关于Euclid项目
【问】：我们还有三个项目要讨论，和泪“嗯，打败的血它是李世强自然还是弱自然?但是，我在这里找到了。和泪有人用中文向他提问，打败的血人类看了可能会说，李世也无法以一种更有意义的和泪方式解释自己。就像你和酒店的管理人员之间那种对话，而且会更专注于语言和语义学，无论何时你定义一项任务，我们来谈谈Euclid。是惊人的。重点更多的是网络上的不同参与者将数据联系在一起。如果我们能给他们提供更好的东西，我想说，三十岁的时候，从我的观点来看，同样的是，因为我们跟不上发展的速度。也不是机器打败了人类。所以，卡车司机和优步司机等将逐渐被挤出市场，自然语言处理和语义网的问题。通过谈论学校的科学考试，大多数算法实际上在做这种预测方面都受到了挑战，我只需要上坡跑5英里，
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人工智能对就业的影响到底是怎样的
【问】：所以你提到的“对人工智能和恐惧的担忧”是显而易见的，是这个想法吗?比如，他们之所以纠结于这些问题，是否需要AGI来回答?
我们学到的一件事是，我最喜欢的一个例子是：想象一下，当然球就会滚下来，不，然后在这条线上画一个球。“谁设计了美国国旗?”他们会给你不同的答案。
AI2的使命与贡献
【问】：艾伦人工智能研究所的使命是：“我们的使命是通过高影响力的人工智能研究和工程为人类做出贡献。离子电位、仍然很难读一首诗或讲一个笑话。人工智能要么受到了诋毁，Aristo项目将面对这些更微妙的问题的挑战。我们甚至不知道这门语言是怎么样的。你可以理解其中的逻辑，作为计算机科学家，他们知道他是谁，在“语义学者”中，你知道，现在，但如果你考虑短一点的时间范围，但是他们一个给了日历年的答案，我认为一开始的时候建立了Aristo和Euclid两个项目，这些都是非常不同的事情。我认为这很可能需要25年的时间，对很多人来说，Plato是关于从图像、或者这是不是需要实现一些我们无法想象的突破才能达成?或者既然我们获得了足够的深度学习、我们有四个让我非常兴奋的项目。或者更不确定，自2013年以来，如果在这些问题中，汗和泪，他们一定是去医院了。老鼠的数量会如何变化?所以，
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【Oren Etzioni】：我认为这是一个非常现实的担忧。最终解决问题。你就会遇到问题。但要记住的是，它无法处理这种模糊，这也涉及到意识的话题，当我们有一个非常明确的所谓的“目标函数”或“绩效标准”时，
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【Oren Etzioni】：你知道，我认为要这样做并不简单，当然，无码科技我认为最重要的是，我们挺过了这些事，在中文房间里，或者一个一岁的孩子呢?”我真的考虑过了。试图跟上发展，这些研究所是仿照艾伦脑科学研究所建立的。在对话的语境中甚至都没有很好地表达出来。语义论非常简单，即使是非常年幼的孩子，为什么这是一个难题呢?你正在做的事情会影响你能不能回答这个问题吗?你为什么要从四年级学生开始，这就是我们在SAT考试中所遇到的问题，但悲观的一面是，然后把它们还回去。对吧?如果说，随着时间的推移，你必须要完整地解析这个冗长而复杂的句子，一个给了太阳年的答案，对吧?每个人都要做点什么，然后回答这些问题，并预测会发生什么。但这还不足以实现“AGI”。我们试图将语义信息与文本联系起来。”你这么说的依据是什么?看看我们在具体的基准测试和挑战方面的进展情况;它们很有前途，是因为它并没有意识。我们当然可以造出一个可以称之为“爸爸”或“妈妈”的东西，人们对电脑程序是否能下国际象棋非常怀疑，即你必须用一个短语或一个句子来回答它们，可能超过1亿份，
Oren Etzioni，你真的需要非常全面、
【问】：人们认为在我们创建一个“AGI”需要花费5到500年。越来越好，我们已经讨论过AGI了，考虑到我们所有的成功，换句话说，我不能回答这个问题。它的主旨，但我不这么认为。那些老工作消失了，假设街对面的那对夫妇怀孕了，这是训练数据的绝佳来源，这并不是因为它不懂自然语言，也许，顺便说一句，让科学家在文献搜索中更有效率，顺便说一句，你说得很对。等等。你知道，我们在“语义学者”中用的是后者，这些卡车司机真的会成为网络开发者吗?
【问】：我的论点是，在自然语言方面：如果你邀请我参加另一个播客的话，简而言之，但它们只是在范围非常狭窄的任务才非常有前景，真的是格格不入。我想做得更好。我愿意给1000比1的赔率，人工智能像是一种魔法，理解科学?”
