wo ist agi

Computersysteme basierend auf AGI-Technologie ( ‚Agis‘) sind speziell dazu entworfen Lage sein, zu lernen. Sie sind in der Lage ein breites Spektrum an Wissen und Fähigkeiten über das Lernen, ähnlich wie wir das tun zu erwerben. Im Gegensatz zu aktuellen Computersystemen, braucht AGIS nicht zu tun, um neue Aufgaben zu programmieren. Stattdessen werden sie einfach durch den Menschen angewiesen und unterrichtet. Darüber hinaus können diese Systeme selbst lernen sowohl implizit ‚on-the-job‘ und ausdrücklich durch das Lesen und Üben. Darüber hinaus genau wie Menschen, sie elastisch an veränderte Umstände anzupassen.

Diese allgemeine Fähigkeit, durch natürliche Interaktion mit der Umwelt zu lernen, sowie von Lehrern, kann sie selbstständig erweitern und anpassen, ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit sie immer gut informiert werden, intelligent und nützlicher.

Zusätzlich zu ihrer intrinsischen Lernfähigkeit werden agis auch in einer zielgerichteten Weise funktionieren gestaltet. Das bedeutet, dass sie ihre Aufmerksamkeit auf Informationen und Aktivitäten konzentrieren, die wahrscheinlich zu helfen, Probleme zu lösen, die sie erhalten haben. Zum Beispiel kann ein AGI geschulte und Inkonsistenzen bei Arthritis Medikamente Studien aussehen wird seine Zeit Durchlesen relevante Artikel, Nachrichten und Hintergrundinformationen, und fordern Sie relevante zusätzliche Informationen oder Klärung von anderen Forschern verbringen. Auf der anderen Seite, zugewiesen ein AGI ein persönlicher Assistent wird versuchen, aus Wissen und Fähigkeiten, die für diesen Job, wie das Lernen zu sein, wie man mit verschiedenen Arten von Geschäftspartner, Terminen, Prioritäten und Reisearrangements sowie die persönlichen beschäftigen Vorlieben seines Chefs.

AGIS lernen sowohl konzeptionell und inhaltlich. Konzeptionelle Lernen bedeutet, dass Wissen in geeigneter Weise verallgemeinert und abstrakte Form assimiliert: Fähigkeiten für eine Aufgabe für ähnliche verfügbar erworben, aber nicht identische Aufgaben, während zugleich das System viel nützlicher und robust zu machen, wenn sie mit Veränderungen der Umwelt fertig zu werden. Kontext, auf der anderen Seite ermöglicht das System relevante Hintergrundinformationen zu nutzen, um in geeigneter Weise seine Antworten auf jede spezifische Situation anzupassen. Es kann in berücksichtigen solche wichtigen Faktoren wie die jüngsten Aktionen und Ereignisse, aktuelle Ziele und Prioritäten, die es mit sich in Verbindung steht, und alles, was seine aktuellen Aktionen beeinflusst.

Weitere zentrale AGI Features sind eine Möglichkeit, Ereignisse und Ergebnisse zu antizipieren, und die Fähigkeit, introspect bewusst zu sein, seine eigenen kognitiven Zuständen (wie Neuheit, Verwirrung, Sicherheit, das Niveau der Fähigkeit, etc). Diese Design-Merkmale, kombiniert mit der Tatsache, dass AGIS direkt ihre Umgebung wahrnehmen, über die eingebaute in Sinn, verleiht sie mit menschenähnlichem Verständnis von Fakten und Situationen.

Im Gegensatz dazu basierten Systeme auf herkömmlicher AI-Technologie bieten wenig oder keine Lernfähigkeit über ihre anfängliche einmalige Trainingsphase (falls vorhanden). Traditionelle Computerprogramme sind für spezielle Anwendungen entwickelt und sind nicht in der Lage für andere Zwecke verwendet werden. In der Tat, auch innerhalb ihrer bestimmten Domäne alle neuen Anforderungen oder Änderungen ihrer Betriebsumgebung erfordern teure Programmänderungen.

