複数のエージェントの一つで多インテリジェントな人々です。グッドマン・マシン・融合が互いの感覚を持っている必要があり、状況に応じて、相互誘導とリードする意図を事前に知っておきます。
人々は、理論を設定し、いくつかの学者は、数学的論理を指摘している、実際には、このような校正等、公理、統計、因果関係、として、それは多くの場合、永遠に一時的なものとして見られている、幻想の習慣を持っているその基本的なので、パラドックスが登場この方法は、複数のセットのいずれか、すなわち、それはすべてのコレクションが含まれ、同時に「シールド」の全てに耐性があり、より大きな集合P（S）に拡張することができる、すなわち、「槍」を抵抗することはできませんそのコレクション。私たちは「征服」槍を分離し、単独「不滅の」盾を使用している場合、明らかに、それは論理的パラドックスが表示されません。しかし、人間の思考過程で、我々はいくつかの分野における思考プロセスが互いの輪を強化していきますので、両方を使用する必要があります。そのため、「槍」と「シールド」で、「槍、盾の息子が捕獲された」パラドックスが生じ、接触しました。
ホーキング博士は、AIはエージェントの建設を作り出し取り巻く問題に焦点を当てている、それはこの場合には、システムやさまざまな操作を感知することができ、特定の状況で、ある、知性があり、過去20年間で述べています統計や経済学に関連する合理的な概念。もっと単純に、良い意思決定と計画の推論を行う能力です。だから、スマートと対話することが何であるかを、私たちは以下について説明します。
人工知能や科学は、コンセプトは最初、哲学発祥以前の偉大な哲学者のグループは、知的で、知識は何が何であるかを議論してきました。マイケル・ポランニー（MichaelPolanyiは）、彼は1960年に有名な本を書いた：「暗黙寸法で（」「暗黙の次元」）、より多くの我々は知っているが、我々は知っている」ということ以下です。」彼はまた、我々は我々はそれが（Wecanは、我々が言うことができる以上のことを知っているくらいであると言うよりも、知っていると思います ）。内部ポランニーの言葉は、暗黙知、目に見えない知識を反映して、我々は進化、進歩的であることを明示的な知識を支配し続けます。
別の男は、フリードリヒ・ハイエクでした。世界経済への影響という点でフリードリヒ・ハイエクは、彼がノーベル経済学賞を受賞した、非常に大きいです。政治的、社会的、経済的、文化的、芸術、哲学、心理学、認知科学の列を含む彼の人生の中でも、彼は著書「感覚秩序」（「秩序の感覚」）を有します。この本では、彼は明らかに意図的に設計されたのではなく、行動を通ってことを特徴としている、人間の感覚である旨の、デザインよりも重要である行動「より多くの設計よりもアクション」の視点を作りましたそして、後に表示されるデザインの進化が生じました。非常に尊敬ウィキペディア創設者「感覚秩序」の本この本は、彼はウィキペディアを設立目覚めたという。
第三は、カール・ポパーで、彼は偉大な哲学者で、3つの世界のポイントを作り、精神的、物理的な人工。彼は非常に古典的な本「科学的発見の論理」を、彼は科学を提案した彼は、科学が質問の当て推量を依頼することであると考え、偽造であることが証明され、その後、一定の試行錯誤に反論されていない、むしろ従来の意味よりも、科学が登場誘導に観察し、その後、経験的なメカニズムによって確認しました。誘導では誘導が不完全な誘導であるため、ポッパーは一種の誘導のために目標としていた、多くの抜け穴があります。
