MI Történik?

Mesterséges intelligencia hírek magyarul — naponta frissülve

← Vissza a főoldalra

Arvind Narayanan megcáfolta a Moravec-paradoxont, mint kutatói szelekciós hatást

Arvind Narayanan, az "AI as Normal Technology" szakértője megcáfolta a "Moravec-paradoxont" – azt a széles körben idézett állítást, miszerint az emberek számára nehéz feladatok könnyűek az AI számára, és fordítva. Rámutatott, hogy ezt soha nem tesztelték empirikusan, és valójában egy szelekciós hatásról van szó, amelyet az okoz, hogy a kutatók figyelmen kívül hagynak több ezer olyan feladatot, amely mind az emberek, mind az AI számára könnyű vagy nehéz.

Miért fontos?

Érvelése szerint ez egy olyan tévhit, amely egyszerre vezetett az emberfeletti érvelőképesség közeli eljövetelével kapcsolatos riogatáshoz, ÉS a robotikai képességekkel kapcsolatos hamis biztonságérzethez, annak ellenére, hogy a számítógépes látás (computer vision) 2012-es áttörései már bebizonyították, hogy az ilyen jóslatok megbízhatatlanok.

Eredeti forrás megtekintése (angol) →
Kapcsolódó hírek
Hogyan állítsunk be intelligencia-minimumot AI-alkalmazásunkhoz
4 órája
SMART marketingcélok meghatározása
6 órája
Aironox GO: Utazóeszköz, amely automatikusan szárítja és vasalja a ruhákat
9 órája
Tudj meg többet
AI alapú adatbányászat és minta-felismerés: Hogyan nyerjünk ki értékeket az adathalmazokból?