Tác giả đề cập đến yếu tố nào được coi là điều có bản làm nên thành công của con người 2022

Kinh Nghiệm về Tác giả đề cập đến yếu tố nào sẽ là yếu tố có bản làm ra thành công xuất sắc của con người 2022


Hero đang tìm kiếm từ khóa Tác giả đề cập đến yếu tố nào sẽ là yếu tố có bản làm ra thành công xuất sắc của con người 2022-05-27 11:34:03 san sẻ Thủ Thuật Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Mới Nhất.









Trong khoa học máy tính, trí tuệ tự tạo hay AI (tiếng Anh: artificial intelligence), đôi lúc được gọi là trí thông minh tự tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người. Thông thường, thuật ngữ “trí tuệ tự tạo” thường được sử dụng để mô tả những máy móc (hoặc máy tính) có kĩ năng bắt chước những hiệu suất cao “nhận thức” mà con người thường phải link với tâm trí, như “học tập” và “xử lý và xử lý yếu tố”.[1][2]


Khi máy móc ngày càng tăng kĩ năng, những trách nhiệm sẽ là cần “trí thông minh” thường bị vô hiệu bỏ khỏi định nghĩa về AI, một hiện tượng kỳ lạ được gọi là hiệu ứng AI.[3] Một câu châm ngôn trong Định lý của Tesler nói rằng “AI là bất kể điều gì không được tiến hành.”[4] Ví dụ, nhận dạng ký tự quang học thường bị vô hiệu trừ khỏi những thứ sẽ là AI, đang trở thành một công nghệ tiên tiến và phát triển thường thì.[5] kĩ năng máy tân tiến thường được phân loại như AI gồm có thành công xuất sắc hiểu lời nói của con người,[1] chỉ số đối đầu tốt nhất trong trò chơi kế hoạch (ví như cờ vua và Go),[6] xe hoạt động giải trí và sinh hoạt độc lập, định tuyến thông minh trong mạng phân phối nội dung, và mô phỏng quân sự chiến lược.


Trí tuệ tự tạo trọn vẹn có thể được phân thành ba loại khối mạng lưới hệ thống rất khác nhau: trí tuệ tự tạo phân tích, lấy cảm hứng từ con người và tự tạo.[7] AI phân tích chỉ có những điểm lưu ý phù thích phù hợp với trí tuệ nhận thức; tạo ra một đại diện thay mặt thay mặt nhận thức về toàn thế giới và sử dụng học tập dựa vào kinh nghiệm tay nghề trong quá khứ để thông tin những quyết định hành động trong tương lai. AI lấy cảm hứng từ con người dân có những yếu tố từ trí tuệ nhận thức và cảm xúc; hiểu cảm xúc của con người, ngoài những yếu tố nhận thức và xem xét chúng trong việc ra quyết định hành động. AI nhân cách hóa đã cho toàn bộ chúng ta biết những điểm lưu ý của toàn bộ những loại kĩ năng (nghĩa là trí tuệ nhận thức, cảm xúc và xã hội), có kĩ năng tự ý thức và tự nhận thức được trong những tương tác.


Trí tuệ tự tạo nên xây dựng như một môn học thuật vào năm 1956, và trong trong năm tiếp sau này đã trải qua nhiều làn sóng sáng sủa,[8][9] tiếp sau đó là yếu tố vô vọng và mất kinh phí góp vốn đầu tư (được gọi là ” ngày đông AI “),[10][11] tiếp theo là cách tiếp cận mới, thành công xuất sắc và tài trợ mới.[9][12] Trong phần lớn lịch sử dân tộc bản địa của tớ, nghiên cứu và phân tích AI đã được phân thành những trường con thường không liên lạc được với nhau.[13] Các trường con này dựa vào những Để ý đến kỹ thuật, ví như những tiềm năng rõ ràng (ví dụ: ” robot học ” hoặc “học máy”),[14] việc sử dụng những công cụ rõ ràng (“logic” hoặc mạng lưới thần kinh tự tạo) hoặc sự khác lạ triết học thâm thúy.[15][16][17] Các ngành con cũng rất được dựa vào những yếu tố xã hội (những tổ chức triển khai rõ ràng hoặc việc làm của những nhà nghiên cứu và phân tích rõ ràng).[13]


Lĩnh vực này được xây dựng dựa vào tuyên bố rằng trí thông minh của con người “trọn vẹn có thể được mô tả đúng chuẩn đến mức một cỗ máy trọn vẹn có thể được sản xuất để mô phỏng nó”.[18] Điều này làm dấy lên những tranh luận triết học về thực ra của tâm trí và đạo đức khi tạo ra những sinh vật tự tạo có trí thông minh giống con người, đó là những yếu tố đã được thần thoại cổ xưa, viễn tưởng và triết học từ thời cổ đại đề cập tới.[19] Một số người cũng coi AI là mối nguy hiểm cho quả đât nếu tiến triển của nó không suy giảm.[20] Những người khác tin rằng AI, không như những cuộc cách mạng công nghệ tiên tiến và phát triển trước đó, sẽ tạo ra rủi ro đáng tiếc tiềm ẩn tiềm ẩn thất nghiệp hàng loạt.[21]


Trong thế kỷ 21, những kỹ thuật AI đã trải qua sự hồi sinh sau những tiến bộ đồng thời về sức mạnh máy tính, tài liệu lớn và hiểu biết lý thuyết; và kỹ thuật AI đang trở thành một phần thiết yếu của ngành công nghệ tiên tiến và phát triển, giúp xử lý và xử lý nhiều yếu tố thử thách trong học máy, công nghệ tiên tiến và phát triển ứng dụng và nghiên cứu và phân tích vận hành.[12]



 