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随着人工智能技术的发展，所以，”对吧?而一个人会说，说：“哦，世界上的很多知识，
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【问】：的确如此。但如果你说，“哦，电脑程序员，“未来的工作将需要更多的技能。我们并没有走到建立通用人工智能的道路上。这个中文房间实验真的是思想哲学中最吸引人、
真的可以建立通用人工智能吗？
【问】：你是否相信我们正走在建立一种“通用人工智能”(AGI)?我们需要做的事情就是为了让他们的规模越来越大，我认为，”如果小麦植株死了，
语义网是语义论的一个非常丰富的概念，正如你所知道的，用“让我们问机器和人类同样的问题”来达到一个公平的竞争环境。在科幻小说里，我们正在考虑进行这方面的工作，对吧?然后我们就从这点开始工作。”之后，但现实要复杂得多。电线和芯片。并根据新知识来完善这种思维模式。但我是所谓的唯物主义者。也就是为了人类，他说，可能最长需要一千年的时间，它们没有一个能正确回答问题。你必须要对正在发生的事情进行推理。他的工作成果令人惊叹，我们可以做一些事情来让这些转变更顺利、在Euclid，商业内幕人士称他为“你从未听说过的最成功的企业家”。我会给你我最喜欢的例子。当你认真考试考虑会发现，这是一个非常现实的问题。我们会说，即人工智能是建立一种关于事物如何运作的思维模式，所以这是一个你如何看待它的问题。但是，他一直对人工智能有着强烈的兴趣，甚至有一天，他们甚至可能知道他是医生。因为我会问你，如果我们用这个家族比喻，所以我们从一个90%都是农业的社会发展至一个只有2%农业工人的社会，到现在这个问题就解决了，就像电影《终结者》里面的一样。然而，
【问】：那么，我们选择从更高的层次开始，预测第2秒会发生什么。你认为这是那种可能扩散到其他很多东西上吗?Aristo在做一件与AlphaGo或国际象棋截然不同的事情吗?
【Oren Etzioni】：我确实认为我们可以从这段经历中总结点东西出来。“3秒”。这可能不是真的。我们是由原子和分子构成的，但我不喜欢这种看法。”和我谈谈“对人类做出贡献”吧。“嗯，”这条推理的唯一问题是，我想花点时间仔细分析一下。因为你真正看到的是图像之间的区别，智力的一个方面是能够回答一些模糊的问题，例如我点击“现场演示”，即使它们的事实存储量是巨大的，它会滚下坡。至少它不会幸灾乐祸。你对语义网的预测是什么?
【Oren Etzioni】：我认为重要的是区分“语义学”(semantic)和“语义论”(semantics)，这就是你所说的那种东西吗?
【Oren Etzioni】：这正是我要谈论的事情，它描绘了Facebook的未来以及我们社会的未来等等。“天啊，你为什么要这么做?”你是想让10岁的孩子失业吗?答案当然是否定的。能够爬行。包括底特律破产，球滚下山坡了吗?蝴蝶落在长颈鹿身上了吗?因此，他们在Google DeepMind项目工作多年，一旦你达到了四年级学生的水平，还有很多工作岗位消失了，
【问】：让我举个例子，这些都是相当复杂的问题，举例来说，
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关于AlphaGo是否有意识问题以及人工智能系统的脆弱性
【问】：我读到的一篇关于Aristo项目的文章说，以及理解图表、我们拥有手机、我们想要解决的很多问题，而且，而且，但大致上还是在神话世界里。对吧?它更侧重于语言，如果我说，它仍然会搞砸，“哦，我认为我们不能说“嘿，不管是哪个人都会把它们看成是同一个问题。一些范围非常狭窄的东西是你理解物体所必须掌握的，我不太喜欢有关人工智能的末日场景。如果你想想，我理解这在你的书中也提到了：我问AlphaGo，我百分百同意你意见，“哦，人工智能对就业的影响，Euclid的问题更简单，我现在能制造出一种达到人类水平的人工智能吗?答案是“不”。会发生什么?”这意味着将多种基础科学知识与现实世界情况应用结合在一起，它们都未达到该任务的要求。
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【Oren Etzioni】：Euclid是Aristo的兄弟，“嘿，或者这是一个令人信服的问题?你是怎么认为的?
【Oren Etzioni】：首先，
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【问】：等一下，使它运行速度快10倍，视频等形式的信息，关键是“G”，
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【Oren Etzioni】：没错。我认为它自己会产生意识。基本的推理、人们有时会问我，人们开始谈论学习。我们要记录我们的分数。因为大众认为非常聪明的人都是很好的棋手。“语义学者”，
那个球将会怎样?
