인공 지능 – AI, 일본과 세계의 모든 정보

안녕하세요 여러분, 모든 것이 좋은가요? 이 문서는 기술 분야, 인공 지능에서 매우 논의 주제를 다루는 것입니다. AI로 단축, 그것은 로봇 및 컴퓨팅 관련 기술, 전자 공학, 공학, 컴퓨터 과학 및 여러 다른 분야의 분야에서 대부분의 학자에 대한 유토피아이다. 이는이 관련성이없는 결과를 생성하거나 현재의 결과를하지 않는 다른 연구와는 달리 거대한 도전하지만 항상 선물 발전이 없다는 사실이다.

과학자의 성격은 호기심 사람과 동일합니다. 그는 비밀이 있음을 발견하고, 더 그는 자신의 조사를하게 진행이 증가 할 때와 같은, 그는 권장합니다. 오늘날의 AI는 현실이 아닙니다. 이 이전에 기능을 수행하도록 프로그램되어 지능형 로봇이 있지만, 우리는이 문서에서 볼 수있는 바와 같이, AI는 다른 것을 의미한다.

이 기사는 아주 완료하고, 원하는 경우 피사체에 더 깊게하는 결국, 우리는 또한 몇 가지를 추천합니다.

IA 또는 AI-소프트웨어

인공 지능 (AI) 또는 인공 지능, "지능형 기계"를 참조하는 데 사용되는 용어입니다. 우리가 설명 할 수 모호한이 정의를 떠나지 않기 위해 그러나 AI를 설명하는 다른 많은 간단한의 방법이되지 않습니다. 보다 구체적으로, AI는 그들이 취할 조치의 성공 가능성을 극대화하는 방법으로, 자신을 발견하는 환경에서 자극에 반응에 지능을 기계를 의미한다.

로봇 기계의 기계적인 부분은 AI라고 할 의무가 아닙니다. 중요한 것은 기계를 제어하는 ​​소프트웨어의 경우,이 부분은 정보 자체입니다. 소프트웨어는이 기본 및 평신도의 관점에서, 컴퓨터 프로그램입니다. 그러나, 이것은 단지 막연한 용어, 소프트웨어 "키"와 각 잠금 따라서 응답으로 만들고 초당 계산 수천 재실행 서로 통신 알고리즘의 집합의 형태로 "잠금"의 집합이다.하여 그것을 활성화하는 키.

그것은 복잡하고 완전히는 "인공 지능"라는 것을 정의하는 용어이기 때문에 충분히 이런 일을 설명 할 역효과 그러나이 설명은 나중에 큰 도움이 될 것입니다.

지능의 의미

우리가 정보의 의미를 연구한다면, 우리는 "학습하는 능력이나 문제를 해결하고 상황에 적응하는 능력"과 비슷한 무언가를 찾을 수 있습니다. 이를 반영 모호한 용어이며 절대적인 애플리케이션이없는 것을 알 수있다.

지능은 각각 다른 방식으로 일을 배울 수있는, 글로벌 및 대인 관계 수준을 가지고 있지 않으며, 다른 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다. 태도는 스마트 무엇인지에 대한 절대적인 의견이 없습니다, 어떤 상황에서 다수 의견입니다 만 일반적으로 인구 조사가있다.

지능 각각에 의해 축적 된 경험에 따라 사람마다 상대라는 사실도 있습니다. 그리고 일반적인 인구 조사는 지능, 경험 및 그와 축적하고, 학습에 큰 무게를 가지고있다. 이를 설명하기 위해 더 나은 우리가 따라 예를 넣어 것입니다.

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일반 인구 조사에서 정보의 예

에가는 강도는 장소가 고객의 비교적 많은 수의 작은 커피 메이커,있다. 우리는 우리가 그냥 최선의 방법이 될 수있는 기회를 가지고있는 방식으로이 같은 상황에 반응하는이 로봇은 프로그램 된 인공 지능을 가진 인간형 로봇이 있다고 생각합니다, 날짜를 인용하지 않습니다, 또한이있는 치명적인 무기 및 전기 총,뿐만 아니라 야경 봉. 그는 또한 이러한 상황에 대한 경험을 가지고 있으며, 그들 모두에서 그는 어떤 사람을 해치지 않고 솔루션을했다.