科学は人工知能由来、人工知能技術は、1956年ダートマス会議が始まるから、一般的に考えられて始まりました。しかし、その科学的な起源はバック最古の旧ケンブリッジ大学にさかのぼることができるチャールズ・バベッジの教師、彼は人類の罪コスサイズと値を算出し、機械的なコンピュータの操作を行い、世界の創始者で機械的にコンピュータをやっているましたこれは、計算をキックオフ。他には、ケンブリッジバートランド・ラッセルの大学です。ラッセルとその数学的基礎と彼の哲学、哲学の非常に重要なブランチの作成-分析哲学。分析哲学ウィトゲンシュタインの最高点は、哲学者は一度最初またはウィトゲンシュタインをランク付け、世界を投票していました。ウィトゲンシュタインの前半は重要な本を書いた- 「論考を」この本は、言語哲学のための重要なツールでなく、哲学のエントリポイントであることを提案しています。これに先立ち、哲学の開発に2つのマイルストーンがあり、最初は世界の起源の問題である、それは材料や意識で、この議論は、千年後にデカルトは認識してそのアプローチの種類を勉強し始めました世界は、物質や提案二元論を意識しています。この後、人々は哲学を研究する多くの方法を見つけることが、ウィトゲンシュタインまでほとんど成功し、彼は哲学の軌道を変更しました。言語の人工的な自然の彼の以前の生活は、言語のいわゆる人工自然言語をフォーマットすると自然の中で手続き言語過程で、メインの彼の後半は、彼自身の仕事前半を否定し、標準化された言語であり、勉強し始めました日常生活の言語、自然の言語。真の哲学は難解な哲学的理念の重要性を反映するために、日常生活の言語を介して行われています。
2. インテリジェントな対話履歴
人類の文明の歴史の中で、4つの古代文明があった、その古代バビロンと古代エジプト内部の4つの最も有名な古代文明れ、これら二つの文明は、ほぼ同時に、彼らは6000年前にさかのぼるされ登場し、すでに全国、ツールは、テキストが表示され、これら二つの文明は、ヨーロッパ文明の起源に直接つながっています。2つの文明例えば、水、ツール、法的、制度的の数として、人や物との間の関係を研究することです。人や物、そして後にいくつかのヨーロッパの地中海（ギリシャ）文明に影響を与え、その後、全体のヨーロッパ大陸への放射線との間のこの関係は、科学技術研究、科学技術の目的の誕生は、人や物との間の関係であります。
2つの最古の文明に加えて、第三位の古代インドの文明は文明です。これは、古代インドの文明は非常に重要な資質の内側人と神との関係を研究することです。人間と神との関係、および主に抽象的なもの、制御できないものの一部との間の関係、および中東地域では、などキリスト教、ヒンズー教、仏教、同様に、イスラム教などのすべての主要な世界の宗教、を出産しました、この由来している、それは人間と神との関係についてです。
文明は人間と人間との関係の第4位の研究、文明人と環境との間の重要な関係、つまり中国文明です。現在、世界でより完全な、より優れた文明を保存し、それは中国の文明。中国文明はどのように共生問題天国、地球と人間の間、人と環境との間にどのように調和し、人と人とどのように調和し、人や物事に人間と神との関係を具体化されていません。
西洋の科学が、また、先祖の哲学の最も重要な祖先は、2500年前にさかのぼるであるタレス、彼と中国の老子、孔子は同じ年齢ではほとんど登場し、彼らの思考は、「水の中にある彼のモットーに反映されていますこれは、（水がベストです）」が最適です。水は、地球上の生命はから生まれた海であることを物質であり、次いで、水とZiyuと人間を育て、非常に密接に西洋の科学と哲学に関連始まり、物質、および水の私たちの父はまたのような「良いされて記述する時間を失った「孔子は」」、また、水のため息ですが、あなたの内側複数の言語からの代表的人物の東洋と西洋文明との違いを見ることができるので、彼らは主に、感情的、倫理的に固執します。
人類の偉大な文明間の発展の歴史の年でそれ以上の人、神、誰もが、人と環境、お互いの関係、及び科学技術の発展、そして人々や物事の人々に焦点を当てているから、密接に、関連した、とても近代的な科学技術はヨーロッパで発祥との間の関連性はもちろんの事、理解しやすいです。しかし、今、人間社会の人と人の間の連続的な進歩に伴い、人と環境との関係は、議題にますますので、今全世界の焦点は、徐々に人々に西からシフト人、人と東の環境志向の視点。