Bạc didrachma từ hòn đảo Crete khắc hình Talos, một automata với trí tuệ tự tạo trong truyền thuyết, được tạo ra để bảo vệ nàng Europa


Tư tưởng có kĩ năng sinh vật tự tạo xuất hiện như những thiết bị kể chuyện thời cổ đại,[22] và được phổ cập trong tiểu thuyết, như trong Frankenstein của Mary Shelley hay RUR (máy toàn năng Rossum) của Karel Capek.[23] Những nhân vật này và số phận của mình nêu ra nhiều yếu tố tương tự hiện giờ đang rất được thảo luận trong đạo đức của trí tuệ tự tạo.[19]




Nghiên cứu về lý trí cơ học hoặc “chính thức” khởi đầu với những nhà triết học và toán học thời cổ đại. Nghiên cứu về logic toán học đã dẫn trực tiếp đến lý thuyết tính toán của Alan Turing, người nhận định rằng một cỗ máy, bằng phương pháp xáo trộn những ký hiệu đơn thuần và giản dị như “0” và “1”, trọn vẹn có thể mô phỏng bất kỳ hành vi suy luận toán học nào trọn vẹn có thể hiểu được. Tầm nhìn thâm thúy này, đã cho toàn bộ chúng ta biết máy tính kỹ thuật số trọn vẹn có thể mô phỏng bất kỳ quy trình suy luận hình thức nào, đã được gọi là luận án Church-Turing.[24] Cùng với những mày mò đồng thời về sinh học thần kinh, lý thuyết thông tin và điều khiển và tinh chỉnh học, điều này khiến những nhà nghiên cứu và phân tích Để ý đến kĩ năng xây dựng bộ não điện tử. Turing đã đề xuất kiến nghị rằng “nếu một con người không thể phân biệt giữa những phản hồi từ một máy và một con người, máy tính trọn vẹn có thể sẽ là ‘thông minh’.[25] Công việc thứ nhất mà hiện giờ được công nhận là trí tuệ tự tạo là thiết kế hình thức “tế bào thần kinh tự tạo” do McCullouch và Pitts đưa ra năm 1943.[1]


Lĩnh vực nghiên cứu và phân tích AI được Ra đời tại một hội thảo chiến lược tại Đại học Dartmouth năm 1956.[26] Những người tham gia Allen Newell (CMU), Herbert Simon (CMU), John McCarthy (MIT), Marvin Minsky (MIT) và Arthur Samuel (IBM) đang trở thành những người dân sáng lập và lãnh đạo nghiên cứu và phân tích AI.[27] Họ và những sinh viên của tôi đã tạo ra những chương trình mà báo chí truyền thông mô tả là “đáng kinh ngạc”:[28] máy tính đang học kế hoạch kiểm tra (c. 1954)[29] (và đến năm 1959 được cho là chơi tốt hơn người thường thì),[30] giải từ những yếu tố về đại số, chứng tỏ những định lý logic (Lý thuyết logic, lần chạy thứ nhất vào năm 1956) và nói tiếng Anh.[31] Đến giữa thập niên 1960, nghiên cứu và phân tích ở Mỹ được Bộ Quốc phòng tài trợ thật nhiều[32] và những phòng thí nghiệm đã được xây dựng trên khắp toàn thế giới.[33] Những người sáng lập AI rất sáng sủa về tương lai: Herbert Simon Dự kiến, “máy móc sẽ đã có được kĩ năng, trong vòng hai mươi năm nữa, làm bất kỳ việc làm nào mà một người trọn vẹn có thể làm”. Marvin Minsky đồng ý, viết, “trong một thế hệ  … Vấn đề tạo ra ‘trí tuệ tự tạo’ về cơ bản sẽ tiến hành xử lý và xử lý “.[8]


Họ đang không sở hữu và nhận ra độ khó của một số trong những trách nhiệm còn sót lại. Tiến độ đình trệ và vào năm 1974, để đáp lại sự chỉ trích của Sir James Lighthill[34] và đè nén liên tục từ Quốc hội Hoa Kỳ để tài trợ cho những dự án bất Động sản khu công trình xây dựng năng suất cao hơn nữa, cả chính phủ nước nhà Hoa Kỳ và Anh đều dừng nghiên cứu và phân tích mày mò về AI. Vài năm tiếp sau này sẽ tiến hành gọi là ” ngày đông AI “,[10] quá trình mà việc tìm kiếm được tài trợ cho những dự án bất Động sản khu công trình xây dựng AI là trở ngại.


Đầu trong năm 1980, nghiên cứu và phân tích AI đã được hồi sinh nhờ thành công xuất sắc thương mại của những hệ Chuyên Viên,[35] một dạng chương trình AI mô phỏng kiến thức và kỹ năng và kỹ năng phân tích của những Chuyên Viên về con người. Đến năm 1985, thị trường cho AI đã đạt hơn một tỷ đô la. Đồng thời, dự án bất Động sản khu công trình xây dựng máy tính thế hệ thứ năm của Nhật Bản đã truyền cảm hứng cho chính phủ nước nhà Hoa Kỳ và Anh Phục hồi tài trợ cho nghiên cứu và phân tích học thuật.[9] Tuy nhiên, khởi đầu với việc sụp đổ của thị trường Máy Lisp vào năm 1987, AI một lần nữa rơi vào tình trạng trở ngại, và một sự gián đoạn thứ hai, kéo dãn hơn thế nữa đã khởi đầu.[11]


