Fugu-MT 論文翻訳(概要): Watershed of Artificial Intelligence: Human Intelligence, Machine Intelligence, and Biological Intelligence

論文の概要: Watershed of Artificial Intelligence: Human Intelligence, Machine Intelligence, and Biological Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13155v1
Date: Tue, 27 Apr 2021 13:03:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-28 18:57:12.592647
Title: Watershed of Artificial Intelligence: Human Intelligence, Machine Intelligence, and Biological Intelligence
Title（参考訳）: 人工知能の分水界:人間の知性、機械知性、生物学的知性
Authors: Li Weigang, Liriam Enamoto, Denise Leyi Li, Geraldo Pereira Rocha Filho
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2580765958706853
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This article reviews the Once Learning mechanism that was proposed 23 years ago and the subsequent successes of One-shot Learning in image classification and You Only Look Once-YOLO in objective detection. Analyzing the current development of AI, the proposal is that AI should be clearly divided into the following categories: Artificial Human Intelligence (AHI), Artificial Machine Intelligence (AMI), and Artificial Biological Intelligence (ABI), which will also be the main directions of theory and application development for AI. As a watershed for the branches of AI, some classification standards and methods are discussed: 1) AI R&D should be human-oriented, machine-oriented, and biological-oriented; 2) The information input is processed by Dimensionality-up or dimensionality-reduction; and 3) One/Few or large samples are used for knowledge learning.
Abstract（参考訳）: 本稿は,23年前に提案されたワンショット学習機構と,画像分類におけるワンショット学習の成功,客観的検出におけるYou Only Look Once-YOLOについて述べる。 AIの現在の開発を分析した結果、AIは人工知能(AHI)、人工知能(AMI)、人工知能(ABI)の3つのカテゴリに明確に分類されるべきであると提案された。 1) ai r&dは人間指向、機械指向、生物指向であるべきであり、2) 情報入力は次元アップまたは次元還元によって処理され、3) 1/few以上のサンプルは知識学習に使用される。

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