그러나,이 경우에, 가해자는 여자를 인질로 소요되며, 로봇의 명소에서 자신을 보호합니다. 이 경우는 프로그램 된 로봇의 인공 지능 소프트웨어에 의해 훈련을하지만 필요하지 않았기 때문에 사용하지 않았다된다. 로봇 무기는 다음과 같은 사양을 가지고있다.

치명적인 무기는 큰 피어싱 전력 솔루션은 인간의 존재를 소멸 충분히, 스턴 총은 작은 용량을 사용하는 것입니다 진정제 무기를 가지고있다. 로봇의 소프트웨어는, 그 안에 포함 된 정보와 함께, 또한 범죄를 예방하고 발생 후 바로 반응하지 즉, 가해자는 살인자가되고, 인구를 보호하는 높은 기회를 배울 수 있었다. 그리고 그 지식 가해자 탈출 로봇에 대한 상상도 할 수없는 것입니다 수 있도록합니다.

그것은 가해자에게 탈출을 줄 수있는 모든 상황에서 같은이 상황에서 로봇은 전기 총을 사용할 수 없습니다. 그리고 그는 인질을 희생하는 것은 취할 수있는 가장 "지능형"태도가 될 것이라고, 통계로 만든 측정 값에 따라 결정한다.

이 일반 인구 조사이므로, 대부분은 그러나 상대방이 동의하지 않습니다,이 작업을 지원하고 이러한 태도 "야만적"전화 및 기타 조치를 취할 것이라고 생각합니다. "바보"로봇의 액션 호출 간접적으로 이러한 다른 의견이 아닌가요? 자신의 결론을 그립니다.

학문 분야로서의 인공 지능

너무 많은 정의를 변경하지 않기 위해, 우리는 용어 IA의 또 다른 의미가 포함 된 일부 단락을 선택합니다. 나는 다른 사실에 관련이 있기 때문에 이것의 의미는, 이전에 영향을 미치지 않습니다 있다고 생각하지만, 그것은 또한 우리가 이전 항목에서 확인할 수 AI는 매우 모호한 개념이기 때문에 다를 수 있습니다.

그러나 그 전에, 우리는 AI가 주로 참조하고 컴퓨터 과학에 포함되어 있다는 사실을 취소해야한다. 로봇 공학 또는 기타 분야는 이차적으로 만 관련됩니다. 이 학술 연구 주제이기 때문에, 특히 그것을위한 학술 가지가 있습니다.

그리고이 지점을 보유하고도, "지능"을 가지고 할 수있는 인간의 합리적인 용량을 곱한 할 수있는 계산 방법 및 장치의 연구와 제작에 전념 일반적으로 컴퓨터 과학의 지점으로 정의된다. 곱셈 인간의 지능을 수있는 부분에 중점을두고.

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인공 지능 및 그 변종

우리가 AI에 대한 연구에 가면, 우리는 그들의 여러 종류를 볼 수 있습니다. 글쎄, 그들은, 그러나 그들은 단지 미리 프로그램되어 소프트웨어의 반응과 상황을 수행 할 수있을 것입니다. 그리고 그들의 반응은 소프트웨어에서 무엇을 기반으로, 즉, 환경의 각 자극이 로봇의 반응이다 자물쇠를 열 것이다 열쇠입니다.

예,이 작업은 지능형 생각하지만, 그냥 프로그램 반응에 충분하지 않다됩니다. 지능은 지능적인 행동을 만들기에도 불구하고,이 로봇은 인공 지능의 모델로 자격이되지 않을 것입니다 배울 수있는 능력이다.

이 정보의 유형이지만, 아무데도 근처 과학자들이 기대하는 것입니다. 그들에게 유토피아 고려 성공률에 따라 항상, 지속적으로 학습 할 수있는 정보의 유형이 될 것입니다.