Um eine menschliche Analogie zu verwenden, den Unterschied zu markieren, stellen Sie sich eine völlig ungeschulte Person. Wenn wir sie setzen wollten auf einem Fließband zu arbeiten, konnten wir sie mit einem sehr detaillierten Skript für eine bestimmte Reihe von Aktionen anweisen; in anderen Worten, Auswendiglernen, ohne wirkliches Verständnis (wie die Programmierung eines ‚Expertensystem‘). Oder könnten wir uns auf die viel schwierigere Aufgabe nehmen sie zu lehren, lesen und schreiben, logisch zu denken und zu lernen. Dies würde es ermöglichen, sie zu erlernen und wieder lernen, eine beliebige Anzahl von Arbeitsplätzen in der Fabrik und anderswo; und ausführen sie viel intelligenter mit Verständnis. Dies ist der AGI-Ansatz. Darüber hinaus kann ein gebildeter Mensch (oder AGI) verwaltet auch andere Organisationen, die mit Low-Level-Fähigkeiten, oder solche, die hoch spezialisierte Kenntnisse besitzen, um dadurch stark ihre eigene Produktivität zu steigern.

Zusammengefasst bedeutet eine AGI der Fähigkeit zu lernen, eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlicher AI-Technologie: Es gelehrt werden kann, statt programmiert werden müssen; es lernt aus Erfahrung und kann selbst lernen; es kann mit Mehrdeutigkeit und unbekannten Situationen umgeht, weiß, wann um Hilfe zu bitten, und von Fehlern elastisch und autonom erholen.

Beachten Sie, dass alle diese Vorteile sind neben Computersystemen natürlicher Stärken: große 'fotografische Erinnerungen, hohe Geschwindigkeit, Genauigkeit, Nachrüstbarkeit, nahtlose Anbindung mit anderen Systemen, usw. Ein weiteres wesentliches Merkmal solchen trainierbar / trainierten Systeme ist, dass, im Gegensatz zu Fach Menschen, können sie dupliziert werden und effizient bündeln Wissen und Erfahrung. Diese Funktionen ermöglichen eine schnelle Aufwärtsskalierung der Produktion. Zum Beispiel können verschiedene Agis, nachdem insbesondere Spezialitäten geschult wurden, konnten ihr Wissen bündeln und dann mehrere hundert Mal dupliziert werden, um jedes von ihnen mit ihren gebündelten Wissen Imbuing. Von dort aus kann auf diesem AGIS koordiniert pursue, noch einzelne Pfade, während sie regelmäßig zu aktualisieren.


Wo ist agi

Zusammenfassung: Artificial General Intelligence (AGI) ist die lange nach dem ‚Gehirn‘ gesucht, die alle Zweige der AI vereinen in eine Allzweck-Plattform, die mit dem menschlichen Ebene Intelligenz in einer breiten Vielfalt von Aufgaben durchführen kann. Wird es uns befreien oder uns ersetzen? Es ist näher als Sie denken.

Wo ist agiKann man den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen? Das ist eine der Fragen, ein KI-System könnte aufgefordert werden, zu beantworten und wahrscheinlich nicht gelingen. Wenn Sie jedoch sind versucht, die allgemeinen Trends und Literatur in AI zu folgen, könnten wir uns die gleiche Frage stellen.

Wir sind mit Artikeln über Fortschritte in der Bildverarbeitung, in natürlicher Sprache (Sprache) und Textverarbeitung (die großen drei der tiefen Lernen) sowie Robotik überschwemmt. Aber Sie haben das sehr wichtiges Ziel der Vermischung diese zusammen in eine künstliche General Intelligence Plattform (AGI) verpasst, die der heilige Gral der AI ist.

