Künstliche intelligente Absorption von Beobachtungsdaten

Können wir alle unsere Luftfahrtingenieure durch künstlich intelligente Supercomputer ersetzen, um die perfekten Flugzeugkombinationen zu entwickeln? Flugzeuge, die zu vertikalem Flug, Manövrierfähigkeit und unglaublicher Leistung fähig sind, sind das Hauptziel des Luft- und Raumfahrtdesigns in der Luftfahrt. Wenn wir uns die Designs der leistungsstärksten Flugzeuge ansehen, sehen wir, dass viel kopiert wird und nicht viele neue Designs. Wenn sich Luft- und Raumfahrtingenieure und Luftfahrtforscher ständig gegenseitig kopieren, wie können wir dann Super-Durchbrüche im Design erzielen?

Wenn wir künstlich intelligenten Supercomputern erlauben, Entwürfe zu entwickeln, ohne ihnen zu viele Parameter zu geben, haben wir vielleicht eine bessere Chance, einen Durchbruch zu erzielen, den wir suchen. Jedes Flugzeug ist ein Kompromiss. Sie können ein Flugzeug bauen, um viel Gewicht zu tragen. Dabei begrenzen Sie jedoch häufig die Geschwindigkeit und erzeugen am Ende mehr Luftwiderstand, als Sie gehofft hatten. Ein Flugzeug, das für Geschwindigkeit gebaut wurde, normalerweise als Körperlinien, die das Fahren unangenehm machen. Wenn wir jedoch einem Supercomputer mit künstlicher Intelligenz erlauben, ein Problem zu lösen, wird es vielleicht ein neues Design entwickeln, das nicht dem entspricht, was ein Mensch bauen würde, aber eher etwas radikal Neues und Anderes. Interessiert es uns wirklich, dass es so aussieht, wie ein Flugzeug aussehen soll, oder kümmern wir uns mehr um die von uns eingestellten Leistungsparameter?

Humanwissenschaftler suchen nach Möglichkeiten, intelligentere und bessere künstliche intelligente Roboter zu bauen, um gemeinsam mit ihren menschlichen Kollegen als Assistenten die Effizienz und Aufgabenleistung zu steigern. Wie R2D2 und C3PO in George Lucas ‘berühmtem Star Wars Blockbuster-Film. Super kluge Think Tank-Teams glauben, dass sie kurz davor sind, alles herauszufinden.

Sie sehen, wenn wir möchten, dass künstliche intelligente (KI) Roboterassistenten mit Menschen zusammenarbeiten und mit ihnen zusammenarbeiten, müssen wir ihnen Persönlichkeit verleihen. Sie sehen, wir können nicht nur Spiegelung verwenden, das ist nur ein Bestandteil des Lebens. Spiegeln ist ein weit verbreitetes menschliches Merkmal und es ist etwas, was Carnegie Mellon seit einiger Zeit tut, und wir sehen dies auch bei japanischen Roboterforschern und sogar bei diesen Spitzenreitern am MIT. Das Spiegeln allein reicht jedoch nicht aus, da es ziemlich schnell zu einer Verschlechterung führt.

Künstliche intelligente Roboter

Wir können nicht zulassen, dass die Mensch-Computer-Bindung nur solche Spiegelungsmuster aufrechterhält. Wir müssen einige Anomalien in den Prozess einbinden, die in der menschlichen Interaktion zu finden sind, damit die Bindung ausreicht, da die angeborene Tendenz des Menschen darin besteht, den Roboter zu spiegeln auch. Lassen Sie mich mit Ihnen eine Zusammenfassung in dieser Richtung besprechen. Sie sehen, wenn jeder Mensch gleich wäre, wäre es wie bei den Borg, wenn jeder genau das gleiche Auto hätte, würden die Leute ihre Autos nicht schätzen, und wenn jeder Baum gleich wäre, wäre es wie ein künstlicher Wald, kein echter.

Wenn wir also einen Replikatbaum erstellen, kann es sich nie um eine exakte Replik eines jemals erstellten Baums handeln, sondern innerhalb eines Bereichs oder zweier paralleler Linien oder Grenzen von Anpassungen, und jeder einzelne Baum muss sich innerhalb dieser Grenzen und der Punkte befinden, die die Bäume darstellen muss sich innerhalb dieser Linien schlängeln, die Linien berühren, hin und her schreiben oder sie sogar kreuzen. Sie sehen, das ist das Leben. Etwas, das über die Grenzen hinausgehen kann, ist nicht beschränkt.

Die brillantesten Köpfe glauben, dass sie Roboterassistenten entwerfen können, die auch Menschen verbinden, und glauben, dass sie dies herausfinden können. Sie setzen darauf. Durch die Verwendung eines solchen individualistischen Ansatzes für Persönlichkeiten in der KI-Robotik; dann und nur dann wird der Verstand sehen, was er wirklich erwartet, nicht nur ein dummes Stück Metallroboter. Kein Computerspiel mit Grenzen, aber genug, dass es keine Grenzen zu geben scheint. Dann wird es das Leben ohne reproduzierbare Muster in seiner Gesamtheit mehr simulieren und replizieren.