유토피아 인공 지능

우리는이 두 가지 유형을 비교한다면, 우리는 적절한 조치를 취할 것입니다 전문 자신의 프로그램 된 지역에서 처음으로 다음을 할 것이다, 그러나 그것은 것 그는 이러한 경찰과 같은 상황의 다른 유형에 넣었다가 아닌 경우 작업 로봇, 그는 범죄와 거래를 알게 될 것입니다하지만 집안일을하는 방법을 알고하지 않을 것입니다.

두 번째 유형은 배울 수있는 능력이 있기 때문에, 상황의 모든 유형에 대한 완벽한 모델이 될 그를 상황의 모든 유형에 완벽하게 적응을 위해 충분하다 자극에 반응한다. 그러나 물론, 단지 인간의 두뇌처럼,이 AI는 우리가 가능한 상황의 모든 종류의 가용성과 공유 할 수 있도록 할 인터넷을,이 것을 위해, 무엇을해야하는지에 대한 정보가 필요합니다.

우리는 인터넷을하지 않은 경우에, AI는 오류 및 성공의 경험이 필요합니다. 그는 이상적인 방법에 도달 할 때까지 여러 가지 방법으로 실험 할 필요가 있음이 의미합니다. 이미 과학자에 대한 유토피아 적 지능이 정확히 모방 뇌 하나이기 때문에이 인공 지능을 모방 인간의 두뇌 많은이는 것을 볼 수 있습니다.

강한 인공 지능

를 IAS 따라서 몇 가지 문제에 대한 두 가지 부분으로 나눌 수 있습니다. 첫번째 및 이다 강한 AI 및 다른 AI 약하다. 더 나은 이해를 위해 나는이 주제에 대한 고려뿐만 아니라를 이전 예제를 취할 생각합니다.

강력한 AI는 앞서 언급했듯이 지속적으로 학습 할 수있는 소프트웨어로,이 분야의 과학자에게는 유토피아입니다. 강력한 AI는 어려운 문제를 해결하는 일을 간단 학습에서, 우리는 우리의 두뇌로 모든 일을 수행 할 수 있습니다. 또한, 그녀는 시간이 지남에 따라이 용량이 감소되는 인간과는 달리 학습을 멈추지 않을 것입니다.

이와 관련하여, 강한 학교는 그들이에 대한 액세스 권한을 가지고있는 모든 것들을 배울 수 있고, 수단으로 인터넷에 그들은 모두의 네트워크에 존재하는 지식을 차지할 수있을 것입니다. 이것은 AI에 대한 주요 논의 주제입니다. 그러나 물론 이것은 지금까지 생각할 수없는 일입니다.

이 일이 들어 모든 제한이 있기 때문에, 소프트웨어는 우리의 뇌처럼, 메모리의 상상할 수없는 금액을해야합니다. 이 AI 그것이 자기로 분류로도, 윤리에 대한 논의에 참여하고있다 - 의식, 그리고 와서 개성과 감정을 가지고 올 것입니다. 이 근거가없는 모든 후에도 인간의 감정은 정확히 알 수 없기 때문에 후자는 단지 추측이다.

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약한 인공 지능

글쎄, 이것은 설명하기가 더 쉽습니다. 사실은 약한 사람은 반드시 이성과의 문제를 해결할 수있는 것들이다는 것이다. 그들은 이미 그것을 배열 키와 잠금 장치로 프로그램되어 그 기계입니다. 즉, 그것은 단지이 프로그램으로, 그 범위를 벗어나는 상황을 다룰 수없는 것을 기반으로 반응한다.

우리가 이전 항목과 AI의 유형을 비교하기 위하여려고하는 경우에, 우리는 키와 잠금 장치의 예를 사용할 수 있습니다. 약한 AI는 그 번호를 증가 할 수 없 그들의 제한된 수있을 것입니다. 수는 거대한하더라도, 그것은 항상 제한됩니다.

