Harry Nilsson - Without You ( 1971 )
인공 지능은 훌륭하게 태어난 것이 아닙니다. 기계 학습 알고리즘은 인간과 마찬가지로 시행 착오를 통해 작업을 마스터하는 법을 배웁니다. 그러나 컴퓨터 과학자들은 A.l.I.을 훈련하고 있습니다. 실제 세계의 시뮬레이션, 일명 비디오 게임.
매사추세츠 공과 대학교 (MIT)가 이끄는 연구원 팀이 로봇의 미래 두뇌를 가르치고 커피를 만들고 제공하며 책을 집어 읽고 읽으며 가정용 컴퓨터를 심즈 - 가상의 "VirtualHome"시뮬레이터. 이렇게하면 볼트를 이해할 수있는 간단한 단계로 작업을 분류 할 수 있습니다.
이 연구는 6 월에 열린 CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition) 컨퍼런스에서 발표되었으며, 로봇 버틀러 제작을위한 첫 번째 단계가 될 수 있습니다. 공상 과학 소설 영화는 우리를 그리워하게 만들었습니다.
Inverse의 20 가지 방법 A. 목록에서 # 15입니다. 2018 년에 더 많은 인간이되었습니다.
"로봇이 가정에서 집안일을 돕고 개인화 된 필요와 필요 또는 임박한 행동을 예상 할 수있는 환경을 상상할 수 있습니다."라고 수석 저자 Xavier Puig는 설명합니다. "이것은 노인이나 이동이 제한된 사람들을위한 보조 기술로서 특히 도움이 될 수 있습니다."
그러나 터닝 머신 학습 알고리즘은 네비게이션 심즈 기능을하는 로봇에는 첨단 하드웨어가 필요합니다. 이 프로세스는 Boston Dynamics 및 SoftBank와의 파트너십을 통해 가속화 될 수 있습니다. 심즈 기반 A.I. 육체적 인 조수로.
그러나 저자들은이 연구가 스마트 스피커의 능력을 보완함으로써 즉각적인 사용을 볼 수 있다고 말했다. 이 기술은 Siri, Alexa 및 Google Assistant와 같은 개별 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있습니다.
이제 GameBoy를 몰수 한 중학교 교사에게 자신있게 비디오 게임이 미래에 매우 유용하다고 말할 수 있습니다.
랩탑 컴퓨터에 남아있는 여전히 큰 거래가있다.
12 월은 대부분의 브랜드가 엄청난 매출을 올리기 때문에 노트북을 사기 가장 좋은시기입니다. 블랙 프라이데이와 사이버 월요일의 큰 거래를 놓치 셨다면 걱정하지 않으셔도됩니다. 랩탑 컴퓨터에는 여전히 놀라운 거래가 많이 있습니다.
우리는 고대 그리스에서이 아날로그 컴퓨터에 대해 더 많이 알아 냈습니다.
1901 년에 발견 된 유물은 최근 연구 결과가 고대 그리스인에게 우주에서의 우리의 위치를 가르치는 데 사용된다는 것을 발견 한 후 새로운 의미를 갖습니다. 기원전 150-70 년 사이 침몰 한 고대 상선의 잔해에서 발견 된 것은 진흙으로 덮여 있었고 처음에는 중요하지 않은 것으로 인식 할 수 없었습니다. 스폰지 다이버 때 ...
값싼 노트북 컴퓨터에 대한 최상의 우대
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