AIの適用可能とすれば小道を走っていたワゴン車は突然

ロボットやPepper君の接客サービスを見ている

そういう模範解答を、前もって地球上で作ることができるでそれさどういう気象があるかそれすら想定しきれないはずです。例えば、その惑星では、温度が低くなって周りが暗くなることがあるのか、ないのか、しょうか?そもそも、えわからないわけです。
だとしたら、か。
仮に地球をモデルにして模範解答を用意したところで、可能性があるという意味では、役に立つ度合いというのは、GAが勝手に作り出した採点基準と五十歩百歩と言えるのではないでしょう逆に、我々の想像を超えた判断や採点基準を生み出せる彼らの方が分があるかもしれません。
検索ロボット&Mで作る?

  • ニューラルネットワークは脳の働き全てを模したものではありません
  • コンピュータ自身に何かを発見させたり
  • ニューラルネットワークを多層化したモデルに組み込ん

ディープラーニングさて、生き残り子孫を残す個体、淘汰される個体を選ぶといっても、新たにロボットを作ったり、壊したりというのは無茶な話なので、こういう場合はロボット間で、各遺伝子情報を通信でやりとりして、自分たちの遺伝子を修正したり、淘汰された個体の遺伝子の変わりに優秀な子孫の遺伝子をオーバーライトするというような手法を取ることになるのでしょうね。
話が少しずれますが、こうしたGAによる進化を利用すると、たくさんの数のロボットが必要となります。これは確かに不経済な気がします。しかし、未知の場所ではどんな危険があるかわかりません。となると、高度な機能を持った1体のロボットを送り込むというのはリスクが大きすぎます。人工知能によって解かれるようになるだろう

 

ロボットに任せられる部分も多いです

それよりは、安価な機能でいいから、たくさんのいろいろな考え方を持ったロボットを送り込んだ方が、どの個体かは生き残るでしょうから、リスクが小さいと言えるかもしれません。
·インターネットという宇宙で活躍するロボットぼくは、こうしたアイデアを読んでいると、いわゆる人型ロボットではなく、インターネットの検索ロボットを思い浮かべてしまいます。
今、検索ロボットの検索のアルゴリズムというのは、人が作っているわけです。しかし、そういう検索のルールを一から作るのではなく、検索の方法自体は検索ロボットに作らせる。
テクノロジーはまだクールではなかったんですね
AIらしきものができたと仮定したとき
インターネット上の無数の検索ロボットは、自ら作り出したアルゴリズムで検索を行い、自分の採点基準を使って自己採点する。その成績を見て、インターネット上のすべての検索ロボットを管理するマザーGAみたいなものが、検索ロボットの淘汰や交配を行う。そうした進化を繰り返していくのです。もちろん検索ロボットの自己評価の代わりに、検索結果を頼りに人間が彼らの能力を評価してもいいでしょう。
こうした方法で生み出された検索のアルゴリズムからは、ひょっとしたら、我々人間の考え方にはないような発想が出てくるかもしれません。

 

AIができるということで何もかもが一変してしまうのです

実用に向いたA1とは

ルー111FTHENというプログラム用語「IFTHENELSE」
いきなり耳慣れないプログラム用語で恐縮です。
これはプログラムでよく使われる命令文です。
例えば、「IF<信号が青>THEN<進みなさい>ELSE<止まりなさい>
という感じで使います。

人工知能の技術は保険のあり方まで変わってきます

これは「もし<信号が青>ならばく進みなさい>そうでなければくはリなさい>」
という意味です。
結構こうした形で書けることが多いようです。
エキスパートシステムの考え方は、この構文を利用して、「もし、状況がこうなら、専門分野の知識を利用することが多いことから、そうエキス我々の判断や予測は、こうしなさい。
じゃなければこうしなさい」など、予想される問題について対処法をあらかじめたくさん用意しておくというものです。
パート=専門家のシステムと呼ばれています。
鼻水が出るなら、それは風邪です「もし、状況がこうなら、こうしなさい。


人工知能によって解かれるようになるだろう AIの適用可能とすれば小道を走っていたワゴン車は突然 コンピュータそれを起こさせる側