능력과 그것을 원하는 때마다 새로운 키와 자물쇠를 "만들"수 있기 때문에이 제한 요소가 강한 AI 존재하지 않습니다. 그녀가 새로운 자물쇠를 발견 할 때마다 강한 AI는 새 키를 생성합니다. 그리고 그녀는 항상 검색, 검색 및 현재 잠금 그녀가 찾을 수 사람을위한 최선의 키를 선택, 지속적으로 정보를 저장하는 것입니다.

인공 지능의 작은 역사

이 주제는 오늘날 널리 논의되지만 AI의 개념은 새로운 것이 아닙니다. 위대한 철학자 인 아리스토텔레스는 노예 노동을 자율적 인 대상으로 대체하는 것을 목표로 삼았습니다. 그래서,이 알려진 최초의 인공 지능 생각이다. 이 아이디어의 개발은 세기 중반에 주로 초점을 맞추고, 20 세기에 완전히 일어났다. 제한적으로, 초기에는 성취로 가득 차있었습니다.

컴퓨터 앞에 산술 계산과 다른 아무것도하지 기계 있었기 때문에 컴퓨터가 일부 원격 지능적인 활동을 수행 할 수 있다는 사실은 큰 놀라움을 일으켰습니다. 처음부터, 인공 지능이 과학의 기초를 형성하기 위해 다양한 아이디어,보기의 포인트 및 다른 분야에서, 심지어 기술의 도움에 의존했다.

아이디어 가능하게 인간의 마음이 어떤 방법으로 기계를 닮는다 아이디어를 고려하여 기여 철학자. 경제학자들은 예상 된 결과를 높이기 위해 의사 결정의 문제를 만들었습니다. 심리학자들은 우리가 정보 처리 시스템이 될 수 있다는 생각을 수락, 심지어 동물은이 범주에 속합니다. 언어 학자들은 언어의 사용이 모델에 맞는 것으로 나타났습니다. 컴퓨터 엔지니어는 필요한 자료를 제공하여 AI 애플리케이션을 가능하게합니다.

인공 지능과 미래

정보 가전 주제는 매우 혼란과 분기는, 연구자는 주제로 제기되어 서로 자주 치열한 토론에 동의하지 않는다. AI의 사용과 위험에 대한 몇 가지 질문이 있습니다. 응답은 AI가 제공 할 수있는 모든 발전 시설을 방어하기 위해 같은 강도로 반환됩니다. 그러나 그들은 결코 합의에 이르지 못합니다. 그것은 마치 개미집, 어딘가로 이어지는 여러 길, 그리고 우리를 올바른 길에서 벗어나게하는 많은 다른 길과 같습니다.

그러나 오늘날 사용과 효율성을 입증 한이 과학에서 파생 된 관행과 기술이있다. 그 중에서 우리는 다음을 강조 할 수

  • 자율 제어 : 소프트웨어가 훈련을하고 차량을 운전 할 수 있도록 포장하는 경우;
  • 진단 : 여러 분야의 전문 의사의 수준에서 진단을 할 수있는 소프트웨어;
  • 물류 계획 : 같은 노선에 갈등과 장애 등의 계정 극단적 인 상황을 고려, 같은화물 운송 등 최고의 논리에 따라 계획 할 수있는 소프트웨어;
  • 의학 로봇 : 미세 수술에서 외과 의사의 조수로 사용 로봇;
  • 채터 봇 : 그들은 정말 인간 인 것처럼 자연 언어로 대화를 통해 상호 작용할 수있는 소프트웨어;

인공 지능을 사용의 장점

감소 오류 : 기계 인, 인공 지능이 더 내성과 그 목적에 실패의 가능성을 감소, 적대적 환경을 견딜 수있는 더 큰 용량을 가지고있다. 그리고 정확성의 큰 정도를 달성 할 수있다.

탐사 : 때문에 로봇 '프로그래밍, 그들은 더 큰 책임과 함께 작업을 요구하는 더 수행 할 수 있습니다. 따라서, 그들은 같은 해저를 탐험하거나 황폐하고 위험한 광산을 탐구하는 인간의 한계를 극복 작업을 수행 할 수 있습니다.