Wenn nicht, werden wir unsere Simulation oder Replik verschenken, indem wir im Geist eine Gehirnwelle verursachen, die Besorgnis erregt und sagt. Was? In diesem Fall verlieren wir. In diesem Fall wird die Freundschaft oder Bindung zwischen Roboterassistenten und Menschen unterbrochen und es kommt zu Misstrauen.

Denken Sie, Tanker denken, dass sie das schlagen können, und sobald es herausgefunden ist, sind die Anwendungen wirklich endlos. Menschen können es genießen, tatsächlich in der Nähe von Nachbildungen, Simulationen oder anderen Dingen als dem Leben zu sein, ohne Grund zur Besorgnis oder zur Schädigung ihrer Psyche. Viele sind sich ziemlich sicher. Einige Forscher glauben derzeit, die Antwort zu kennen, und sie haben daran gearbeitet. Viele der brillantesten menschlichen Köpfe glauben, dass sie ein perfektes System der Nicht-Perfektion entwickeln werden, um den Menschen zu gefallen, ohne störend zu wirken, und können so einen Baum oder viele Bäume bauen, die mit kleinen und großen Anomalien aus derselben Form geschnitten werden wie das Leben. Die verwendeten Systeme sind niedlich und die Spiegelung ist schön und das alles. Ohne ihre hervorragende Arbeit zu beeinträchtigen, müssen wir im Hier und Jetzt zugeben, dass diese Eigenschaften einfach noch nicht gut genug sind. Ich hoffe sehr, dass Ihnen unsere heutige Diskussion über Lance Winslows iPod Casting gefallen hat. Ich gebe dir immer etwas zum Nachdenken.

Um sicherzustellen, dass künstliche intelligente Robotersysteme die richtigen Daten von ihren Sensoren und die Kombination von Daten von jedem Sensor absorbieren, um Beobachtungsdatensätze zu bilden, müssen wir bestimmen, was für die Speicherung in welchen Daten aus den Datensätzen gespeichert werden muss. Da wir erwarten, dass künstliche Intelligenzsysteme lernen, ihr Verhalten ändern und sich anpassen, müssen wir uns mit der Absorption von Beobachtungsdaten befassen, und gehaltene Beobachtungsdaten werden in Zukunft verwendet. Das heißt, zukünftige Ereignisse, an denen die künstlich intelligenten Robotersysteme beteiligt sein werden und wie sie reagieren werden.

Die Aufnahme von Beobachtungsdaten ist in der Tat ein zentraler Punkt. Dies gilt jedoch auch für das Dumping fehlerhafter Daten, Daten, die bei Fehlern verwendet wurden, oder für Entscheidungen, die aus diesen Daten getroffen wurden, die zu falschen Antworten oder zu etwas anderem als der bestmöglichen Wahl in diesem bestimmten Fall führten. Eine Möglichkeit, Daten von den Sensoren zu absorbieren, besteht darin, während der Aktivität des künstlich intelligenten Robotersystems kontinuierlich XML-Tabellen mit Daten zu erstellen. Anschließend hielt das Robotersystem die Datensätze systematisch auf bestimmte Ereignisse mit vorherigen Datensätzen ab, die entweder in die Einheit programmiert wurden oder die von den Einheiten erstellt wurden, um die Verwendung der besten Datensätze oder XML-Tabellenkalkulationen am besten zu ändern.

Dann hat das künstlich intelligente Robotersystem die neuen Daten absorbiert oder die alte Tabelle oder Master-Tabelle geändert und dann die alten Daten ausgegeben. In erster Linie zum Thema Mobilitäts- und Bewegungssensoren kann das künstlich intelligente Robotersystem seine Stabilitätskontrollsysteme basierend auf Wind, Traktion der Oberfläche, Einfallswinkel, Neigungswinkel, Geschwindigkeit der Einheit oder Gewicht des zu tragenden Objekts anpassen. All diese Faktoren können tatsächlich eine Störung des Ereignisses in der Roboterbewegung verhindern, wenn zusätzliche Datensätze tatsächlich durch Variationsauslöser von Daten mit den Master-Datensätzen verbunden werden.

Obwohl dieses spezielle Thema sehr schnell sehr kompliziert werden kann, dachte ich, dass es für Sie von Interesse sein könnte, direkt mit dem Konzept zu sprechen, wann und warum neue Daten von künstlich intelligenten Robotersystemen mit den Sensoren absorbiert werden müssen, die in noch nicht angetroffenen Situationen vorhanden sind. Es ist wichtig, dass das künstlich intelligente Robotersystem genau so lernt, wie ein Kind beim ersten Gehen das Ausprobieren lernen muss.

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