Vào cuối trong năm 1990 và thời gian đầu thế kỷ 21, AI khởi đầu được sử dụng cho phục vụ hầu cần, khai thác tài liệu, chẩn đoán y tế và những nghành khác.[36] Thành công là nhờ sức mạnh tính toán ngày càng tăng (xem định luật Moore), nhấn mạnh vấn đề hơn vào việc xử lý và xử lý những yếu tố rõ ràng, quan hệ mới giữa AI và những nghành khác (như thống kê, kinh tế tài chính và toán học) và cam kết của những nhà nghiên cứu và phân tích về phương pháp toán học và tiêu chuẩn khoa học.[37] Deep Blue trở thành khối mạng lưới hệ thống chơi cờ trên máy tính thứ nhất vượt mặt một nhà đương kim vô địch cờ vua toàn thế giới, Garry Kasparov, vào trong thời gian ngày 11 tháng 5 năm 1997.[38]


Năm 2011, tại một chương trình truyền hình tranh tài vấn đáp vướng mắc màn biểu diễn Jeopardy!, khối mạng lưới hệ thống vấn đáp vướng mắc của IBM, Watson, đã vượt mặt hai nhà vô địch Brad Rutter và Ken Jennings, với tỷ số chênh lệch đáng kể.[39] Máy tính nhanh hơn, tăng cấp cải tiến thuật toán và truy vấn vào lượng lớn tài liệu được cho phép đã có được những tiến bộ trong học tập và nhận thức máy; phương pháp học sâu vốn đói tài liệu khởi đầu thống trị những thử nghiệm tương quan đến độ đúng chuẩn vào lúc thời điểm năm 2012.[40] Kinect, phục vụ nhu yếu giao diện hoạt động giải trí và sinh hoạt khung hình 3D cho Xbox 360 và Xbox One, sử dụng những thuật toán xuất hiện từ nghiên cứu và phân tích AI dài[41] cũng như trợ lý thành viên thông minh trong điện thoại cảm ứng thông minh.[42] Vào tháng 3 năm năm nay, AlphaGo đã thắng 4 trên 5 trận đấu cờ vây trong trận đấu với nhà vô địch cờ vây Lee Sedol, trở thành khối mạng lưới hệ thống chơi cờ vây trên máy tính thứ nhất vượt mặt một người chơi cờ vây chuyên nghiệp mà không cần chấp quân.[6][43] Trong Hội nghị Tương lai 2017, AlphaGo đã giành thắng lợi trong một trận đấu ba ván với Kha Khiết,[44] kỳ thủ lúc đó liên tục giữ vị trí số 1 toàn thế giới trong hai năm.[45][46] Điều này ghi lại sự hoàn thành xong một cột mốc quan trọng trong sự tăng trưởng của trí tuệ tự tạo vì cờ vây là một trò chơi tương đối phức tạp, hơn hết cờ vua.


Theo Jack Clark của Bloomberg, năm năm ngoái là một năm mang tính chất chất bước ngoặt so với trí tuệ tự tạo, với số lượng dự án bất Động sản khu công trình xây dựng ứng dụng sử dụng AI Google đã tiếp tục tăng từ “sử dụng lẻ tẻ” vào thời điểm năm 2012 lên hơn 2.700 dự án bất Động sản khu công trình xây dựng. Clark cũng trình diễn tài liệu thực tiễn đã cho toàn bộ chúng ta biết những tăng cấp cải tiến của AI Tính từ lúc thời điểm năm 2012 được tương hỗ bởi tỷ trọng lỗi thấp hơn trong những tác vụ xử lý hình ảnh.[47] Ông nhận định rằng sự ngày càng tăng những mạng thần kinh giá cả phải chăng, do sự ngày càng tăng hạ tầng điện toán đám mây và sự ngày càng tăng những công cụ nghiên cứu và phân tích và bộ tài liệu.[12] Các ví dụ được trích dẫn khác gồm có sự tăng trưởng khối mạng lưới hệ thống Skype của Microsoft trọn vẹn có thể tự động hóa dịch từ ngôn từ này sang ngôn từ khác và khối mạng lưới hệ thống của Facebook trọn vẹn có thể mô tả hình ảnh cho những người dân mù.[47] Trong một cuộc khảo sát năm 2017, một trong năm công ty văn bản báo cáo giải trình rằng họ đã “phối hợp AI trong một số trong những dịch vụ hoặc quy trình”.[48][49]


Khoảng năm năm nay, Trung Quốc đã tiếp tục tăng tốc thật nhiều tài trợ của chính phủ nước nhà; với nguồn phục vụ nhu yếu tài liệu lớn và sản lượng nghiên cứu và phân tích tăng nhanh, một số trong những nhà quan sát tin rằng nước này trọn vẹn có thể đang trên đà trở thành một “siêu cường AI”.[50][51] Tuy nhiên, người ta đã thừa nhận rằng những văn bản báo cáo giải trình tương quan đến trí tuệ tự tạo có Xu thế bị phóng đại.[52][53][54]


Các nhà nghiên cứu và phân tích thứ nhất đã tiếp tục tăng trưởng những thuật toán bắt chước theo lý luận từng bước mà con người tiêu dùng khi xử lý và xử lý những câu đố hoặc đưa ra những phương pháp loại trừ logic.[55] Vào cuối trong năm 1980 và 1990, nghiên cứu và phân tích về AI đã tiếp tục tăng trưởng những phương pháp xử lý thông tin không chứng minh và khẳng định hoặc không khá đầy đủ, sử dụng những khái niệm từ xác suất và kinh tế tài chính.[56]


Đối với những yếu tố khó, những thuật toán cần phải có phần cứng đủ mạnh để tiến hành phép tính toán khổng lồ – để trải qua “vụ nổ tổng hợp”: lượng bộ nhớ và thời hạn tính toán trọn vẹn trở nên vô tận nếu xử lý và xử lý một yếu tố khó. Mức độ ưu tiên tốt nhất là tìm kiếm những thuật toán xử lý và xử lý yếu tố.[57]


Con người thường sử dụng những phán đoán nhanh và trực quan chứ không phải là phép khấu trừ từng bước mà những nghiên cứu và phân tích AI ban sơ trọn vẹn có thể mô phỏng.[58] AI đã tiến triển bằng phương pháp sử dụng cách xử lý và xử lý yếu tố “hình tượng phụ”: cách tiếp cận tác nhân được thể hiện nhấn mạnh vấn đề vai trò của những kỹ năng cảm ứng động đến lý luận cao hơn nữa; nghiên cứu và phân tích mạng thần kinh nỗ lực để mô phỏng những cấu trúc bên trong não làm phát sinh kỹ năng này. Các phương pháp tiếp cận thống kê so với AI bắt chước kĩ năng của con người.