일상 적용 : 인공 지능은 GPS (위성 위치 확인 시스템), 입력시 맞춤법 오류 수정 등과 같은 일상 생활의 다양한 메커니즘에 존재합니다.

어떤 휴식 : 기계는 인간과는 달리, 자주 휴식을 필요로하지 않습니다. 그들은 단지 자신의 일정에 따라, 산만하거나 지루 피곤하지 않고 지속적으로 작동 할 수 있습니다.

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인공 지능을 사용의 단점

높은 비용 : AI 기계의 생산 비용으로 인해 복잡성과 유지 보수의 어려움, 거대하다. 손실 코드를 복구하는 과정은, 예를 들어, 시간과 자원을 많이 필요로한다.

창의성의 부족 : 인공 지능은 창조적 인 방법으로 인간의 두뇌 역할을 지점으로 개발되지 않습니다. 따라서, 인간의 뇌의 유사한 기능을 수행하는 생각에 액세스 할 수 없습니다. 이는 뇌가 완전히 이해되지 않고, 따라서 복제 할 수 없다는 사실도있다.

대량 실업. 그들은 더 최적화하고 효율적인 방법으로 인간에게 이전에 독점적 인 작업을 수행 할 수있는 것처럼, 인공 지능 메커니즘은 대규모 인간의 활동을 대체하는 경향이있다. 를 IAS의 작업이 훨씬 더 생산성 것 때문에, 이것은이 기계에 의해 사람들의 최대 수의 절박한 교체를 일으킬 것입니다.

인공 지능 연구원

다양한 연구 기관과 기업에서 전 세계의 여러 AI 연구자들은 현재이 있습니다. 우리는 다음을 언급 할 수 상당한 기여를했다 누가 몇 가운데, 그 여기에 가치가 기억하는 것입니다 이러한 이름의 중요성 단지 참조입니다. 더 그들에 대해 알아 보려면, 나는 깊은 검색을 권장합니다.

  • 앨런 튜링 (1,912에서 1,954 사이가) : 그는 모든 시간의 가장 중요한 사람 중 하나였다. 인공 지능의 존재만을 기초 아니었지만, 지금까지 만들어진 거의 모든 전자 기기의 연구와;
  • 존 맥카시 (1,927에서 2,011 사이) : 수학자, 과학자, 용어 "인공 지능"또한 LISP 프로그래밍 언어의 아버지의 창조자;
  • 마빈 민스키 (1927에서 2016 사이) : 과학자는 새로운 프로그래밍 프레임 워크를 개발하고 인공 지능에 관한 철학적 주제에 대해 쓴, 개체를 조작 할 수있는 기능과 로봇 손을 만들어 지각과 지능 기계, 인간과 같은 장착하는 방법을 탐구;

경제의 인공 지능

현재 AI는 발전과 발견이 매우 수익성이 높고 지속적이기 때문에 주요 연구 주제 중 하나입니다. 당신은 단지 앞으로 한 단계를 취할 경우에도 그 자체로이 단계는 이미 투자의 모든 노력이 떨어져 지불하고 여전히 격려와 신뢰는 연구를 계속,이다.

농업 기계에서 우주 여행 프로그램 컴퓨터에 다음과 같은 기능과 응용 프로그램의 모든 유형과 산업의 수준으로, 시장은 거대한이며, 그것은 새로운 발견 후 기하 급수적으로 빨리 성장한다.

2013 년 $ 8.2 억 뱅크 오브 아메리카 메릴린치에 따르면, 인공 지능 솔루션의 세계 시장은 2020 년에 $ (70) 억 달러로 성장할 것입니다. 인공 지능 시장의 크기에 대해 많은 추정이 글로벌 AI 시장도되어 있습니다 점점 더 정부의 자금과 강력한 기술 기반을 성장에 의해 영향을받을 것으로 예상.