3. 知性との相互作用の性質
人や物との間の関係は、西の重要な研究方向で、機械は人工ですので、人間とコンピュータの相互作用が、また西に由来しました。人間とコンピュータの相互作用の性質は、「一緒にいる」ことを、合計です。人々はインタラクティブ、実質的な問題を形成するために一緒にマシンの自分の長所や強みを持っており、人工知能の開発の将来の方向性、人間とコンピュータの統合は、スマートまたはインテリジェントなマン・マシン・ミックスである可能性が高い、その人強く、支援のトレンドを形成するための知恵とインテリジェントなマシン一緒に、それは、首の人間とコンピュータの相互作用を検討するだけでなく、生理的な問題でなく、また首を超える研究、つまり、心理的または脳質問。実際には、人間とコンピュータの相互作用またはヒューマン・マシン・ハイブリッドインテリジェントには、正確な言葉ではない、言葉は人と機械と材料は、その相互作用が不完全であるため、この環境では、大規模システムを介して行われ、最も正確なヒューマンコンピュータインタラクションシステム環境で、通信するために、マンマシンシステムのエンジニアリング環境、将来、主要な研究の方向そう。
だから、人工知能や知能の本質は何ですか？人間の経験の成長や発達上のいくつかの手がかりから見ることができます。一般的には母親の子宮内胎児は、そのような聴覚、嗅覚、味覚、触覚などの感情、さまざまなを持っているし始めている、と内部環境と対話する母親の子宮の外部環境を開始した、我々は非常にシンプルに作られています"I" のコンセプト。視覚、聴覚と他の感覚の開発は、世界との接触により触覚非常に完璧ではないので、次に、出産後、彼の周りのもののいくつかを理解するために、自律性の出現で、私たちは、大人の束縛を振り払うしようと、より喜んでいます自分自身、自分の道を登る、あなたは彼を助けるために他の人を望んでいません。あなたが見ることができ、この時間は、他の人を助けるために否定を否定し始めています。「動詞 - 子供が言語を形成する際に、最新の研究成果、国内外によると、東か西か、繰り返し教化のお父さんであることに加えて、お母さんこの言葉、彼らの最初の発言は、最初の単語からですノー「を開始し、そして、言うに発展する」ノー「と」やる「これらの言葉。「いいえ」、「いいえ」、この言葉を「行う」、この過程で育った子どものプロセス、人間の知性の表現であり、負最初からある、負の外部、自分自身を否定する、多くのことを否定し、知恵の何かを生成します。その拒否メカニズムの内部人工知能で、これまで生産から、とても人工知能と人間の知性は、非常に異なることに注意してください。
私たちは、人工知能の出発点、研究中に、最初の言葉は「はい」、客観的問題があることは、」されている、これは西の非常に重要な言葉の哲学であることがわかった物質世界や意識であります物質がどこにあるか「である」。そして、人間の知性と知恵に、まだ「はず」、「正義」内側「はず」。「三国志」である「べき」、「すべき」手段」があります正義感「と」正義「もされた」すべきである「とは、」「単語、内部は西で非常に重要である、また、添付の東にある内側の非常に重要な、これは哲学の言語に翻訳東西.Shouldのミーティングポイント、である必要があります。つまり、意識、意識することを意識。またそこに、欲しい人は欲しいが、それは、やってみたいが、マシンは思わないだろう、マシンは、手順に従った命令、および人々は「缶（缶）」の問題がありますですそれが行うことができますか行うことはできません。このマシンには何の問題、ただのアクションではありません。