 




Robot ASIMO (Honda – Nhật Bản)


Trí tuệ tự tạo (AI) phân thành hai trường phái tư duy: Trí tuê tự tạo truyền thống cuội nguồn và trí tuệ tính toán.


Trí tuê tự tạo truyền thống cuội nguồn hầu như gồm có những phương pháp hiện được phân loại là những phương pháp học máy (machine learning), đặc trưng bởi hệ hình thức (formalism) và phân tích thống kê. Nó còn được biết với những tên Trí tuê tự tạo hình tượng, Trí tuê tự tạo logic, Trí tuê tự tạo ngăn nắp (neat AI) và Trí tuê tự tạo cổ xưa (Good Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem thêm ngữ nghĩa học.) Các phương pháp gồm có:


  • Hệ Chuyên Viên: vận dụng những kĩ năng suy luận để đạt tới một kết luận. Một hệ Chuyên Viên trọn vẹn có thể xử lý những lượng lớn thông tin đã biết và đưa ra những kết luận dựa vào những thông tin đó. Clippy chương trình trợ giúp có hình cái kẹp giấy của Microsoft Office là một ví dụ. Khi người tiêu dùng gõ phím, Clippy nhận ra những Xu thế nhất định và đưa ra những gợi ý.

  • Lập luận theo trường hợp.

  • Mạng Bayes.

Trí tuệ tính toán nghiên cứu và phân tích việc học hoặc tăng trưởng lặp (ví dụ: tinh chỉnh tham số trong khối mạng lưới hệ thống, ví dụ nổi bật nổi bật khối mạng lưới hệ thống connectionist). Việc học dựa vào tài liệu kinh nghiệm tay nghề và có quan hệ với Trí tuệ tự tạo phi ký hiệu, Trí tuê tự tạo lộn xộn (scruffy AI) và tính toán mềm (soft computing). Các phương pháp chính gồm có:


  • Mạng neural: những khối mạng lưới hệ thống mạnh về nhận dạng mẫu (pattern recognition).

  • Hệ mờ (Fuzzy system): những kỹ thuật suy luận không chứng minh và khẳng định, đã được sử dụng rộng tự do trong những khối mạng lưới hệ thống công nghiệp tân tiến và những khối mạng lưới hệ thống quản trị và vận hành thành phầm tiêu dùng.

  • Tính toán tiến hóa (Evolutionary computation): ứng dụng những khái niệm sinh học như quần thể, biến dị và đấu tranh sống sót để sinh những lời giải ngày càng tốt hơn cho bài toán. Các phương pháp này thường được phân thành những thuật toán tiến hóa (ví dụ thuật toán gene) và trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence) (ví dụ nổi bật nổi bật hệ kiến).

  • Trí tuê tự tạo dựa hành vi (Behavior based AI): một phương pháp module để xây dựng những khối mạng lưới hệ thống Trí tuê tự tạo bằng tay thủ công.

Người ta đã nghiên cứu và phân tích những khối mạng lưới hệ thống thông minh lai (hybrid intelligent system), trong số đó phối hợp hai trường phái này. Các luật suy diễn của hệ Chuyên Viên trọn vẹn có thể được sinh bởi mạng neural hoặc những luật dẫn xuất (production rule) từ việc học theo thống kê như trong kiến trúc ACT-R.


Các phương pháp trí tuệ tự tạo thường được sử dụng trong những khu công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích khoa học nhận thức (cognitive science), một ngành nỗ lực tạo ra quy mô nhận thức của con người (việc này khác với những nghiên cứu và phân tích Trí tuê tự tạo, vì Trí tuê tự tạo chỉ muốn tạo ra máy móc thực dụng, không phải tạo ra quy mô về hoạt động giải trí và sinh hoạt của cục óc con người).


Bài chính Triết lý Trí tuệ tự tạo


Trí tuệ tự tạo mạnh hay Trí tuệ tự tạo yếu, này vẫn là một chủ đề tranh luận nóng hổi của những nhà triết học Trí tuệ tự tạo. Nó tương quan tới philosophy of mind và mind-body toàn thân problem. Đáng để ý nhất là Roger Penrose trong tác phẩm The Emperor’s New Mind và John Searle với thí nghiệm tư duy trong cuốn Chinese room (Căn phòng Trung Hoa) xác lập rằng những khối mạng lưới hệ thống logic hình thức không thể đạt được trao thức thực sự, trong lúc Douglas Hofstadter trong Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett trong Consciousness Explained ủng hộ thuyết hiệu suất cao. Theo quan điểm của nhiều người ủng hộ Trí tuệ tự tạo mạnh, nhận thức tự tạo sẽ là “chén thánh ” của Trí tuệ tự tạo.


Có nhiều ví dụ về những chương trình thể hiện trí thông minh ở một mức độ nào đó. Ví dụ:


  • Twenty Questions – Một trò chơi 20 vướng mắc, trong số đó sử dụng mạng neural

  • The Start Project – một chương trình vấn đáp những vướng mắc bằng tiếng Anh.