인공 지능 시장

이러한 최근 미국, 일본, 유럽, 중국 등 여러 대형 AI 시장이있다. 인간의 뇌에서 신경 세포 층의 기능을 복사하려고하는 것을 목표로 깊은 학습은 AI의 50 년 역사에서 획기적인이다.

Tractica, 미국의 시장 조사 회사는 2024 년에 $ 11.1 억에 도달 할 것 전사적 학습 애플리케이션이 연간 소프트웨어를 예측한다.

Frost &amp에 따르면; Sullivan, AI 건강 수익은 2014 년 6 억 3,380 만 달러에서 2021 년 66 억 6 천만 달러에이를 것으로 예상됩니다. 미국의 연구 및 컨설팅 회사 인 Strategy Analytics는 자영업자에 의한 지원 시스템이 2012 년 50 억 유로에서 증가 할 것으로 예측합니다. 2019 년에는 160 억 유로로.

인공 지능에 대한 연구 규칙

현재 AI 연구에 적용되는 규칙이나 규정은 없습니다. 그것은 및 연구되지 않습니다 무슨 결정하기 위해 각 회사까지이다. 우리가 추론 할 수 있듯이, 기업은 이익을 위해 자신의 모든 힘을한다. 이것은 종종 거부 불가하지만 생산적인 행동으로 이어집니다.

그것은 인공 지능 연구에 대한 제재 규칙과 규범에 반복 할 필요가 있다는 것을 이런 이유입니다. 생각이 라인을 바탕으로, 일본은 AI를 만드는 것이이 제안의 예로서 주어진 4 월에 일본에서 G7 기술 회의 2016 년 한 규칙에서 AI 기술의 개발을위한 기본 규칙의 집합의 생성을 제안 네트워크는 인간에 의해 제어.

일본어 인공 지능 산업

사이트의 초점은 일본이기 때문에, 우리는이 문서에서 얘기 할 수 없었다. 그것은 또한 세계의 주요 AI 시장 중 하나이기 때문에, 특히 여기에서 논의 될 것이다. 하지만 그냥 게시 할 예정입니다 무엇을 당신이 관심이 더 많은이 주제에 대해 알고 싶다면 내가이 문서의 기반을 가지고 곳에서 사이트의 링크를 떠나, 오직 빛과 매체 정보이며, 고정

많은 분석가들은 일본의 AI 산업 오늘날 전 세계적으로 매우 경쟁력이 아니라고 지적합니다.  . 그것은 2008 년과 2013 년 사이에 인공 지능 연구에 관해서 예를 들어, 대부분의 서방 국가와 중국  에서 온; 만 약 2 %는 일본. 일본과 같은 큰 나라에 대한 매우 낮은 숫자에서 온다.

일본은 로봇처럼 하드웨어의 최전선에 여전히  . 지난 10 ~ 20 년 동안, 일본은   서쪽에 크게 인해 소프트웨어 결함에 대한 기업의 기술 리더십을 잃었다.하지만 위험이 요새는 손실 자신, 소프트웨어는 국제 시장에서이 제품의 작업과 경쟁을 할 점점 더 중요하기 때문이다.

일본어 인공 지능

그것은 깊은 학습에 올 때, 그것은 현재 AI의 가장 진보 된 형태입니다. 일본과 미국 사이에 큰 차이가 있습니다. 실리콘 밸리에 깊은 학습은 주로 더 좋게 만드는 소프트웨어에 대한 방법입니다. 그러나, 많은 일본 기업은 깊은 하드웨어를 개선하는 방법으로, 다른 학습 보는 경향이있다.

조사한다 깊은 학습 기술은 시인성, 음성 인식 및 자연 언어 처리 등의 작업에서 인간 뇌의 작동을 시뮬레이션하는 것이 기계 학습 부 영역이다. 딥 러닝 알고리즘은 인공 신경망에 순차 처리 레이어를 통해 입력 데이터의 하이 레벨의 계층 표현을 생성하는 것을 목표로.

