AIにおけるこの哲学的および方法論的根拠は、前進するためのより成功するための鍵です。人間の行動とAIの基礎となる動的クラスターを理解することは、私たちの電話、職場、さらには体内でいつか使用されるアプリケーションを理解するための重要なフレームワークです。
会議で、カリフォルニアの研究者は、ニューラルネットワークがどのように決定を下し、他のタイプの連想的な組み合わせから類推を構築するかを理解することがますます難しくなっていると指摘しました。科学者から、人工知能の危険性についての洞察を見てきました。彼らは、新しいマシンが将来どのように開発されるかを想像するのは簡単だと言いました、そしてこれはいくつかの小さな変更をもたらすかもしれませんが、これらの変更は決して圧倒的ではありません。この効果は、初期条件に対する極度の感度と呼ばれます。さらにある時点で、重要なパラメータはすでに発見されており、絶対的な正確さで予測することはできません。係数が予測関数の限界を超えています。
人工知能はビジネスや公共のタスクでさえも広く使用されるようになっているため、研究者は人工知能の能力について懸念を表明しています。これにより、AIが火星への使命と同様の機能を作成する状況が発生しました。たとえば、人間の生命を優先し、それを何よりも尊重することについてソースコードにアルゴリズムを記述した場合です。遠征はおそらく. 科学者が自動化された複雑なシステムを作成して意思決定を行い、意思決定プロセスに有意義に関与していない場合、システムは何をすべきでしょうか。選択肢は、1人のリスクのあるより多くの人々を救うシナリオを実行するか、特定の死亡のリスクのあるシナリオを実行することです。
上記から進むと、人間が系統発生を通して使用してきた論理的スキームについて鋭い疑問が生じます。この文脈では、私は倫理を論理の子として扱い、その逆ではありません。メタ科学的考察に関しては、私は歴史的なアプローチを取りません。むしろ、私は科学的パラダイムを使用してそれに対処します。ポストモダニズムは、倫理は論理に基づいており、それなしでは存在できないと主張しています。ポストモダニズムは倫理的なシステムに基づいていますが、多くの場合、論理的なデバイスに依存する必要があります。
一定の反復と変更が行われる意思決定プロセスは有益です。それらは、論理構造を作成するという利点にもつながります。
思考実験「シュレディンガーの猫」には、気づかないかもしれない興味深いシナリオがいくつかあります。この種の実験の結果を人間が登録する必要があるという理由だけで、これらが使用されることはめったにありません。場合によっては、問題に対して2つの選択肢を選択できます。これはコンテキストと呼ばれます。オントロジーの意味では、ブランチまたはアトラクタの1つを持つことは可能ですが、それらの順序はありません。言い換えると、これらがこのコンテキストで完全に一意の入力であり、他の既存の入力メソッドを使用して再作成することが不可能な場合でも、それらは拒否されます。システムの現在の状態をフォークとして想像し、2つのアトラクタのどちらを優先するかを決定するプロセスを想像してください。どちらも同じように有効です。いずれにせよ、あなたの人生について前向きな気持ちを与えるものを選び、それに集中してください。むしろ、システムは常に両方の状態の間にある状態にあります。これは、結果を離散的かつ不連続的にのみオブザーバーに表示し、潜在的なプロセスに関する完全な情報を提供することなく、本質的に自己開発型です。したがって、計算や予測はできませんが、グローバルな状況を示すことができます。これはRhizomeLogicと呼ばれるプロセスです。これは、何か（この場合、固有のシステムの欠如）が、背後にシステムがなく、外部からのみであるかのように見えることを意味します。内部が異なっていても、超越的なものを考慮に入れると、何が起こっているのかを理解することができます。ほとんどの人は、一般的なルールは柔軟性がないと考えています。これらのルールが常に適用されるとは限らないという考えは、実際には非常に強力です。そして、Rhizome論理スキームの枠組みの下では、これは典型的な人間の意味では「違法」に見える類推と見なすことができますが、必ずしも違法または一貫性がないわけではありません。また、戦術的な意味で間違っている決定.
それは単に論理の問題です。これらは、インテリジェントなAIシステムを作成するために従う必要のあるガイドラインです。これらを使用して、ブレークスルーにつながる戦術を戦略化および開発できます。アルゴリズムによる論理接続は、システムの戦術的および戦略的な目標設定に基づいて構築する必要があります。情報が最初に戦略的位置から選択され、次にシステムでの使用を通じて達成される戦術的価値から選択されるプロセス。
とは、機械学習で行われている研究のヒューマンマシンインターフェースを指します。この研究には、強力な人工知能システムの使用による進歩が含まれています。人間がアクセスできない新しいタイプの思考、おそらくは質的に新しいタイプの思考の開発を可能にするため、リソマティックロジックの研究はますます重要になっています。