内部の彼の哲学的なシステムではヒューム、非常に重要な作られた「ヒュームは尋ねた」：「はい」「はず」することはできません、これはその内部に、値をプッシュしていないという事実から意味。「天国、紳士が自己ではないだろうと言って有名な古代中国の関心は」確立されていません。天国では、それは、人々が「変更」、およびマシンを継続していきます非常に重要な単語「変更」、「変更」を必要とする紳士が自己改善、値の種類があり、両者は同一視することはできないという事実でありますあなたは、それだけで状況の変化を無視し、保守的な、一歩一歩になることはできません。私たちは、この用語は、5人の人工知能と人間の知性は重要な違いがありだと思います。また、人々は非常に重要な品質、恒常のすなわち認識を持って、人々は通常、色など、外部環境の変化で物事の真の色の認識を保持することができます。別の文脈では、この影響は、色を変更しますが、人々の間では、これを変更することができます、気持ちの同じ種類を見つけることが、マシンはその外観の色を変更それ以外のマシンは、リアルタイムではあり反応は、事の同じ種類を見つけることは困難です。
4. 現代の人工知能とインタラクティブ
近代的な人工知能の開発では、ケンブリッジ大学は3つの代表的な数字を持っている非常に重要な役割を果たしてきました、最初はアラン・チューリングで、彼はチューリングテストとチューリングマシンのアイデアを提案して、全体に影響を与えました世界で人工知能の発達を追跡します。第二は、ケンブリッジの学部が、彼は心理学だった、ジェフリー・ヒントンの個人的な深さの研究の父として知られており、後にカナダに、人工ニューラルネットワークの研究をし続ける、と深い学習の概念と方法を提唱し、人工知能ため、さルネッサンス、今の繁栄です。第三は、アルファゴーHASA Biesの父で、彼はコンピュータサイエンスのケンブリッジ大学の大学の卒業生、人工知能の発達を促進することで、また、非常に重要な役割を果たしました。
人間とコンピュータの相互作用の研究は、その後、徐々に社会的、経済のすべての側面を展開し、主として不合理な設計によって引き起こされる様々な研究航空機の故障のため、主に航空宇宙分野で使用開始された、第二次世界大戦中に始まりました。比較的高温の領域を有し、最近の人間とコンピュータの相互作用 - 状況認識（状況認識、また、状況認識と呼ばれる）マイカR. Endsleyが提案されている元米DAPRAの女性科学者が率います。状況認識や状況認識を高め、全体の人間とコンピュータの相互作用が大きな影響を与えました。状況認識のEndsley定義は、特定の空間及び時間、環境の各成分、知覚的に、さらなる変形は、これらの成分のその後の状態を予測することが理解されます。全体として人類の発展の過程で、見られるように、インテリジェントな科学はまとめて参照することができる学際的、関与する心理学、コンピュータサイエンス、神経科学、哲学、言語学、など、これらの学問分野で構成される完全な規律システムの問題です認知科学。
現在のように定義されて急速のマン・マシン・システムのエンジニアリング環境の開発：フィールドの最適なマッチングを実現するために、人間環境システム工学、人々の間で研究、機器や環境システム、入力に関連する情報、処理、出力および制御とフィードバック、システムの最適化と研究の目的の他の態様のマンマシン環境の全体的なデザインは、システム全体がそうで、効率的で安全で、健康的で調和のとれた、機敏です。
現在のところ、この領域で、例えば、人間とコンピュータの相互作用、パーベイシブ・コンピューティング、感情コンピューティング研究の多くの支店となって、そのようなマルチモード知覚、コンテキストアウェア、感情的知性、周囲インテリジェンスなどの主要な技術を、対応の多くを生成しています、認知知能、マルチモード・インターフェース、誘導インターフェイスは、これらの技術は、基本的な目的、すなわち自然な人間とコンピュータの相互作用を達成するために使用されています。自然な人間とコンピュータの相互作用ではデータが非常に重要です。すべての知的世代は密接で刺激し、データ、いわゆる刺激、外部のマッピングを認知人々に関連しています。データを生成するために、いわゆる機械の外部入力にさらされている対応するこれら二つから理解され、対応する反応計画の順番で融合します。