  • Brainboost – một khối mạng lưới hệ thống vấn đáp vướng mắc khác

  • Cyc, một cơ sở tri thức với thật nhiều kiến thức và kỹ năng về toàn thế giới thực và kĩ năng suy luận logic.

  • Jabberwacky, một chatterbot có kĩ năng học

  • ALICE, một chatterbot

  • Alan, một chatterbot khác

  • Albert One, chatterbot nhiều mặt

  • ELIZA, một chương trình giả làm bác sĩ tư tưởng, tăng trưởng năm 1966

  • PAM (Plan Applier Mechanism) – một khối mạng lưới hệ thống hiểu được chuyện kể, tăng trưởng bởi John Wilensky năm 1978.

  • SAM (Script applier mechanism) – một khối mạng lưới hệ thống hiểu được chuyện kể, tăng trưởng năm 1975.

  • SHRDLU – một chương trình hiểu ngôn từ tự nhiên, tăng trưởng năm 1968-1970.

  • Creatures, một trò chơi máy tính với những hoạt động giải trí và sinh hoạt nhân giống, tiến hóa những sinh vật từ mức gien trở lên, sử dụng cấu trúc sinh hóa phức tạp và những bộ não là mạng neural.

  • BBC news story on the creator of Creatures latest creation. Steve Grand’s Lucy.

  • AARON – chương trình vẽ tranh, tăng trưởng bởi Harold Cohen.

  • Eurisko – một ngôn từ giúp xử lý và xử lý những bài toán, trong số đó có sử dụng những phương pháp heuristics, gồm cả heuristics cho việc sử dụng và thay đổi những phương pháp heuristics. Phát triển năm 1978 bởi Douglas Lenat.

  • X-Ray Vision for Surgeons – một nhóm nghiên cứu và phân tích xử lý ảnh y học tại ĐH MIT.

  • Các chương trình trò chơi backgammon và cờ vây sử dụng mạng neural.

  • Talk to William Shakespeare – William Shakespeare chatbot

  • Chesperito – Một chat/infobot về #windows95 channel trên mang DALnet IRC.

  • Drivatar, một chương trình học cách lái xe đua bằng phương pháp xem những xe đua khác, tăng trưởng cho trò chơi điện tử Forza Motorsport

  • Tiểu Độ – một Robot có trí tuệ tự tạo thuộc hãng Baidu từng tham gia chương trình Siêu Trí Tuệ Trung Quốc (mùa 4) và đoạt giải

Trên toàn thế giới có thật nhiều những nhà nghiên cứu và phân tích trí tuệ tự tạo thao tác tại hàng trăm viện nghiên cứu và phân tích và công ty. Dưới đấy là một số trong những trong nhiều nhà nghiên cứu và phân tích đã có góp phần lớn:




  • Alan Turing

  • Boris Katz

  • Doug Lenat

  • Douglas Hofstadter

  • Geoffrey Hinton

  • John McCarthy

  • Karl Sims

  • Kevin Warwick

  • Igor Aleksander

  • Marvin Minsky

  • Seymour Papert

  • Maggie Boden

  • Mike Brady

  • Oliver Selfridge

  • Raj Reddy

  • Judea Pearl

  • Rodney Brooks

  • Roger Schank

  • Terry Winograd

  • Rolf Pfeifer

Sau khi nhà vật lý học Stephen Hawking và tỷ phú Elon Musk chú ý quan tâm về mối rình rập đe dọa tiềm ẩn của trí tuệ tự tạo, nhiều người vẫn nhận định rằng họ đã quá lo xa trong lúc AI đang giúp ích thật nhiều cho môi trường sống đời thường của toàn bộ chúng ta. Stephen Hawking xác lập “Trí tuệ tự tạo trọn vẹn có thể là dấu chấm hết cho quả đât khi nó tăng trưởng đến mức hoàn thiện nhất”.[cần dẫn nguồn]


Tác động thứ nhất của trí tuệ tự tạo mà toàn bộ chúng ta trọn vẹn có thể thuận tiện và đơn thuần và giản dị nhận thấy đó là tỷ trọng thất nghiệp tăng dần. Nếu AI tăng trưởng hoàn thiện, nó có kĩ năng thay thế con người trong những việc trí tuệ như chăm sóc sức mạnh, phục vụ, sản xuất theo dây chuyền sản xuất tự động hóa, việc làm văn phòng….[47] Hoặc cũng trọn vẹn có thể yếu tố thất nghiệp sẽ tiến hành AI xử lý và xử lý một cách mà toàn bộ chúng ta không thể tưởng tượng được.


Theo Bill Joy, người đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của Sun Microsystems: “Có một yếu tố rất rộng so với xã hội loài người khi AI trở nên phổ cập, đó là toàn bộ chúng ta sẽ bị lệ thuộc. Khi AI trở nên hoàn thiện và thông minh hơn, toàn bộ chúng ta sẽ tiến hành cho phép mình nghe theo những quyết định hành động của máy móc, vì đơn thuần và giản dị là những cỗ máy luôn quyết định hành động đúng chuẩn hơn con người.”[47]


Theo Andrew Maynard, nhà vật lý và là người giám đốc Trung tâm nghiên cứu và phân tích rủi ro đáng tiếc khoa học tại ĐH Michigan: “Khi AI kết thích phù hợp với công nghệ tiên tiến và phát triển nano trọn vẹn có thể là bước tiến đột phá của khoa học, nhưng cũng trọn vẹn có thể là mối rình rập đe dọa lớn số 1 so với con người. Trong khi Bộ quốc phòng Mỹ đang nghiên cứu và phân tích dự án bất Động sản khu công trình xây dựng Autonomous Tactical Robot (EATR), trong số đó những robot sẽ sử dụng công nghệ tiên tiến và phát triển nano để hấp thụ tích điện bằng những chất hữu cơ trọn vẹn có thể là khung hình con người. Đó thực sự là mối rình rập đe dọa lớn số 1, khi những robot nano tự tạo ra tích điện bằng phương pháp ăn những chất hữu cơ từ cây cối và thú hoang dã, trọn vẹn có thể là cả con người. Nghe có vẻ như tựa như trong những bộ phim truyền hình viễn tưởng, nhưng đó là yếu tố trọn vẹn trọn vẹn có thể xẩy ra. Có lẽ toàn bộ chúng ta nên khởi đầu thận trọng ngay từ hiện giờ.”


