한 칩의 적용은 매우 제한적이다.

[고 노리]

제 생각에는 매우 필요한 프로그램인데, 군사용뿐만 아니라 유용 할 것이기 때문입니다.