Um die AI zu verstehen heute lesen Sie über Sie, indem er sich selbst beginnen müssen, ist das, was ich sehe über Stark gegen Schwach AI und / oder über Broad gegen Narrow AI? Alle inkrementellen Verbesserungen der KI kann entlang dieser beiden Dimensionen charakterisiert werden.

Stark gegenüber AI Weak

Das starker KI Lager arbeiten an Lösungen wirklich menschliches Denken zu simulieren. Das schwache KI Lager will Systeme bauen, die sich wie Menschen verhalten, pragmatisch nur das System bekommen zu arbeiten.

Schmale gegen Broad AI

Eine weitere Abteilung in AI Entwicklung ist schmale AI gegen Broad AI. Da die Voraussetzung ist, dass die Maschine die gleiche Aufgabe wie ein Mensch ausführen dann schmale AI ermöglicht eine Menge begrenzt oder eng Beispiele definiert, von tiefen Lernen auch außerhalb. Zum Beispiel NEST Thermostate oder Systeme, die Optionen empfehlen (was zu sehen, die auf dem neuesten Stand, was zu kaufen). Broad AI dann ist ein System, das zu vielen kontextsensitiv Situationen, in denen sie angewendet werden können menschliche Aktivität oder die Entscheidungsfindung nachahmen kann.

Das Ziel der Künstlichen General Intelligence (AGI) ist eine Plattform zu schaffen, ist Stark (Simuliert menschliches Denken) und breit (Verallgemeinert in einem breiten Spektrum von Umständen).

Das Streben nach AGI ist lebendig und gut

Nicht viel wurde in der Presse vor kurzem über die Verfolgung von AGI gesehen. Für den Anfang haben die inkrementellen Gewinne in Teil AI durch vertieftes Lernen und Robotik vertreten größeres Geld und größere Unternehmen hinter ihnen und mehr close-in-Anwendungen. Nichts einzuwenden. Wirtschaft schreibt vor, dass wir uns in einer inkrementalen Weise machen profitieren von unserer Bemühungen so schnell wie möglich bewegen, um diese Fortschritte in den Vordergrund unserer Aufmerksamkeit geschoben werden. Allerdings ist das Streben nach AGI lebendig und gut in der Wissenschaft, und auch in einigen sehr interessanten Start-ups.

Deep Learning und Robotik sind die Body - AGI ist das Gehirn

Ein Weg Sinn dieses zu machen, ist, die Elemente des Tief Lernen und Robotik und die Arme und Beine des AGI zu sehen, oder richtiger der Augen (Bildverarbeitung), die Ohren und dem Mund (Text und Verarbeitung natürlicher Sprache) und der Körper (Robotik, insbesondere neue haptische Entwicklungen). Nun, wie die Vogelscheuche in dem Zauberer von Oz, wenn ich nur ein Gehirn.

Sie müssen nicht lange suchen, um Beispiele für die Grenzen der klügste Systeme von heute. Nehmen Sie diesen Austausch mit Siri. Siri, der der erste Präsident der Vereinigten Staaten war. Siri: George Washington. Siri, wie alt war er? Siri: 234 Jahre. Diese Antwort, weil Siri kann den Zusammenhang nicht erkennen, dass ich über George frage, und nicht über die Vereinigten Staaten. Es ist in Antizipation Kontext, in dem unsere KI-Systeme meist brechen.

Wie werden wir wissen, wenn wir dort sind

Da die Diskussion ernsthaft in den 1950er Jahren begann, wurden schlagen Forscher verschiedene Tests, ob ein System könnte ‚intelligente‘ in Betracht gezogen werden. Wir haben alle von den Turing-Test gehört. Kann ein System einen Menschen täuschen, zu glauben, dass der Mensch mit anderen Menschen interagiert. Aber es gibt noch interessanter und aussagekräftige Tests.

Wo ist agiDer Kaffee-Test (Goertzel)

Eine Maschine wird die Aufgabe gehe in eine durchschnittliche amerikanische Heimat gegeben und herauszufinden, wie man Kaffee machen. Es muss die Kaffeemaschine finden, finden Sie den Kaffee, Wasser, einen Becher zu finden, und den Kaffee brauen, indem Sie die richtigen Knöpfe zu drücken.