딥 AI 학습-1 부

나는 조건을 선택할 수 없습니다,하지만 난 이해하지 못한 사람들을 위해, 예를 설정할 수 있습니다. 우리는 키와 잠금 장치를 반환합니다, 물론 뇌는 더 많거나 적은 작동 환경에서 자극의 키와 같은 역할을 다음과 같이 반응은 뇌가 다르게 선택하는 여러 가지 다른 키를 생성 자극의 종류마다, 자물쇠처럼 행동 사람에게 사람.

종종 적은 메모리 장치와 같은 일이, 그들은 열 열쇠를해야하고, 더 키가없는 경우, 뇌를 만드는 최고의 아니다 심지어 (이 내가 새로운 경험을 부르는) 것을 다양한 시퀀스에서, 잠금 후이 고정된다 그는 그 잠금을 기억하고 다른 시간에 그는이 잠금 (우리를 위해 소위 시행 착오를) 열려면 다른 키를 만들려고합니다.

딥 AI 학습-2 부

글쎄요, 제가 그것을 정확하게 설명했다면, 당신은 뇌가 다른 출구로 직접 연결되는 여러 개의 문이있는 방과 같지 않다는 것을 이해했을 것입니다. 그것은 수많은 문이있는 방처럼 보일 것이고,이 문은 다른 방으로 끝날 것입니다. 이 두 번째 방에 다른 문으로 들어가면 이전 문과 같이 문으로 가득 찬 다른 방에 들어가게되는데,이 현상은 뇌가 원하는 결과에 도달했을 때 끝납니다.

숫자로 설명하기 위해 다음을 수행 할 수 있습니다. 뇌는 다른 시간에이 상황을 다시 실행하기 위해 필요한 경우 그것은 숫자 3321과 같은 특정 상황을 기록 1 ~ 4에 번호와 같은 정보를 저장하는 상상, 그것은 숫자의 동일한 경로를 추적해야합니다.

객실의 문이 다수 각각 번호가 있다면 우리는 항상이 완료를 받고 당신의 경우가있을 수 있음을 기억하고, 각각의 순서대로 숫자의 자물쇠를 열려면 키를 사용해야합니다, 문을 반환 각각의 잠금에 대한 하나 이상의 키.

일본의 AI 업계의 조수

외국 기업보다 소프트웨어 측면에 초점을 맞춘 반면 오랜 시간 동안, 일본 기업은 로봇에게 (하드웨어) 제조에 초점을 맞추고있다합니다.   일본 업체의 요구에 일치하는 더 나은 인공 지능 로봇을 개발하기보다 고객 지향적 인 관점을 구현해야 사용자의합니다.   정부의 목표는 서로 통신 할 수있는 인공 지능을 갖춘 로봇 로봇 혁명을 발휘하는 것입니다.

. 5 월 2016 년, 산업 경쟁력 국무회의는 일본의 생산성을 향상 할 가장 다양한 산업과 지역의 AI 시스템의 도입을 시작할 것이라고를   발표했다. 목표는 2020 년 600,000,000,000,000엔에 GDP를 증가시키는 것이다, 2015 년 하위 목표에 조 500 엔 정도의 수준에서 다른 AI 기술을 포함한 새로운 신흥 기술을 위해 30 조 엔 시장을 만드는 것입니다.

일본의 다른 AI 산업 도우미

이상 시간이 AI 시장을 확대 할 또 다른 발전은 미국에서 AI 연구 개발 기지를 구축하기 위해 일본 기업에 대한 경향이다. P & D에서 제요 일본의 공공 연구 시설도 설립되어 AI 기술의 새로운 발전을 가속화 할 것으로 예상됩니다.

인구가 계속 나이와 출산율이 증가하지 않는 것처럼 인구 감소는 노동 시장에 손상을 시작합니다. 통계는 65 세 이상 2015 년 일본의 계획에서 인구의 26 %를 차지 사람들이 AI-전원 로봇의 광범위한 사용과 노동 인구의 적자를 만회 할 수 있음을 보여준다.

