현재 AI 연구의 실제 응용에서 가장 중대한 진전/획기적인 점은 무엇이라고 생각하십니까? (기계 학습, 통계 데이터 처리 및 other disciplines spinned off from AI을 포함하되 이에 국한되지는 않음).현재 가장 중요한 AI 개발은 무엇입니까?
싶지 않아/살려주세요 : AI에 대한 얘기 일이/실망 겨울을;
원하는 작업 : 콘크리트 실제 응용 프로그램에 대한 링크 및 포인터.
나는 가장 중요한 돌파구가 실제 소비자 애플리케이션이 실제로 일상적으로 오늘 AI를 활용하는 것으로 생각합니다. 10 년 전과 마찬가지로 학술 연구와 특수 응용 분야에 대한 호기심 만이 아닙니다. 몇 가지 예 :
그것은 우리 주위에 전부! :-)
나는 강력한/실제 AI가 말하기/이해 컴퓨터가 '향후 5 년'을 사용할 수 거라고 수십 년 동안, 그에게 길을 잃은 것 같아요. 그렇다면 우리는 결국 아무 것도 이해하지 못하는 Dragon (연결 없음)으로 끝났습니다. 영리한 마이크 였고, 인공 지능에 대해 들어 본지 얼마되지 않았습니다. 더 이상 주류가 아닙니다. 너무 열심히 노력했기 때문입니다. 내가 생각하는 한 가지 사실은 AI를 의심하는 기계, Turing Test AI를 통과하는 것처럼 실제 AI는 의심의 여지가없는 것으로 입증되었습니다. 아직 멀었습니다. 저를 잘못 이해하지 마십시오. 좋은 연구가 계속되고 있지만, 결과를 얻으려면 200-500 년을 기다려야 할 것입니다.
내 직감 느낌은 대규모 병렬 시스템, 정말 간단 노드와 내장, 특히 사람에서 나오는 몇 가지 흥미로운 물건 수있을 것입니다. 그리고 하나의 인공 지능 획기적인 발전을 지적해야만한다면, 나노 기술 분야의 스핀 오프를보고, 실제로 작아지고 두뇌의 세포가 무엇인지 보게 될 것입니다. 과학 소설은 그렇지만 우리는 깨뜨릴 것입니다. 어느 날. @ 미친-J 게임 봇에 따라
사실,하지만 당신이 기사를 보여주는 그림을 추가해야합니다;) 어쨌든 : 좋은 게시물 (플러스 나는 upvote에 당신에게 하나의 좋은 대답을 찾을 수있다;) 3, 12 갈 : http://stackoverflow.com/questions/ 359727 # 486543). – VonC
내가 DARPA에서 그 목록에 도전처럼 자율 로봇을 추가 : 먼 길을왔다. 사막이나 시골 지역을 운전하거나, 지형을 인식하거나, ostacles를 피하거나, 길 찾기 등을하는 것은 확실히 어려운 AI 문제입니다.
사실, 인공 지능 연구는 르네상스를 가지고있다 지난 5~8년 또는 정도였다. 신경 네트워크는 70 년대와 80 년대의 모든 분노했다 때
돌아 가기, 그들은 사람들의 희망이 하늘 높은 AI의 전체 필드에 있었다 간단한 작업을 해결하는 등의 약속을 보여주는되었다. 그런 다음 매우 간단한 작업에서 언어 습득과 같은 실제 문제로 넘어 가기가 매우 어려워 짐에 따라 많은 사람들이 환멸을 느꼈습니다. 최근까지도 그렇습니다.
물어하는 가장 좋은 사람이 아니다 - 어떤 AI 전문가 인 없습니다 -하지만 가장 유망한 분야 중 일부를 믿는다는 다음과 같습니다
데이터 마이닝 및 네트워크 분석)