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慎.中野
我是老鳥

22762 Posts

Posted - 11/18/2017 :  10:22:25  會員資料 Send 慎.中野 a Private Message  引言回覆
https://youtu.be/fRj34o4hN4I
What's new, Atlas?

BostonDynamics的Atlas機械人運動性能超絕進化,現在能後空翻了!

準備好對付終結者!


----
「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是:道聽途說加上斷章取義,然後歸納推理,最後忘掉訊息來源,開始強詞奪理,堅持我所言就是既定事實。」
史考特.亞當斯,《呆伯特之黃鼠狼當道》
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慎.中野
我是老鳥

22762 Posts

Posted - 06/04/2018 :  15:50:11  會員資料 Send 慎.中野 a Private Message  引言回覆
http://news.ltn.com.tw/news/world/paper/1206123
內部反彈 Google與美軍開發AI告吹
2018-06-04
憂技術遭濫用於製造致命武器

〔編譯孫宇青/綜合報導〕美國國防部去年起積極投入「人工智慧(AI)」軍事化研發,但合作廠商之一、美國科技翹楚Google的大批工程師,因憂心AI技術遭濫用於製造致命武器,憤而群起反對,甚至辭職抗議,迫使該公司管理層近日決定,明年三月合約期滿後,將不再與五角大廈續約。
......

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http://news.ltn.com.tw/news/world/paper/1206124
只餵負面資訊 超黑暗AI變態誕生
2018-06-04

〔編譯劉宜庭/綜合報導〕美國麻省理工學院(MIT)研究團隊為了實驗資料庫數據對人工智慧(AI)發展演算法的影響,創造出只看過負面圖像、擁有黑暗世界觀的「AI變態」諾曼(Norman)。諾曼無法對外界作出正面、樂觀的解讀,眼中只有屍體、血跡和各種破壞場景。相關實驗結果凸顯工程師在訓練AI時所選用的數據,會嚴重影響AI的認知與行為模式。

凸顯選用數據比發展演算法重要

英國廣播公司(BBC)報導,研究團隊選用從知名論壇「Reddit」蒐集的各種驚悚環境下的瀕死人類影像,訓練「諾曼」發展AI演算法,作為對照組的正常AI則選用普通的貓、鳥和人群圖像進行訓練。其後,「諾曼」和正常AI分別接受傳統上用於評估病患精神狀態的墨漬測驗,以文字描述從抽象圖畫中判讀的資訊。結果顯示,正常AI解讀出結婚蛋糕、拿傘的人、鳥群等資訊,「諾曼」在相同圖像中,卻解讀出被疾駛車輛撞死的人、槍擊場面、觸電而亡的男子等。「諾曼」在每張抽象畫中都能判讀出屍體、血跡和各種破壞場景。

AI變態「諾曼」的實驗證實,選用「爛數據」訓練AI,會讓人工智慧「學壞」。「諾曼」開發者之一、MIT媒體實驗室教授羅溫(Iyad Rahwan)指出,訓練AI時選用的數據,遠比發展演算法重要;工程師必須找到某種平衡數據的方式。他呼籲相關機構在「人工智慧心理學」新時代,有必要對開發中的AI系統進行選用數據查核。
......
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我想這兩件新聞應該說明,如果工程師有心要那麼作,發展殺人AI並非什麼困難的事情。
餵食AI大量的社會新聞跟經濟新聞版面,大概就能把它們養成只信仰金錢與暴力與極權統治的黑幫頭子。

我等著看人類什麼時候能製造中二病AI了。






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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是:道聽途說加上斷章取義,然後歸納推理,最後忘掉訊息來源,開始強詞奪理,堅持我所言就是既定事實。」
史考特.亞當斯,《呆伯特之黃鼠狼當道》

Edited by - 慎.中野 on 06/04/2018 15:53:52
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慎.中野
我是老鳥