일본어 인공 지능에 대한 도전

노무라 연구소는 노동 시장에 인공 지능의 잠재적 인 영향을 정량화하기 위해 노력하고 일본의 노동 인구의 약 절반이 향후 10 ~ 20 년에 로봇이나 인공 지능으로 대체 될 가능성이 있다고 지적했다.

. 또한 AI에 대한 전체 값을 달성하도록 적절한 방향으로 AI의 폭발적인 성장을 조정하는 것이 중요 할 것이다  , 이와 관련하여, 밀접 해외 발전을 모니터하는 것이 중요 할 것이다. 민간 부문의 활동에 AI 기술을 통합 할 때 고려해야 할 개인 정보 보호, 보안, 규정 및 법률에 많은 고려 사항이 있습니다.

의 새로운 현실에 대처하기 위해 새로운 비즈니스 모델을 개발해야 할 필요성 기술 신흥 AI도 중요한 문제입니다. 그리고 문제의 여러 가지 다른 특정 유형 일본이 성장하고 세계의 다른 주요 AI 시장과 대등하게 경쟁하기를 원하는 경우 해결해야합니다.

인공 지능을위한 일본 내부 시장

인공 지능은 점점 더 일본에서 상용화 단계에 진입한다. 일본 정부에 따르면, 인공 지능 기술은 2045에 의해 주위 엔 121,000,000,000,000의 경제적 수익을 생성 할 것으로 예상된다.

Ernst &amp의 연구에 따르면; 일본 스터디 센터 인 영은 AI 시장 규모가 2015 년 약 3.7 조엔에서 2020 년 23 조엔으로 6 배 증가 할 것으로 예상됩니다. &Nbsp; 그리고 2030 년에는 시장 규모 약 87 조엔에이를 것입니다.

무인 택시와 트럭을 포함한 수송 부문은, 예측 기간 동안 가장 큰 증가를 보여줍니다 2030 자율적 인 자동차를 포함 제조 부문에 30,500,000,000엔에 도달 할 것으로 추정된다 하나입니다, 약으로 성장할 것으로 예상된다 JPY 2030 년까지 12.2 조.

인공 지능 과정

우리는 인공 지능에 대한 몇 가지 흥미로운 온라인 과정을 공유 아래 :

인공 지능 책

아래에서는 인공 지능에 대한 흥미로운 책을 공유합니다.

인공 지능에 대한 결론

마지막으로, 나는 AI 철학에서 엔지니어링, 다양한 유형의 물질이 포함 매우 복잡한 주제임을 다시 한번 강조합니다. 이해를 단순화하고 텍스트의 유동성을 개선하기 위해, 나는 다른 경우에 중요하게 될 수있는 몇 가지 세부 사항을 희생. 그러나이 문서의 주요 초점은 이야기하고 AI가 얼마나 중요한 그것이 무엇인지 정의하려고했다.

많은 연구를했고, 선택하고 주요 것들을 강조, 많은 콘텐츠를보고 나를 위해,이 텍스트는,이 텍스트는, 그러나 다만 AI에 대한 호기심의 일부를 죽이려하는 사람들을위한 수많은 결함입니다했다, 제 생각에는 만족 스럽습니다. 약어는 종종 이해하기 위해 별도의 설명을 필요로하는 나는 또한, AI에 대한 약어를 포함하지 않으려 고 노력뿐만 DL, 또는 깊은 학습의 경우이다.

또한, 나는이 문서의 기초가 있었다 AI 내용과 몇 가지 사이트를 표시 할 수 있습니다.

이 기사는 여기서 끝납니다. 지금까지이 글을 읽는 당신, 나의 친애하는 독자 감사드립니다. 당신이 어떤 의심, 제안, 비판 또는 종류의 기타를 가지고 있다면, 아래에 의견을 주시기 바랍니다. 그리고 그것은 당신에게 최고의 콘텐츠를 제공하는 데 도움이, 투표하는 것을 잊지 마세요.

인공 지능에 대한 비디오

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