Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning from the Past: How Previous Technological Transformations Can Guide AI Development

論文の概要: Learning from the Past: How Previous Technological Transformations Can Guide AI Development

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1905.13178v2
Date: Sun, 25 May 2025 04:05:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-01 15:33:20.136488
Title: Learning from the Past: How Previous Technological Transformations Can Guide AI Development
Title（参考訳）: 過去から学ぶ - これまでの技術変革がAI開発をガイドする方法
Authors: Risto Miikkulainen, Jerry Smith, Babak Hodjat,
Abstract要約: 私たちは、AIを最大限に発展させる方法を示唆する落とし穴とソリューションを特定します。もしうまくいけば、AIは私たちが経済、社会、そして世界全体に向けて設定した目標を達成するのに役立ちます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.437599568164869
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Artificial Intelligence (AI) is rapidly changing many areas of society. While this transformation has tremendous potential, there are several challenges as well. Using the history of computing and the world-wide web as a guide, in this paper we identify pitfalls and solutions that suggest how AI can be developed to its full potential. If done right, AI will be instrumental in achieving the goals we set for the economy, the society, and the world in general.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は社会の多くの領域を急速に変化させている。この変革には大きな可能性がありますが、いくつかの課題もあります。コンピューティングの歴史と世界規模のウェブをガイドとして、この論文では、AIをその潜在能力にどのように発展させるかを示す落とし穴と解決策を特定します。もしうまくいけば、AIは私たちが経済、社会、そして世界全体に向けて設定した目標を達成するのに役立ちます。

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