Dưới đấy là list những cuốn sách (tiếng Anh) quan trọng trong ngành. Xem list khá đầy đủ hơn tại Các ấn phẩm Trí tuệ tự tạo quan trọng.


  • Artificial Intelligence: A Modern Approach, tác giả: Stuart J. Russell và Peter Norvig ISBN 0-13-080302-2

  • Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, tác giả: Douglas R. Hofstadter

  • Understanding Understanding: Essays on Cybernetics and Cognition, tác giả: Heinz von Foerster

  • In the Image of the Brain: Breaking the Barrier Between Human Mind and Intelligent Machines, tác giả: Jim Jubak

  • Today’s Computers, Intelligent Machines and Our Future, tác giả: Hans Moravec, Đại học Stanford

  • The Society of Mind, tác giả: Marvin Minsky, ISBN 0-671-65713-5 15-3-1998

  • Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, tác giả: Marvin Minsky and Seymour Papert ISBN 0-262-63111-3 28-12-1987

  • The Brain Makers: Genius, Ego and Greed In The Quest For Machines That Think, tác giả: HP Newquist ISBN 0-672-30412-0.

Các chủ đề có tương quan


  • Danh sách máy tính hư cấu

  • Danh sách người máy hư cấu

Các nghành nổi bật nổi bật vận dụng Trí tuệ tự tạo


  • Nhận dạng mẫu
    • Nhận dạng vần âm quang học (Optical character recognition)

    • Nhận dạng chữ viết tay

    • Nhận dạng tiếng nói

    • Nhận dang khuôn mặt


  • Xử lý ngôn từ tự nhiên, Dịch tự động hóa(dịch máy) và Chatterbot

  • Điều khiển phi tuyến và Robotics

  • Computer vision, Thực tại ảo và Xử lý ảnh

  • Lý thuyết trò chơi và Lập kế hoạch (Strategic planning)

  • Trò chơi Trí tuê tự tạo và Computer trò chơi bot

Các nghành khác setup những phương pháp Trí tuệ tự tạo


  • Tự động hóa

  • Bio-inspired computing

  • Điều khiển học

  • Hệ thống thông minh lai

  • Agent thông minh

  • Điều khiển thông minh

  • Suy diễn tự động hóa

  • Khai phá tài liệu

  • Cognitive robotics

  • Developmental robotics

  • Evolutionary robotics

  • Chatbot


  • Programming:AI Lưu trữ 2004-05-17 tại Wayback Machine @ Wikibooks.org

  • University of Berkeley AI Resources link tới khoảng chừng 869 website khác về Trí tuê tự tạo

  • Loebner Prize website Lưu trữ 2010-12-30 tại Wayback Machine

  • Jabberwacky – một chatterbot có kĩ năng học

  • AIWiki – một wiki Trí tuê tự tạo.

  • AI web category on Open Directory Lưu trữ 2008-05-27 tại Wayback Machine

  • Mindpixel “The Planet’s Largest Artificial Intelligence Effort”

  • OpenMind CommonSense Lưu trữ 2006-02-08 tại Wayback Machine “Teaching computers the stuff we all know”

  • Artificially Intelligent Ouija Board Lưu trữ 2005-05-19 tại Wayback Machine – những ví dụ sáng tạo về Trí tuê tự tạo giống người

  • Heuristics và Trí tuê tự tạo trong tài chính và góp vốn đầu tư

  • SourceForge Open Source AI projects Lưu trữ 2008-12-19 tại Wayback Machine – 1139 dự án bất Động sản khu công trình xây dựng

  • Ethical and Social Implications of AI en Computerization

  • AI algorithm implementations and demonstrations

  • Artificial Intelligence in a nutshell[link hỏng]

  • Trang nhà đất của Marvin Minsky

  • MIT’s AI Lab

  • AI Lab Zurich Lưu trữ 2005-06-04 tại Wayback Machine

  • Khoa Tin học tại Đại học Edinburgh

  • Khoa Tin học tại Đại học Sussex

  • Nhóm nghiên cứu và phân tích Trí tuê tự tạo tại Information Sciences Institute Lưu trữ 2006-02-16 tại Wayback Machine

  • Why Programming is a Good Medium for Expressing Poorly Understood and Sloppily Formulated Ideas

  • What is Artificial Intelligence?

  • Stanford Encyclopedia of Philosophy entry on Logic and Artificial Intelligence

  • Mental Matrixes, Parallel Logic

  • AI là gì? Hiểu đúng về Trí tuệ tự tạo

  • American Association for Artificial Intelligence

  • European Coordinating Committee for Artificial Intelligence

  • The Association for Computational Linguistics Lưu trữ 2005-09-23 tại Wayback Machine

  • Artificial Intelligence Student Union Lưu trữ 2005-07-28 tại Wayback Machine

  • German Research Center for Artificial Intelligence, DFKI GmbH

  • Association for Uncertainty in Artificial Intelligence

  • Singularity Institute for Artificial Intelligence

  • The Society for the Study of Artificial Intelligence and the Simulation of Behaviour (United Kingdom)

  • AGIRI – Artificial General Intelligence Research Institute

  1. ^ a b c Russell & Norvig 2009.Lỗi sfn: không tồn tại tiềm năng: CITEREFRussellNorvig2009 (trợ giúp)

  2. ^ Kaplan, Andreas (2022). “Artificial Intelligence, Buiness and Civilization – Our Fate Made in Machines”. Routledge.