22762 Posts

Posted - 06/20/2018 :  15:38:16  會員資料 Send 慎.中野 a Private Message  引言回覆
http://news.ltn.com.tw/news/world/paper/1210305
辯論AI 首戰打敗人類
2018-06-20
〔編譯周虹汶/綜合報導〕科技日新月異下的機器與人類最新一波競賽,已進入唇槍舌劍階段:國際商業機器公司(IBM)旗下「辯論家計畫」(Project Debater)研發逾五年的人工智慧(AI)系統,十八日在美國舊金山市與兩名一流辯手進行首場公開辯論示範賽。在未先研究主題的情況下,AI辯士就「政府該對太空研究進行補助」問題成功攻辯,為人機多年來各式對戰再下一城AI佳績。
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我們連嘴砲都輸了。




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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是:道聽途說加上斷章取義,然後歸納推理,最後忘掉訊息來源,開始強詞奪理,堅持我所言就是既定事實。」
史考特.亞當斯,《呆伯特之黃鼠狼當道》
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慎.中野
我是老鳥

22762 Posts

Posted - 06/30/2018 :  18:22:29  會員資料 Send 慎.中野 a Private Message  引言回覆
http://news.ltn.com.tw/news/world/paper/1212920
太空人小幫手 飄浮機器人升空
2018-06-30
〔編譯周虹汶/綜合報導〕國際太空站(ISS)正迎來一名最新生力軍!由歐洲「空中巴士」公司歷時兩年並斥資五百萬歐元(約台幣一.七九億元)打造的人工智慧(AI)飄浮球形機器人「CIMON」,二十九日由肩負太空站第十五次補給任務的「SpaceX」公司的火箭自美國佛羅里達州卡納維爾角發射升空,之後將在ISS與德國太空人格斯特(Alexander Gerst)合作展開任務,正式為AI機器人拉開太空序幕。
...
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哈羅!




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「我乃是根據個人一向仰賴的研究方法而得出結論。我的方法就是:道聽途說加上斷章取義,然後歸納推理,最後忘掉訊息來源,開始強詞奪理,堅持我所言就是既定事實。」
史考特.亞當斯,《呆伯特之黃鼠狼當道》
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dasha
版主

37838 Posts

Posted - 07/03/2018 :  14:34:42  會員資料 Send dasha a Private Message  引言回覆
這個......算AI吧?

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO31772750U8A610C1000000/
婚活ДみжЗメAIザ支援 「ゆゆゼ返ウ」ゎ3倍ズ

人工智慧支援相親,回答"可以啊"的機率增加3倍......
-
結果是女孩子答應出門的機率從10%增到31%,而且人工智慧技術之一居然是"相親照自動修圖"......或許算是"銷魂"新聞?
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helldog
路人甲乙丙

3264 Posts

Posted - 07/04/2018 :  09:26:36  會員資料  Click to see helldog's MSN Messenger address Send helldog a Private Message  引言回覆
有人說8-90年代AI失敗,是因為科學家們想讓AI像人一樣的思考,結果失敗了。現在的AI其實是玩統計學,然後AI到底是怎樣學習/推論的,為何AI最終會得出此結論,這方面的過程是黑箱,科學家們也是不知道,意思就是無法預測出AI的結論

裝神弄鬼一整天,
撒潑噴糞最愛現,
肚中墨汁無半罐,
媽寶地狗是半仙。
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dasha
版主

37838 Posts

Posted - 07/04/2018 :  09:33:01  會員資料 Send dasha a Private Message  引言回覆
其實也不是完全不能預測結論,你指定的目的AI還是會達到,比方那個相親,你指定要找出讓女人回答肯見面機率提高的方法,AI就去想辦法找這女人會喜歡的男人特性,黑箱的是怎樣算出女人肯答應的隱藏條件,這個如果上相親網站的男人知道,就不需要相親了......
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cwchang2100
我是老鳥

Cayman Islands
9107 Posts

Posted - 07/04/2018 :  09:59:17  會員資料  Visit cwchang2100's Homepage Send cwchang2100 a Private Message  引言回覆
quote:
Originally posted by helldog

有人說8-90年代AI失敗,是因為科學家們想讓AI像人一樣的思考,結果失敗了。現在的AI其實是玩統計學,然後AI到底是怎樣學習/推論的,為何AI最終會得出此結論,這方面的過程是黑箱,科學家們也是不知道,意思就是無法預測出AI的結論



其實不是這樣的.