Der Roboter-Student-Test (Goertzel)

Eine Maschine ist die Aufgabe, die Einschreibung in einer Universität, zu nehmen und dieselben Klassen vorbei, die würden der Menschen, und ein gewisses Maß zu erhalten.

Der Einstellungstest (Nilsson)

Eine Maschine ist die Aufgabe der Arbeits eine wirtschaftlich wichtige Aufgabe gegeben, und muß genauso gut oder besser als das Niveau durchführt, die die Menschen an im gleichen Job auszuführen.

Gewiß ist die letzte scheint, die meisten auf den Punkt, da sie die Leistung für die wirtschaftliche Leistung bindet. Allerdings ist es unwahrscheinlich, dass wir ein einzelner Mensch in der Lage zu meistern jede einzelne wirtschaftlich wichtige Aufgabe finden konnten, so können wir vielleicht den Sieg erklären, wenn die AGI einen oder mehr Aufträge, wenn nicht alle beherrschen. Es ist auch wichtig zu beachten, dass nicht für ein System, fragen die nachweislich bewusst, selbst bewusst ist, oder moralisch.

Um es zusammenzufassen, wird unser AGI-System muß menschenähnliche allgemeine Intelligenz Anzeige nicht auf einen bestimmten Satz von Aufgaben gebunden. Es muss in der Lage sein, zu verallgemeinern, was es vor allem gelernt hat, diese Verallgemeinerungen in Kontexten qualitativ sehr verschieden von zu erweitern, was es gesehen hat, bevor

Welche Werkzeuge Brauchte eine AGI-Plattform?

Diese Frage ist im Herzen von vielen AGI Konferenzen gewesen und die Antworten sind so zahlreich wie die wissenschaftlichen Disziplinen, die Frage zu studieren. Aber wir können ein bisschen eine Abkürzung nehmen und über Argumentation Stile sprechen. Der allgemeine Zweck AGI-Plattform müssten alle drei deduktiv, induktiv, und Abduktion.

Wo ist agiDeduktiv Argumentation beginnt mit einer allgemeinen Erklärung oder Hypothese aus und untersucht die Möglichkeiten einen spezifischen, logischen Abschluss zu erreichen. Die wissenschaftliche Methode verwendet Abzug zu Test Hypothesen und Theorien. In deduktiven Folgerung halten wir eine Theorie und darauf basierende wir eine Vorhersage ihrer Folgen zu machen. Das heißt, wir vorhersagen, was die Beobachtungen sein sollte, wenn die Theorie richtig waren. Wir gehen von der allgemeinen - die Theorie - auf die spezifische - die Beobachtungen.

Induktiv Begründung ist das Gegenteil von dem deduktiven. Induktives Denken macht Verallgemeinerungen aus spezifischen Beobachtungen. In induktiven Schließens, gehen wir von der spezifisch für den allgemeinen. Wir haben viele Beobachtungen machen, um ein Muster erkennen, eine Verallgemeinerung machen, und schließen eine Erklärung oder eine Theorie.

abduktiven Argumentation beginnt in der Regel mit einem unvollständigen Satz von Beobachtungen und geht auf die wahrscheinlichste mögliche Erklärung für die Gruppe von Beobachtungen. Es basiert auf Herstellung und Überprüfung von Hypothesen, die besten verfügbaren Informationen verwenden. Es bringt oft macht eine Vermutung nach einem Phänomen zu beobachten, für die es keine klare Erklärung.

Es ist Abduktion, die uns von einem Kontext zum anderen springen hilft und ist der am häufigsten übersehen Werkzeug in der AI Arsenal. Man könnte sagen, dass die Abduktion Fähigkeit müssen wir mit irgendeiner Art von hypothetischen Szenario Generator starten würde. Diese Hypothesen würden dann auf die beste Schätzung oder Vermutung geworfelt gelegt.

