論文の概要: Human or Machine: Reflections on Turing-Inspired Testing for the Everyday

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04312v3
• Date: Tue, 20 Jun 2023 13:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 02:33:05.232057
• Title: Human or Machine: Reflections on Turing-Inspired Testing for the Everyday
• Title（参考訳）: 人間か機械か: チューリングにインスパイアされた毎日のテスト
• Authors: David Harel and Assaf Marron
• Abstract要約: アラン・チューリングは論文"Computing Machinery and Intelligence"で「アニメーションゲーム」を紹介した。 ここでは、特定のマシンにインテリジェントなラベルを付けることができるのか、あるいは特定のコンテキストにおける人間の能力と一致すると言えるのか、という問題を副次的に取り上げる。 ここでの課題の短期的な探索は,計算機システムの開発に寄与すると考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.309879785418976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In his seminal paper "Computing Machinery and Intelligence", Alan Turing introduced the "imitation game" as part of exploring the concept of machine intelligence. The Turing Test has since been the subject of much analysis, debate, refinement and extension. Here we sidestep the question of whether a particular machine can be labeled intelligent, or can be said to match human capabilities in a given context. Instead, but inspired by Turing, we draw attention to the seemingly simpler challenge of determining whether one is interacting with a human or with a machine, in the context of everyday life. We are interested in reflecting upon the importance of this Human-or-Machine question and the use one may make of a reliable answer thereto. Whereas Turing's original test is widely considered to be more of a thought experiment, the Human-or-Machine question as discussed here has obvious practical significance. And while the jury is still not in regarding the possibility of machines that can mimic human behavior with high fidelity in everyday contexts, we argue that near-term exploration of the issues raised here can contribute to development methods for computerized systems, and may also improve our understanding of human behavior in general.
• Abstract（参考訳）: アラン・チューリングは論文"Computing Machinery and Intelligence"で、機械知性の概念の探求の一環として「シミュレーションゲーム」を紹介した。 チューリングテストはその後、多くの分析、議論、改良、拡張の対象となった。 ここでは、特定のマシンにインテリジェントなラベルを付けることができるのか、あるいは特定のコンテキストにおける人間の能力と一致すると言えるのかという疑問を回避します。 その代わりに、チューリングにインスパイアされた私たちは、日々の生活の中で、人間が人間や機械と相互作用しているかどうかを判断する、一見単純な課題に注意を向けます。 我々は、この人間か機械かという質問の重要性と、それに対する信頼できる答えが生み出すかもしれない使用について振り返ることに興味を持っている。 チューリングの最初のテストは、より思考実験であると広く考えられているが、ここで論じた人間と機械の問題は、明らかに実用的な意味を持っている。 陪審員は、日常的に高い忠実さで人間の行動を模倣できる機械の可能性については議論していないが、ここで提起された問題の短期的な探索は、コンピュータシステムの開発方法に寄与し、人間の行動全般の理解を向上する可能性があると論じている。

関連論文リスト

• Passed the Turing Test: Living in Turing Futures [0.0]
  私たちは現在、マシンがそうでないもののために通過できる、多くの可能なチューリングの未来の1つに生きています。 しかし、チューリングが模擬試験に合格すると想像していた学習機械は、低エネルギーのヒト大脳皮質の自然発生に触発された機械であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T22:56:30Z)
• 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)
• Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic Systems [67.01132165581667]
  本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。 本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T21:20:17Z)
• Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [89.6335791546526]
  予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。 PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z)
• Can I say, now machines can think? [0.0]
  人工知能対応マシンの能力を分析し,検討した。 チューリングテストは、機械の能力を評価する上で重要な側面である。 インテリジェンスには他にも側面があり、AIマシンはこれらの側面の多くを表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T11:44:09Z)
• Reliable AI: Does the Next Generation Require Quantum Computing? [71.84486326350338]
  デジタルハードウェアは、最適化、ディープラーニング、微分方程式に関する問題の解決に本質的に制約されていることを示す。 対照的に、Blum-Shub-Smale マシンのようなアナログコンピューティングモデルは、これらの制限を克服する可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T19:10:45Z)
• On the independence between phenomenal consciousness and computational intelligence [0.0]
  我々は、この論文において、現象的意識と、少なくとも計算知性がいかに独立であるかを論じる。 現象意識と計算知能は独立しているため、この事実は社会に重要な意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T16:17:11Z)
• A design of human-like robust AI machines in object identification [22.725436010277516]
  AIマシンの人間的堅牢性(HLR)を定義します。 HLRは、HLRの観点で評価することを含む、HLRでAIマシンを強制することを目指しています。 チューリングによる視点や設計と同様に、我々はhlr aiマシンをどのように達成するかの解決策を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T02:11:45Z)
• Inductive Biases for Deep Learning of Higher-Level Cognition [108.89281493851358]
  興味深い仮説は、人間と動物の知性はいくつかの原則によって説明できるということである。 この研究は、主に高いレベルとシーケンシャルな意識的処理に関心のある人を中心に、より大きなリストを考察する。 これらの特定の原則を明確にする目的は、人間の能力から恩恵を受けるAIシステムを構築するのに役立つ可能性があることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-30T18:29:25Z)
• Machine Common Sense [77.34726150561087]
  機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである 本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T13:59:47Z)
• Will we ever have Conscious Machines? [10.502211724623171]
  我々は、機械学習アプローチが自己認識できる可能性に関して、現在の最先端技術についてレビューする。 しかし、人間レベルの知能については、さらに多くの技術が発見される必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T12:09:50Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。