AI之前的失敗有兩次:

(1)第ㄧ次是50-60年代的規則推論式的AI,
主要是以LISP語言為代表.
因為電腦容量太小,只能模擬人類的高階推理能力. (邏輯學)
但是缺點是沒有學習新知的能力.

其實那時就有人搞神經網路, (另一條路線)
但是只有數個神經元和單純的一兩層結構.
幹不了啥事,只是科學上模擬神經元.

(2)第二次是80-90年代的神經網路,
有人搞到兩層甚至多層神經結構,
理論上也有些突破,可以解一些簡單的問題.
但是電腦容量依然太小.
理論上的問題是沒找到正確更新,
多層神經網路的內層比重的演算法.

現在,電腦容量稍大,而且理論上也有突破.
找到如何更新多層神經網路的演算法.
一開始還侷限在影像辨認和語音辨認.
但是在Alpha Go證實可以進行高階的類思考後,
AI便急速爆紅.
IBM是走第一代AI的那個路線.而不是神經網路.

因為理論上用到了機率,所以被誤以為是統計.
統計是一種估算機率的方法.

以視覺辨識的AI來說,
神經網路所模擬的其實是人類的視神經.
第一層的神經元跟人類初級視神經的處理結構是一樣的.
這一層會抽取影像中的小範圍局部特徵,
像是小直線段,小轉角,之類的.這在80-90年代已經辦到了.

但是如何學習高階表示結構,這就是近年來的突破.
這一塊據我前幾年所知,醫學上也還無法在生理上找出切確的結構.
但是顯然新的演算法,可以達到部分的能力.

語音辨識也是類似的方法.
目前AI實際的應用也以辨識為大宗.
再來就是大數據的分類,
因為理論上,神經網路也能視為多維空間的分類器.

其實Alpha Go的高階推理能力,是蠻令人震驚的產物.
連Deep Mind自己也都被嚇一跳.
如何將這種高階推理能力應用在一般項目,而非特化的圍棋.
這恐怕才是Deep Mind十分想達到的目標.

其實人類智慧上還有多種能力,目前的AI是無法做到的.
科學家還有努力的空間.
不過,現在AI所展現的潛力,已經讓人目瞪口呆了.

-----------------

這些秘密話語來自活著的耶穌,由迪迪摩斯•猶大•多馬記錄。
他說:「任何人發現了這些話的意義,將不會嚐到死亡的滋味。」
多馬福音第1節

Edited by - cwchang2100 on 07/04/2018 10:01:38
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helldog
路人甲乙丙

3264 Posts

Posted - 07/04/2018 :  10:03:50  會員資料  Click to see helldog's MSN Messenger address Send helldog a Private Message  引言回覆
你覺得現在的AI熱潮算是泡沫嗎?還是不到蓋棺論定之時?
quote:
Originally posted by cwchang2100

quote:
Originally posted by helldog

有人說8-90年代AI失敗,是因為科學家們想讓AI像人一樣的思考,結果失敗了。現在的AI其實是玩統計學,然後AI到底是怎樣學習/推論的,為何AI最終會得出此結論,這方面的過程是黑箱,科學家們也是不知道,意思就是無法預測出AI的結論



其實不是這樣的.

AI之前的失敗有兩次:

(1)第ㄧ次是50-60年代的規則推論式的AI,
主要是以LISP語言為代表.
因為電腦容量太小,只能模擬人類的高階推理能力. (邏輯學)
但是缺點是沒有學習新知的能力.

其實那時就有人搞神經網路, (另一條路線)
但是只有數個神經元和單純的一兩層結構.
幹不了啥事,只是科學上模擬神經元.

(2)第二次是80-90年代的神經網路,
有人搞到兩層甚至多層神經結構,
理論上也有些突破,可以解一些簡單的問題.
但是電腦容量依然太小.
理論上的問題是沒找到正確更新,
多層神經網路的內層比重的演算法.