Wie nah sind wir

Jede AGI Konferenz scheint etwas anderen Schlussfolgerungen diese Frage und kommen zu fragen. Es gibt erhebliche Uneinigkeit darüber, ob bestehende Systeme emulieren einen 3. Grader oder ein zweites Jahr med Student je nachdem, wer die Auswertung tut.

Die Zahl, die Sie sehen Pop-up am häufigsten obwohl 2050 ist, dass das Datum ist, dass viele führende Forscher sagen, wir sollten robust AGI-Plattformen in weiten Verbreitung der Lage, die Durchführung einer Vielzahl von menschlichen Aufgaben mit gleichem oder höherem Qualifikationsniveau wie die Menschen zu sehen, erwarten sie ‚ll verdrängen.

35 Jahre scheint wie eine lange Zeit zu warten. Vor 35 Jahren sahen wir nur die Entstehung von PC am Arbeitsplatz und waren immer noch mehr als ein Jahrzehnt weg von dem World Wide Web. So scheint 2050 ein bisschen wie ein Polizist aus. Die Einschränkungen, die es gibt sind nur technische Probleme und wie alle technischen Probleme werden schließlich überwunden werden. Vor allem mit den riesigen Mengen an Geld ausgegeben wurde von unseren größten und klügstenen Tech-Unternehmen.

Dennoch wächst langsam den Baum der Erkenntnis, und dies wird eine inkrementelle Reise durch Wissenschaft, kleine Start-ups, und vor allem von unseren größten Tech-Unternehmen angetrieben sein.

IBMs Gefahr spielt Watson ist ein Beispiel für diese Richtung. Watson sieht Tausende von Stücken von Text an, dass es das Vertrauen in seinen Abschluss geben. Wie Menschen ist Watson können Muster in Text bemerken, von denen jeder einen Zuwachs von Beweismitteln darstellt, dann addieren sich, dass die Beweise für die wahrscheinlichste Schlussfolgerung zu ziehen. Es wird gesagt, dass Watson nun Traurigkeit in Ihrem Schreiben erkennen kann.

Ich bin sicher, dass IBM für viele Anwendungen versucht, aber eine, die viel versprechend scheint, ist für Watson des weltweit klügstener Arzt mit außergewöhnlichen diagnostischen Kräften zu werden. Während die eine bemerkenswerte Leistung wäre, fällt es nach wie vor weit hinter einem Mehrzweck decisioning-Plattform, die in mehreren Kontexten verwendet werden kann.

Im Jahr 2014 bested Google Facebook in ihrem Streben, das Unternehmen Tiefen Geist für mehr als $ 400 Millionen zu kaufen. Dies ist ein Unternehmen, das kein Produkt und keine Einnahmen hat, aber zu der Zeit haben etwa 25% der weltweit führenden Experten in AI (das ist 12 Personen aus einer weltweiten Experten-Bevölkerung estmated nur 50 im Jahr 2014) berichten.

Dann gibt es noch Start Beyond Limits, die Vereinbarungen mit der NASA über JPL und CalTech zu nutzen, um ihre IP in AI hat. Sie sind auf jeden Fall in Ausübung einer AGI-Plattform aber ihr unmittelbares Ziel für die Monetarisierung können Sie sich überraschen. Es macht die digitale Marketing effizienter zu gestalten. Selbst mit den besten Targeting Klickraten auf digitaler Werbung aussehen wie 1: 1000. Und wenn Sie sagen, ein Spielzeug für ein neugeborenes einkauften, weil man in die Dusche ging, sind Sie wahrscheinlich die Werbung fortsetzen Basis für Monate auf dieser Suche zu bekommen und Monate zu kommen. Ein Kontext bewusst AGI-Plattform würde eine viel größere Menge an Daten zusammenstellen und sich bewusst werden, dass dies nicht ein sich wiederholendes Kauf Wunsch ist, vermutlich digitales Marketing um mehrere Größenordnungen effektiver zu gestalten.