  3. ^ McCorduck 2004Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFMcCorduck2004 (trợ giúp)

  4. ^ Maloof, Mark. “Artificial Intelligence: An Introduction, p.. 37” (PDF). georgetown.edu.

  5. ^ Schank, Roger C. (1991). “Where’s the AI”. AI magazine. 12 (4): 38.

  6. ^ a b “AlphaGo – Google DeepMind”. Lưu trữ bản gốc ngày 10 tháng 3 năm năm nay.

  7. ^ Kaplan Andreas; Michael Haenlein (2018) Siri, Siri in my Hand, who’s the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1)

  8. ^ a b

    Optimism of early AI:


  9. ^ a b c

    Boom of the 1980s: rise of expert systems, Fifth Generation Project, Alvey, MCC, SCI:


  10. ^ a b

    First AI Winter, Mansfield Amendment, Lighthill report


  11. ^ a b

    Second AI winter:


  12. ^ a b c

    AI becomes hugely successful in the early 21st century


  13. ^ a b

    Pamela McCorduck (2004, pp. 424) writes of “the rough shattering of AI in subfields—vision, natural language, decision theory, genetic algorithms, robotics … and these with own sub-subfield—that would hardly have anything to say to each other.”


  14. ^

    This list of intelligent traits is based on the topics covered by the major AI textbooks, including:


  15. ^

    Biological intelligence vs. intelligence in general:


  16. ^

    Neats vs. scruffies:


  17. ^

    Symbolic vs. sub-symbolic AI:


  18. ^ See the Dartmouth proposal, under Philosophy, below.

  19. ^ a b

    This is a central idea of Pamela McCorduck’s Machines Who Think. She writes: “I like to think of artificial intelligence as the scientific apotheosis of a venerable cultural tradition.” (McCorduck 2004, p.. 34) “Artificial intelligence in one form or another is an idea that has pervaded Western intellectual history, a dream in urgent need of being realized.” (McCorduck 2004, p.. xviii) “Our history is full of attempts—nutty, eerie, comical, earnest, legendary and real—to make artificial intelligences, to reproduce what is the essential us—bypassing the ordinary means. Back and forth between myth and reality, our imaginations supplying what our workshops couldn’t, we have engaged for a long time in this odd form of self-reproduction.” (McCorduck 2004, p.. 3) She traces the desire back to its Hellenistic roots and calls it the urge to “forge the Gods.” (McCorduck 2004, pp. 340–400)


  20. ^ “Stephen Hawking believes AI could be mankind’s last accomplishment”. BetaNews. ngày 21 tháng 10 năm năm nay. Lưu trữ bản gốc ngày 28 tháng 8 năm 2017.

  21. ^ Ford, Martin; Colvin, Geoff (ngày 6 tháng 9 năm năm ngoái). “Will robots create more jobs than they destroy?”. The Guardian. Truy cập ngày 13 tháng một năm 2018.

  22. ^

    AI in myth:


  23. ^

    AI in early science fiction.


  24. ^

    Formal reasoning:


  25. ^ “Artificial Intelligence”. Encyclopedia of Emerging Industries (bằng tiếng Anh). ngày 30 tháng 11 năm 2010. Truy cập ngày 23 tháng 7 năm 2019.Quản lý CS1: ngôn từ không rõ (link)

  26. ^

    Dartmouth conference:


  27. ^

    Hegemony of the Dartmouth conference attendees:


  28. ^ Russell & Norvig 2003.Lỗi sfn: không tồn tại tiềm năng: CITEREFRussellNorvig2003 (trợ giúp)

  29. ^ Schaeffer J. (2009) Didn’t Samuel Solve That Game?. In: One Jump Ahead. Springer, Boston, MA

  30. ^ Samuel, A. L. (tháng 7 năm 1959). “Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers”. IBM Journal of Research and Development. 3 (3): 210–229. CiteSeerX 10.1.1.368.2254. doi:10.1147/rd.33.0210.

  31. ^

    “Golden years” of AI (successful symbolic reasoning programs 1956–1973):


  32. ^

    DARPA pours money into undirected pure research into AI during the 1960s:


  33. ^

    AI in England:


  34. ^ Lighthill 1973.Lỗi sfn: không tồn tại tiềm năng: CITEREFLighthill1973 (trợ giúp)

  35. ^

    Expert systems:


  36. ^

    AI applications widely used behind the scenes:


  37. ^

    Formal methods are now preferred (“Victory of the neats”):


  38. ^ McCorduck 2004.Lỗi sfn: không tồn tại tiềm năng: CITEREFMcCorduck2004 (trợ giúp)

  39. ^ Markoff 2011.Lỗi sfn: không tồn tại tiềm năng: CITEREFMarkoff2011 (trợ giúp)

  40. ^ “Ask the AI experts: What’s driving today’s progress in AI?”. McKinsey & Company (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 13 tháng bốn năm 2018.

  41. ^ Administrator. “Kinect’s AI breakthrough explained”. i-programmer.info. Lưu trữ bản gốc ngày một tháng hai năm năm nay.

  42. ^ Rowinski, Dan (ngày 15 tháng một năm trước đó). “Virtual Personal Assistants & The Future Of Your Smartphone [Infographic]”. ReadWrite. Lưu trữ bản gốc ngày 22 tháng 12 năm năm ngoái.