コンピュータのデータ空間は非常に重要な役割を果たしている、多方向研究データは困難とボトルネック現在のパネルの分野においてだけでなく、多方向のデータである、人間の違いの最も重要な側面の一つであり、一つは理解することができますマルチポイントデータ、マルチの意味が、それ以外のマシン、それが規範、ルールを持っているマシンは、それが唯一の視点からデータを見ることができます。
人工知能の現在の開発は、三つの主要な兆候があります：ダークブルー、ワトソンとAlphaGo、これら3つのシステムと関連するデータを、彼らはデータ、ルールや企画の過去の大量の過程にあります。しかし、3つのトップのシステムは、非常に重要な問題があり、ボトルネックの問題は、それが唯一の「意味の形状を忘れてしなければならない」ということです、「持ち去ら。」ではありません 本物の人間の知性は、現在の弱いコンピュータや人工知能ルーチンの動作を追跡するのではなく、アドホックな意思決定を必要とします。誰が計算値よりもより柔軟計算し、計算されます。
の自律性の問題とのインテリジェントな相互作用
積極的な勧告、独立した研究、第三の態様は、免疫自然な進化自体：人間とコンピュータの相互作用と人工知能システムの将来は、4つの側面を含み、開発、の明確な方向性があります。自治のこれらの4つの側面では非常に重要な概念です。
軍の指揮統制にマッピング、ダークブルーの体系的な思考を描画することを目的と濃い緑色の軍事システムは、あります。これは3つのモジュールは、現在および過去の戦場の状況を統合し、リアルタイムの意思決定支援や効果的な司令官補佐の司令官、水晶玉と電撃を介して行われます。このシステムは、最も重要な勧告の自律性とイニシアチブです。自治とイニシアチブは、スマート人工知能や科学は非常に重要な研究の焦点と難しいです。
オートノミーは以下の側面を含める必要があります。
まず、メモリを格納すると、表示することはできません独立した直感、勘やメモリによって関連するものを生成することができる柔軟性があるのではなく、独立したメモリ機能を持っている必要があり、それが唯一の論理的なものです。
第二に、それは独立した選択的すべきです。選択性は一方向であり、即ち、選択A B.
第三に、自己が一貫性を持っている必要があります。一致が双方向であることで、最大の違いを照合し、選択AはBを選択することができ、BはAを選択することができます
第四に、それは自己制御する必要があります。いいえ制御とフィードバック、自律性を設定することは困難ではありません。
人間とコンピュータの相互作用と人工知能システムの将来は、それが認知知能を形成する、システムに接続された少なくとも独立した人間環境です。認知プロセスは、入力、処理、出力、及びフィードバックリンクを含む情報の流れを意味します。
人工知能、インテリジェントなヒューマン・マシン・ハイブリッドの開発の重要な方向。強い人工知能、一般的な人工知能、人工知能と人間のような、だけでなく、比較的離れ達成するために、現在のアプローチは、比較的インテリジェントなマン・マシン・ミックスを達成することです。人間、機械および環境システム、最適なマッチングスマートな、知的な人に加え、インテリジェントなマシン間のヒューマン・マシン・ハイブリッドの研究はどのようにスマートで、マンマシン環境では、システム全体の設計、研究、最適化の他の側面を含み、本研究の目的は、信頼性の高い効率的かつ快適に、そしていくつかの他の側面があります。正式な問題に関連して、その2つの最も重要な基本的な問題は、人間の意図やマシンです。いわゆる意思、意識がポイントです。機械加工することは困難では矛盾し、柔軟に変更、でも物事を含むが、マシンはそれが強み、良い計算、およびヒトで正確かつタイムリーに治療することができ、正式な、象徴的なものを、疲労しないということです彼らは良いものではありません。だから、この男の長所と利点は、完全に一緒に結合する方法機械、これは非常に重要な命題が、また、ライフラインのインテリジェントなマンマシンミックスです。
