Fugu-MT 論文翻訳(概要): Human $\neq$ AGI

論文の概要: Human $\neq$ AGI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07710v1
Date: Sat, 11 Jul 2020 14:06:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-11 13:45:22.914103
Title: Human $\neq$ AGI
Title（参考訳）: Human $\neq$ AGI
Authors: Roman V. Yampolskiy
Abstract要約: AGI(General Intelligence)とHLAI(Human-Level Artificial Intelligence)は、人工知能研究の聖杯を相互に参照するために用いられる。本稿では,AGI と HLAI の能力の等価性の暗黙的な仮定は,人間は一般知能ではないため不当であると考えられる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Terms Artificial General Intelligence (AGI) and Human-Level Artificial Intelligence (HLAI) have been used interchangeably to refer to the Holy Grail of Artificial Intelligence (AI) research, creation of a machine capable of achieving goals in a wide range of environments. However, widespread implicit assumption of equivalence between capabilities of AGI and HLAI appears to be unjustified, as humans are not general intelligences. In this paper, we will prove this distinction.
Abstract（参考訳）: AGI(Artificial General Intelligence)とHLAI(Human-Level Artificial Intelligence)という用語は、人工知能の聖杯(Holy Grail of Artificial Intelligence)研究(The Holy Grail of Artificial Intelligence(AI)研究)において、幅広い環境で目標を達成できる機械の作成について、相互に言及するために使用されている。しかしながら、AGIとHLAIの能力の等価性の広範に暗黙の仮定は、人間は一般的な知性ではないため、不当であるように見える。本稿では、この区別を証明します。

関連論文リスト

On the consistent reasoning paradox of intelligence and optimal trust in AI: The power of 'I don't know' [79.69412622010249]
一貫性推論(Consistent reasoning)は、人間の知性の中心にある、同等のタスクを扱う能力である。 CRPは、一貫性のある推論は誤認を意味する、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-05T10:06:53Z)
Unsocial Intelligence: an Investigation of the Assumptions of AGI Discourse [1.9506923346234724]
我々は、人間レベルのAIや人工知能(AGI)の意味がいまだ解明され、争われていると論じる。我々は、AGI定義の分類を提供し、彼らが行う重要な社会的、政治的、倫理的仮定を調べるための基盤を築き上げます。我々は、未来のマシンインテリジェンスを想像するための文脈的、民主的、参加的な経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-23T23:37:51Z)
The Generative AI Paradox: "What It Can Create, It May Not Understand" [81.89252713236746]
生成AIの最近の波は、潜在的に超人的な人工知能レベルに対する興奮と懸念を引き起こしている。同時に、モデルは、専門家でない人でも期待できないような理解の基本的な誤りを示している。一見超人的な能力と、ごく少数の人間が起こすエラーの持続性を、どうやって再現すればよいのか?
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T18:07:07Z)
The Embeddings World and Artificial General Intelligence [2.28438857884398]
我々は、このインテリジェントな世界を構築する上で、事前訓練された埋め込みが重要な役割を担っていると論じている。我々は、事前学習した埋め込みが、人間レベルの知能のいくつかの特性を達成するのにどのように役立つかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-14T11:56:30Z)
The Turing Trap: The Promise & Peril of Human-Like Artificial Intelligence [1.9143819780453073]
人間のような人工知能の利点には、生産性の上昇、余暇の増加、そしておそらく最も重要なのは、私たちの心をよりよく理解することが含まれる。しかし、あらゆるタイプのAIが人間に似ているわけではない。実際、最も強力なシステムの多くは、人間とは大きく異なる。機械が人間の労働の代用となるにつれ、労働者は経済的・政治的交渉力を失う。対照的に、AIが人間を模倣するのではなく強化することに焦点を当てている場合、人間は創造された価値の共有を主張する力を保持します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-11T21:07:17Z)
On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。 HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:58:59Z)
An argument for the impossibility of machine intelligence [0.0]
AIの担い手になり得るエージェント(デバイス)とは何かを定義する。我々は「知性の主流」の定義が弱すぎて、昆虫に知性を割り当てる際に関係するものを捉えることができないことを示した。私たちは、この定義によって知能の担い手となるために、AIエージェントが保持しなければならない特性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-20T08:54:48Z)
A User-Centred Framework for Explainable Artificial Intelligence in Human-Robot Interaction [70.11080854486953]
本稿では,XAIのソーシャル・インタラクティブな側面に着目したユーザ中心型フレームワークを提案する。このフレームワークは、エキスパートでないユーザのために考えられた対話型XAIソリューションのための構造を提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-27T09:56:23Z)
Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z)
Watershed of Artificial Intelligence: Human Intelligence, Machine Intelligence, and Biological Intelligence [0.2580765958706853]
本稿は,23年前に提案された1回学習機構と,それに続く画像分類におけるワンショット学習の成功をレビューする。 AIは、人工知能(AHI)、人工知能(AMI)、および人工知能(ABI)の3つのカテゴリに明確に分割されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-27T13:03:25Z)
Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles [95.58955174499371]
我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-07T21:00:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。