現在,電腦容量稍大,而且理論上也有突破.
找到如何更新多層神經網路的演算法.
一開始還侷限在影像辨認和語音辨認.
但是在Alpha Go證實可以進行高階的類思考後,
AI便急速爆紅.
IBM是走第一代AI的那個路線.而不是神經網路.

因為理論上用到了機率,所以被誤以為是統計.
統計是一種估算機率的方法.

以視覺辨識的AI來說,
神經網路所模擬的其實是人類的視神經.
第一層的神經元跟人類初級視神經的處理結構是一樣的.
這一層會抽取影像中的小範圍局部特徵,
像是小直線段,小轉角,之類的.這在80-90年代已經辦到了.

但是如何學習高階表示結構,這就是近年來的突破.
這一塊據我前幾年所知,醫學上也還無法在生理上找出切確的結構.
但是顯然新的演算法,可以達到部分的能力.

語音辨識也是類似的方法.
目前AI實際的應用也以辨識為大宗.
再來就是大數據的分類,
因為理論上,神經網路也能視為多維空間的分類器.

其實Alpha Go的高階推理能力,是蠻令人震驚的產物.
連Deep Mind自己也都被嚇一跳.
如何將這種高階推理能力應用在一般項目,而非特化的圍棋.
這恐怕才是Deep Mind十分想達到的目標.

其實人類智慧上還有多種能力,目前的AI是無法做到的.
科學家還有努力的空間.
不過,現在AI所展現的潛力,已經讓人目瞪口呆了.

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這些秘密話語來自活著的耶穌,由迪迪摩斯•猶大•多馬記錄。
他說:「任何人發現了這些話的意義,將不會嚐到死亡的滋味。」
多馬福音第1節



裝神弄鬼一整天,
撒潑噴糞最愛現,
肚中墨汁無半罐,
媽寶地狗是半仙。
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cwchang2100
我是老鳥

Cayman Islands
9107 Posts

Posted - 07/04/2018 :  10:10:56  會員資料  Visit cwchang2100's Homepage Send cwchang2100 a Private Message  引言回覆
quote:
Originally posted by helldog

你覺得現在的AI熱潮算是泡沫嗎?還是不到蓋棺論定之時?



現在是大家努力不讓AI變成泡沫.

但是離蓋棺論定就真的還早.

除非類似像Deep Mind的那些人,
又能搞出啥驚天地泣鬼神的新理論.

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這些秘密話語來自活著的耶穌,由迪迪摩斯•猶大•多馬記錄。
他說:「任何人發現了這些話的意義,將不會嚐到死亡的滋味。」
多馬福音第1節
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小毛
路人甲乙丙

Taiwan
3898 Posts

Posted - 07/04/2018 :  11:01:10  會員資料  Visit 小毛's Homepage Send 小毛 a Private Message  引言回覆
記得有報導說圍棋之後,人工智慧要改玩遊戲。如果玩的是像紅色警戒或是DOTA這類的即時戰略或是很講控制技巧的遊戲,那可能對於未來發展戰術層面人工智慧會有很大的進展。也就是說把人工智慧用在更有效率的殺人方面越來越進步了....XD



** 小毛的新幻想空間逐漸復活中(新增3D圖喔).....**
http://lordmrx.pixnet.net/blog
歡迎參觀
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metalfinally
路人甲乙丙

714 Posts

Posted - 10/12/2018 :  17:02:52  會員資料 Send metalfinally a Private Message  引言回覆
被Softbank買下來的 Boston Dynamics,發布了他們的四足步行機器狗 Spot 巡視日本建築工地(竹中工務店的建案)的影片
https://youtu.be/wND9goxDVrY

新聞報導
來看看 Spot 四足機器犬在工地上班的情況 - Engadget中文版
https://chinese.engadget.com/2018/10/12/boston-dynamics-spot-construction-demo/

--
在機器人接管人類工作前,他們會先來監視人類....

Edited by - metalfinally on 10/12/2018 17:05:40
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