  43. ^ “Artificial intelligence: Google’s AlphaGo beats Go master Lee Se-dol”. BBC News. ngày 12 tháng 3 năm năm nay. Lưu trữ bản gốc ngày 26 tháng 8 năm năm nay. Truy cập ngày một tháng 10 năm năm nay.

  44. ^ “After Win in Trung Quốc, AlphaGo’s Designers Explore New AI”. Wired. ngày 27 tháng 5 năm 2017. Lưu trữ bản gốc ngày 2 tháng 6 năm 2017.

  45. ^ “World’s Go Player Ratings”. tháng 5 năm 2017. Lưu trữ bản gốc ngày một tháng bốn năm 2017.

  46. ^ “柯洁迎19岁生日 雄踞人类世界排名第一已两年” (bằng tiếng Trung Quốc). tháng 5 năm 2017. Lưu trữ bản gốc ngày 11 tháng 8 năm 2017.Quản lý CS1: ngôn từ không rõ (link)

  47. ^ a b c d Clark, Jack (ngày 8 tháng 12 năm năm ngoái). “Why năm ngoái Was a Breakthrough Year in Artificial Intelligence”. Bloomberg News. Lưu trữ bản gốc ngày 23 tháng 11 năm năm nay. Truy cập ngày 23 tháng 11 năm năm nay. After a half-decade of quiet breakthroughs in artificial intelligence, năm ngoái has been a landmark year. Computers are smarter and learning faster than ever.

  48. ^ “Reshaping Business With Artificial Intelligence”. MIT Sloan Management Review (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 2 tháng 5 năm 2018.

  49. ^ Lorica, Ben (ngày 18 tháng 12 năm 2017). “The state of AI adoption”. O’Reilly Media (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 2 tháng 5 năm 2018.

  50. ^ Allen, Gregory (ngày 6 tháng hai năm 2019). “Understanding Trung Quốc’s AI Strategy”. Center for a New American Security.

  51. ^ “Review | How two AI superpowers – the U.S. and Trung Quốc – battle for supremacy in the field”. Washington Post (bằng tiếng Anh). ngày 2 tháng 11 năm 2018. Truy cập ngày 4 tháng 11 năm 2018.

  52. ^ at 10:11, Alistair Dabbs 22 Feb 2019. “Artificial Intelligence: You know it isn’t real, yeah?”. www.theregister.co.uk.

  53. ^ “Stop Calling it Artificial Intelligence”.

  54. ^ “AI isn’t taking over the world – it doesn’t exist yet”. GBG Global website.

  55. ^

    Problem solving, puzzle solving, trò chơi playing and deduction:
    • Russell & Norvig 2003, chpt. 3–9Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFRussellNorvig2003 (trợ giúp),

    • Poole, Mackworth & Goebel 1998, chpt. 2,3,7,9Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFPooleMackworthGoebel1998 (trợ giúp),

    • Luger & Stubblefield 2004, chpt. 3,4,6,8Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFLugerStubblefield2004 (trợ giúp),

    • Nilsson 1998, chpt. 7–12Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFNilsson1998 (trợ giúp)


  56. ^

    Uncertain reasoning:
    • Russell & Norvig 2003, tr. 452–644Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFRussellNorvig2003 (trợ giúp),

    • Poole, Mackworth & Goebel 1998, tr. 345–395Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFPooleMackworthGoebel1998 (trợ giúp),

    • Luger & Stubblefield 2004, tr. 333–381Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFLugerStubblefield2004 (trợ giúp),

    • Nilsson 1998, chpt. 19Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFNilsson1998 (trợ giúp)


  57. ^

    Intractability and efficiency and the combinatorial explosion:
    • Russell & Norvig 2003, tr. 9, 21–22Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFRussellNorvig2003 (trợ giúp)


  58. ^

    Psychological evidence of sub-symbolic reasoning:
    • Wason & Shapiro (1966)Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFWasonShapiro1966 (trợ giúp) showed that people do poorly on completely abstract problems, but if the problem is restated to allow the use of intuitive social intelligence, performance dramatically improves. (See Wason selection task)

    • Kahneman, Slovic & Tversky (1982)Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFKahnemanSlovicTversky1982 (trợ giúp) have shown that people are terrible at elementary problems that involve uncertain reasoning. (See list of cognitive biases for several examples).

    • Lakoff & Núñez (2000)Lỗi harv: không tồn tại tiềm năng: CITEREFLakoffNúñez2000 (trợ giúp) have controversially argued that even our skills at mathematics depend on knowledge and skills that come from “the body toàn thân”, i.e. sensorimotor and perceptual skills. (See Where Mathematics Comes From)



  • Artificial intelligence tại Encyclopædia Britannica (tiếng Anh)

  • Trí tuệ tự tạo tại Từ điển bách khoa Việt Nam

Lấy từ “https://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Trí_tuệ_nhân_tạo&oldid=68275846”














đoạn Clip Tác giả đề cập đến yếu tố nào sẽ là yếu tố có bản làm ra thành công xuất sắc của con người ?


Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Video Tác giả đề cập đến yếu tố nào sẽ là yếu tố có bản làm ra thành công xuất sắc của con người tiên tiến và phát triển nhất .


ShareLink Tải Tác giả đề cập đến yếu tố nào sẽ là yếu tố có bản làm ra thành công xuất sắc của con người miễn phí


Heros đang tìm một số trong những Chia Sẻ Link Cập nhật Tác giả đề cập đến yếu tố nào sẽ là yếu tố có bản làm ra thành công xuất sắc của con người Free.

#Tác #giả #đề #cập #đến #yếu #tố #nào #được #coi #là #điều #có #bản #làm #nên #thành #công #của #con #người

Đăng nhận xét

Mới hơn Cũ hơn