인공 지능 기계를 생성 하는 과학 이다

편집자 참고 사항: 알레프, 유명한 이스라엘 벤처 투자 기관에서 공식 웹에 게시 된 문서입니다. 구글 무인 자동차, 정말 인공 지능을 가진 인간의 지능을 대체 개발 했습니다 하지만 이것은 자체 인공 지능에 대 한 거 대 한 도전

편집자 참고 사항: 알레프, 유명한 이스라엘 벤처 투자 기관에 의해 공식 웹사이트에 게시 된 문서입니다. 구글 무인된 자동차, 정말 인공 지능을 가진 인간의 지능을 대체 개발 했습니다 하지만 이것은 자체 인공 지능에 대 한 큰 도전, 가격이 매우 높습니다. 같은 시간에 많은 세계의 노동력의 유휴 상태, 드라이버 수 등입니다. 그래서, 만약 우리가 같은 동네 다른 경제 모델을 공유, 우리는 자동차 운전을 너무 높은 가격을 필요 하지 않습니다, 실시간으로 드라이버를 찾을 수 있습니다. 있습니다, 유휴 노동력을 동원 수 있습니다. 우리는 "공유 경제 1.0"의 성공적인 모델 같은 동네 고 친구나, 호출할 수 있습니다, 그것은 밝혀 그 공유 경제는 유휴 자원 동원에 큰 이점이 있다 하지만 글로벌 노동 힘의 부동 한 배급, 얼굴 우리는 또한 필요를 열어 더 많은 창의력을 발휘 하는 "공유 경제 2.0".

인공 지능 인공 과학의 창조 아니다, 그리고 그것은 과학의 인간의 지능을 이해, 그것은 수 없습니다도 모방 인간의 행동, 사람들이 기계의 튜링 테스트 같은 사람으로 생각. 인공 지능을 인간이 할 수 있거나 하 고 싶은 작업을 수행 하는 컴퓨터를 허용 하는 기계를 만드는의 과학 이다.

제임스 F. 알 렌, 로체스터 대학에서 컴퓨터 과학 교수

구글 자동차, 센서 네트워크와 로봇 모두에 묶여있다는 머신 비전 및 자동된 컴퓨터 통제, 좋은 기사를 만들기: 컴퓨터 대 사람, 인공 지능 대 인간의 지능. 하지만 내가 진정 하 고 뉴스 기사에 약간 냉 수를 붓는 다. 사람이 더 잘 할 수 있는 장소와 비용, 즉, "공유 경제 2.0" 있다 인공 지능에 비해.

우리는 "공유 경제 1.0"의 성공적인 모델 같은 동네 고 친구나, 호출할 수 있습니다, 그것은 밝혀 그 공유 경제는 유휴 자원 동원에 큰 이점이 있다 하지만 글로벌 노동 힘의 부동 한 배급, 얼굴 우리는 또한 필요를 열어 더 많은 창의력을 발휘 하는 "공유 경제 2.0", 예를 들어 TRIPMD, 미국에서 시작 회사 사용자가 품질 의료 서비스 미국 이외의 국가 현지 가격 보다 저렴 찾을 수 있도록 공유 모델을 사용 합니다. "주차" 같은 패턴을 공유 하려고 할 수 있습니다. 예를 들어, 도시, 주거 지역 그가 다른 주변에 일이 아침, 그의 주차 공간,이 시점에서 작동 하도록 몰고 사람들 수에 주차 비워진된 위치.

완벽 한 인공 지능 달성 하기 어렵다입니다. 인간의 뇌는 진화의 년의 수백만의 결과 이며 이미 프로그래머 "극단적인 경우" 전화 하는 다양 한 상황을 처리할 수는 아직 명확 하 게 이해 되지, 규칙에 의해 정의 된 고유의 능력 (코너의 경우). 이것은 인간의 두뇌가 완전히 설명 될 수 없는 몇 가지 학습 능력 때문 에입니다. AI는 모든 실패를 허용 하지 않습니다 이며 대부분 소프트웨어 엔지니어링 하지 완벽 하 고, 만큼 "충분히 좋은"는 선 주 커 버그의 유명한 말 "완료 완벽 보다 더 중요 하다." 이 소프트웨어 프로젝트 비용 20%, 나머지 20%는 수익에서 수익의 첫 번째 80% 200%의 비용 및 시간을 소요 하기 때문에 소프트웨어, 가능 하다.

이 경제에서 설명 될 수 있다. 예를 들어 드라이버 및 보안 공급의 많은 하지만 그들은 찾을 수 없습니다 어디에 수요. 그리고 글로벌 노동 비용은 고르게 분포, 인도의 평균 연간 소득 $616 조, 미국의 일부 동안은 $13794 조. 세계 경제를 강타 하는 또 다른 동향은 원격 작업자의 수가 증가 하 고 글로벌 직장 분석 하 여 연구 보여줍니다 그 홈 오피스 숫자 63%에는 다음 5 년. 거기는 너무 많은 저렴 한 노동력 증가, 점점 더 빠른 체인 릴레이 및 원격 기술, 우리 로봇으로 많은 작업을 완료 하는 인력을 사용할 수 있습니다.

같은 시간에 공유 경제 생활의 비용 또한 감소 이다. 한계 최적화 및 자동화 부분 않습니다 "공유 경제 2.0" 서비스 점차적으로 실현 하는 각 기업도 증가 하 고 있습니다. 그러나, 이러한 서비스 또한 상호 통신의 신뢰성 및 대기 시간, 원격 장비 및 서비스 공급자가 자격 여부 등 다양 한 규제 문제를 배포 하는 비용 등 분명 몇 가지 문제가 있다. 이러한 문제는 하지 현재 친구나 동네 짱 동일 등등.

큰 데이터에 대 한 수요 개발 및 hadoop을 사용 하 고 아마존 AWS 돈을 만드는 기계를 만드는, 경제를 공유 하기 위한 플랫폼 개발을 여전히 필요 합니다. 이 아마존 개발 "터키 로봇 처럼" 사람들의 네트워크를 사용 하 여 컴퓨터에 적합 하지 않은 작업을 수행, 인공 지능을 가진 사람들을 결합 하 고 글로벌 기준 실시간 서비스를 제공 하는 플랫폼을 필요 합니다. 이 달성 하기 위해 수십 년을 걸릴 것입니다. 사람들은 또한 운전 자동차 인간와 서, 오랜 시간에 대 한 드라이브 자동차를 저렴 하기 때문에 인간은 인공 지능 보다 직관적인 처리에 더 나은 차를 운전 하는 경우.