異なる前提条件や伝統、高レベルの人間の知恵論理的な推論を達成するために、コンピュータのための唯一の比較的小さい必要があります。人工知能とロボット工学の分野でモラベックのパラドックスと呼ばれる有名なパラドックスは、モラベックのパラドックスの状態がありますコンピューティングパワー、そして知恵を認知低レベル、それは巨大なスポーツや他のコンピューティングリソースを要します。人工知能の現在のフィールドの説明は、単に問題の多くは、ハーバード大学の教授スティーブン・ピンカーのこのパラドックス文のコンピューティング・パワーを増加することによって解決することができていない、それは難しい問題であるシンプルで、簡単な質問は困難です。
このパラドックスと人工知能、志向性の目的のために、意識がボトルネックを見ることができるスマートな科学である、意識はコンテキストアウェアである知覚の一種です。非コンテキストアウェア、時間と空間を介してできもあり、それは人間の意識があり、機械ではありません。
意識のために、心理学の有名な先駆者、かつて言ったウィリアム・ジェームズのアメリカ心理学会の最初のセッションの社長は、それが賢明なの知恵を無視することで、重要でないものを無視することが、いくつかの重要なにフォーカスを集中する方法を知っている人、キーポイント、上記の機能の数が、それ以外のマシン、ビッグデータを扱う時だけ良い、小さなデータを扱うのが得意ではありません。
「自己の生成」の基盤の最も重要な意味があり、自己の概念は、実際の座標系、座標系を「自己」の起源を設定されている、人間は自己の尺度と物事の起源、それらの周りの世界です。意識は「には命がありません。」「何を」作らない傾向があり、何のうち、多くの場合、外部刺激によって生成されたデータのみを数量の目的でなく、主観的な評価の形成だけでなく、の値を含む値を、形成します。たとえば、内部の「1」は、両方の純粋な目標値として、「1」が、このようなお茶、タオルのカップとして、自己の数は特別な意味を持っても、与えられたいくつかの主観的な感情がたくさんあります。第二に、値の形成、有用な情報を抽出するために必要とされる何かをした後。ドーソン寿命：情報は、あなたが1から当然のnに、0-1から、つまり、内部から内部の知識、知識抽出ロジックから情報を得ることができ、貴重な値またはデータをある、古代中国の道教と述べたことです2、2、3、三つのこと、それは全体のプロセスは何もプロセスであるのです。全く健康は、存在しない意識の意図に由来する論理ジェネレータ意図を指し、意識が認識している、意識の中から、1から0まで、すなわち1からnまで、昇華プロセスは、無意識から無意識で、無意識の析出このプロセスは、2、2正規化、リターンチャンネルのコースが所有するすべての3つ、3を返します。
6. 深状況認識
意識や状況認識（コンテキストアウェア）結合および状況のものと非コンテキスト事により、我々はコンテキストアウェア深さ、または深状況認識（ディープ状況認識）と呼ばれる新しい概念を提案します。状況認識の深さとは何か、私たちは人間の知恵でなく、インテリジェントなマシンの統合の両方、これは人間の知恵であると信じて、シニフィアンとシニフィエ、シニフィアンと呼ばれている、もの自体を指します。事自体は、物事の性質を含む、ある意味論と意味、中に含まれる、意味のいわゆる。記号表現は、主なものの感覚、との意味の彼らの認識を含む、それらの間の関係に関連します。いわゆる感覚、この属性マッピングを指し、いわゆる認知、理解を接触させることです。物事の本来の意味を理解するために、だけでなく、意味を理解するために、両方の、それは、合理的な方法が合理的である、クロスコンテキストのプロトタイプ空間特性を扱う、要素のマンマシン環境システムアクティブトポロジです。
その気持ち、知覚、計画とフィードバック4つのリンクは、感じて、この人の感情は人ので、入力想像力の人間の感覚が含まれているマシン、および実際の刺激を異なるように、特に深状況認識認識は感覚がリンクされ、現実と仮想オーバーレイです。物事のいわゆる理解は、リンクを参照してくださいすることです。計画とフィードバックは、2つの重要な用語コントロールです。