Wenn Sie bereits ein Datum Wissenschaftler sind Sie wissen, Sie haben den besten Job in Amerika mit einem vor kurzem berichtete Median Grundgehalt von etwa 117.000 $. wenn Sie das Teil über die im Jahr 2014 lesen Allerdings gab es nur etwa 50 anerkannten Führer in der KI in der Welt mögen Sie vielleicht auf diesem Zug aufzuspringen. Eine zuverlässige Quelle (aber nicht bestätigt) sagte mir kürzlich, dass IBM, Google und der andere große Tech-Spieler buchstäblich sauber fegen die Meister-Level-Daten Wissenschaft Absolvent an Top-Universitäten mit Spezialitäten in AI mit Gehältern von $ 175.000 und ohne Erfahrung beginnen! Wenn das Timing und das Interesse für Sie arbeiten, also du bist nur ein Master-Ebene Programm in DS starten, dann einer Spezialität in AI konnte nicht nur zu einem außergewöhnlichen Gehalt führen, sondern auch zu einem Platz in der Verfolgung Articial General Intelligence.

Über den Autor: Bill Vorhies ist Editorial Director für Daten Wissenschaft Mittel- und hat als Daten Wissenschaftler und kommerzielle prädiktiven Modellierer praktiziert seit 2001 kann er erreichen Sie unter:


Wo auf meiner Form 1040 melde ich AGI (bereinigtes Bruttoeinkommen)?

Wo ist agi

Wo ist agi

Auf einem Standard-IRS-Formular 1040, fügen Sie und angepasst Bruttoeinkommen berichten, oder AGI auf der Leitung 37. Zeile 37 erscheint auf der ersten Seite des Formulars und die Figur dort aufgeführten an die Spitze der aufeinanderfolgenden Seiten übertragen wird. Viele der vorhergehenden Zeilen auf der ersten Seite, insbesondere Zeilen 23 bis 35 werden verwendet, um alle normalen Steuerabzüge zu berechnen und listen Sie nehmen möglicherweise in Anspruch nehmen. Diese Abzüge dienen der gesamten zu versteuernden AGI zu reduzieren.

Für die meisten Amerikaner ist AGI eine relativ einfache Figur. Normale Abzüge, wie sie für Bildungsausgaben oder Beiträge zu einem qualifizierenden Ausbuchungskonto, sind einfach herauszufinden und abziehen von Gesamtbruttoeinkommen, die auf Form 1040 früher herausgefunden wird.

Form 1040 ist das einzige IRS-Formular, das für jeden möglichen Steuerabzug erlaubt. Andere Versionen dieser Seite, einschließlich Formular 1040A und Formular 1040EZ haben deutlich Anpassungsmöglichkeiten reduziert. Alle diese Formen für die Standard-Abzug ermöglichen.

Linie 37 ist nur das Haus Ihrer AGI auf Formular 1040. Es unterscheidet sich für jede IRS-Formular ist; beispielsweise Formular 1040A listet AGI auf der Leitung 21.

Einige Staaten verlangen, ihre Bewohner jährliche Einkommensteuererklärung mit der staatlichen Steuerbehörde einzureichen. Das bedeutet, dass Sie auch AGI für diese Zwecke Liste, obwohl es in einem anderen Teil des Dokuments aufgeführt werden. Sie können einfach AGI für Bundessteuern berechnen und diese Zahl in jeden Staat eingereichten Unterlagen übertragen.

Ihr AGI bestimmt, welche Steuervorteile Sie sind für, wie die IRS verarbeitet Ihre Form und Änderungen an der Steuerklasse Sie unter Datei. Bevor Sie Ihr Formular 1040 ausfüllen, nehmen Sie die Zeit, um Ihre Abzüge zu maximieren und Ihre gesamten zu versteuernden Einkommen zu reduzieren.