繁栄は理想的な人工知能や仮想のSF映画の境界はますますぼやけます。基本的に、我々は人工知能の開発の方向性を知りません。これは、毎回、ロボットの欺瞞を表示されます。インターネットのこの流れは、人工知能の多くの人々の知識を兼ね備えた最も重要な期間、です。そして、今後の発展の方向。人工知能の開発は主に、大量のデータで連絡先を求めて統計的原則とルールの使用を学習の深さに依存します。利点の深さの研究は急速に人間の視覚、聴力及びその他の行為をシミュレートする機能です。この利点は、効率的でなく、速いだけではありません。
しかし、人工知能の綿密な調査にもかかわらず、それが世間の目に自分自身を入れているが、彼らの知恵長いプロセスをコピーしようとしている人間のために、これはただの一瞬です。10年未満、この歴史的な時代の最前線に関する詳細な研究。学習の深さを見つけるために照会プロセス全体を通じて、難しいことではありませんすぐに歴史の舞台をフェードアウトします。
けれども、詳細なロボットの重要性の研究と同等の人間の能力の重要性を学ぶことが、綿密に研究は人工知能の開発を促進するために、人工知能は、かつて私たちがダウンして見てみましょう、しかし、人工知能の開発はまだ短く、遅いので、私達ができます彼は長い道のりがまだあると述べました。私たちの想像力で強力な人工知能から出てきます。移動します。ディープ学習、音声認識やビッグデータは、人工知能の開発の将来の方向性です。科学技術のプロセス全体を通じて、我々は簡単に深い学習が徐々に歴史の舞台をフェードアウトで見つけることができます。
「ディープ・学習」という言葉は、私たち人間のようなロボットが新しいスキルと制御を学ぶことができるという錯覚を与えるかもしれないが、学習の重要性の深さを過小評価することはできません。あなたが2011年前にタイトルに単語の「徹底的な調査を」記述する場合、他の人がこのサイエンスフィクションの記事である、またはあなたが非常に病気であることを考えるかもしれません。
コンピュータサイエンスのワシントン大学の教授（ワシントン大学）ペドロ・ドミンゲス（ペドロ・ドミンゴス）は長時間と述べている、と私たちは多くの技術の急速な衰退を目撃してきた、それはまた、人工知能研究の分野での大きな特徴となっています。10年ごとの主要な技術革新があります。誰もが戦場を変更するために互いに競争します。
例えば、近年では、火災の電話ロボット、馬も、空想、このラインを持っており、投資するお金の多くを置きます。本当に使いやすい電話ロボット？伝統的なパワー・マーケティングビジネス電話ロボットのこの効果は、中小企業の幹部の後に求められるように思われました。一つは、あなたが1,000人以上の携帯電話をインポートすることができます。結局のところ、この人工知能は、コストを削減し、パフォーマンスを向上させ、真に革新的な製品です。