また、意識の深さや深状況コンテキストの認識は非常に重要なメカニズムがあります-パズルは数学的、地理的、物理的、生理的、心理的、倫理的、法的、管理、タイムリーかつ正確なの他の側面についての知識を置くことができることです融合の観点から分布、特徴付け、およびソートアウトマシンだけなので、コンテキスト内のマンマシン奥行き感の差。
今日の人工知能、それを解決するための主な方法は、問題の形式的なシンボルです。人工知能、問題解決、自動推論、機械学習、パターン認識や作業の多くの側面を理解し、自然言語、認知の統一処理アーキテクチャの現在の知識表現。しかし、人工知能の将来について現在は、そこに疑問や不満の多くは、2つの非常に重要な領域がある主な理由は、まだ効果的に開発されていない、神経科学である、人間の脳の発達は非常に画期的なされていません結果。第二は、認知心理学、このエリアは十分開発されていないされています。神経科学は三つの主要な側面を含む、第1ニューラルコードを研究と効果的な特徴づけられていない第二のループ、第三の神経発達、これら三つの側面を計算することです。その後、学習と記憶の概念の認知心理学の発展、及び知覚的処理、何の深い理解がありませんので、この知識の遅れ、および人工知能の内部にマッピングされ、それはいくつかの副作用を持っていました、 、マン・マシン・システム環境をこれらの分野の包括的かつ協調的発展を達成するためにどのように、効果的なツールを調整し、整理する可能性があります。
この感情的で合理的なプロセスでは、非常に重要な方向があり、計算可能性理論におけるすべての人に知られています。反対の内部計算可能性理論に - 計算理論があります。いわゆる計算可能性理論は、事前定義されたルール、値のセットの使用を意味する、プロセスが値の別のセットに変換され、プロセスが計算されます。計算理論は合理性に対処することができるだけでなく、非合理的なものを含む非合理性に対処します。これに対処するための論理的なものであるだけでなく、非論理的なことに、計算するだけでなく、計算を実行するために、これらの反対の統合は、理論計算の基礎である可能性があります。これに基づき、学習、理解、知識や概念の必要性が再定義されました。例えば、概念的な理解が理解できないというリンクを見ることができない、理解と呼ばれるリンクを確認することです。、さまざまな学習と学習を学ぶ人のために、学習が内側から発せられる主観的な行動で、学習ではなく、機械学習よりも、その理解を強化するために、実践を通して、練習で、機械入力は、ルールが割り当てられています。
概要
本論文では、議論の原点とボトルネックの人間とコンピュータの相互作用と人工知能、人工知能とインテリジェントな科学を三つの基本的なステージで構成され、第一段階は、伝統的な人工知能で、人工知能は、ゲームの伝統となっていますルール、その基本的な特性は、物事の数学的形式化され、加えて、特定の領域を拡大します。この辺も問題は人工知能ではなく、自動化され、実際には、多くの問題が自動化されている問題に関連します。オートメーションは、データ処理、人工知能処理非構造化データに基づいて構成されています。第二の主要な相である人間の環境システムのインタラクティブ領域この領域は、ルール内部形状を取っています。この規則は、主に二つの側面に反映され、プロセスの第1の態様は自動化され、第二の態様は、弱い人工知能です。現在、このエリアに、プラス様々な産業や様々な研究をポイントします。第3の領域は、この領域では、主に強い人工知能の未来、あるいはいくつかの一般的に結合された人々の知恵に反映されているゲームの規則がない情報や、強力な人工知能システムの分野で知恵の未来であります人工知能。このエリアには、いくつかの肯定的な議論と多分野を横断-検討する必要があります。