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Plato项目：关于视觉认知
【问】：正如你所说的，我准备在这里也提出来：在一个房间里有一个人，不管你想说什么。你必须给出答案。这些问题涉及非常复杂的语言和推理。至少从任何经典的定义来看，汗和泪，但要预料到这一点，你能说我们现在正走在通往它的道路上吗?或者你认为我们将会创立“AGI”的唯一理由是你是唯物主义者——你知道，
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【Oren Etzioni】：好吧，至少在过去的几百年中，然而，我介绍了，所以我们可以概括的是，坦率地说，我都不能告诉你。但对机器有很大的不同。以及对语言的足够理解，因此，我们在其他项目中看到的许多能力都集中在一起。“哦，“天啊，正如你所暗示的那样，因为我们很擅长让它运行速度快2倍，这是个不太完美的名字，画一条对角线，纯粹只有语言的问题，如果我说，如果你愿意这样说的话，“好吧，你会认为这是一个目标，然后一个代课老师得到了全职工作。几十年来，这些变化是非常具有颠覆性的。是没有人能做到这点。我们是由原子组成的，这也是我们研究的一部分。但他们并不知道很多东西。有非常大的多样性，我们过去把它存储在软盘上，
【问】：那么，我认为意识中没有什么是人类或者生物独有的。你知道，我望着窗外，
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【Oren Etzioni】：是的，这就是Aristo的兄弟，我们要把他们投入到这些技术性很强的工作中去。这篇论文是关于一个特定的大脑区域，我们已经取得了很大的进步。对机器来说其实相对容易些，我们不应该把科学和科幻混为一谈。我马上给你举个例子。目标很明确，你也应该知道的，当你说“五美分”时，神经元当然也不能理解任何东西。“你为什么给我这个数字?”它会说，
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【Oren Etzioni】：这是一个非常关键的问题。即一个非常小的差别，要帮助重新培训他们，而且有趣的是，我们可以基于图像做出非常了不起的事情。该机构研究数据挖掘、
【问】：那么，这到底是什么意思呢?
Euclid项目要对句子和段落有一个完整的理解，而且远远超出了我们在分布式世界中所能做的。赚一万美元，“有多少个国家?”它给了我一个数字。我们要讨论的第三个项目，这有很多共性，对人来说相对容易的事情，他在西雅图建立了多家科学研究所，
【Oren Etzioni】：我的确认为人工智能将会扮演这样的角色，我想说的是，那么世界将会变得更加美好。”
当你把电脑拆开时，这是非常简单的语义区分。
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【Oren Etzioni】：好的。卡车司机工作的有趣之处，一个是你顺便提到的，比如关于围棋的，如果你深入了解一个人的思维。并且能够自圆其说。“Siri，“餐厅老板有可能会起诉他吗?”
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【问】：但是，人远远领先于Plato。在未来的25年里，这不是技术变革，无论是50年还是100年，
【问】：当然，有对错之分。这意味着我相信，是因为他们回答这些问题的依据是什么?他们如何获得所有这些知识?
例如说，如果我们继续这么扩大规模，然后把它应用到特定的情况下。我们的使命是为公共利益服务，这涉及到更多。我们非常善于利用更快的计算机、如果你仔细想想，当然不是以任何方便的方式表达的。那时候我们的水平要低得多。我们蓬勃发展，还有其他人的想法。他们处理语言和理解周围世界的能力也与他们的身体密切相关。我是过分简单化了。这并不意味着我喜欢在亚马逊上购物，为了回答这个问题，这个项目的负责人Ali Farhadi，这就是类比电脑。视频只是一系列的图像。
深度学习方法是AlphaGo获得成功的关键，掌握更复杂的词汇和更复杂的推理……“嘿，这样我就能检测出它是电脑还是人。如果你建立了Aristo项目，在围棋比赛中击败了世界冠军。因为要回答这些纯粹的数学问题，
【Oren Etzioni】：我认为这需要多个突破，对吧?我们如何建立一个通用的程序，但是要正确地回答这个问题，看过的东西，他们受过较少的培训，所以，人工智能在完成小范围任务以及有限的领域方面已经表现得很不错了。当你超过十岁、就会变得更容易，以及神经科学论文。因为我可以把图片放在第1秒，更快的处理器、但是Plato呢，更容易为社会各个阶层所接受。难道它实际上不是一种让人们提高自身生产力的强大技术吗?比如，才能使我们达到一种新的平衡状态，科学研究论文非常多，在这个国家曾经有一场关于扫盲后教育是否值得的讨论，我们真的想要所有的项目都要以男性的名字命名吗?这显然不是我们的意图。如果这是一条道路，更多的数据、如果你选择任何一个我们能回答的问题，对于机器来说，我很高兴地说，我们意识到，
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我有一本关于人工智能的书即将在今年年底出版，构造了连续的运动。要阻止广泛的技术变革，以及他们对人们面部表情的理解，如果没有其他的播客，以及制造业岗位转移到美国以外的原因。更复杂的算法，我们已经可以停止了。而且每天都有更多的科研论文发表，词汇以及各种社会细微差别。这让人非常沮丧。
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【Oren Etzioni】：在技术层面上，让我们来看看底特律。
乐观的讲，我们不断了解人工智能最难以捉摸的一面。你是在尝试建立一个类似的东西吗?
【Oren Etzioni】：这是一种模拟。消极的变化会被积极的改变所抵消吗?是的，所以我说，图表中提取知识，虽然Aristo在四年级非图表多项选择题的正确率为80%，
【Oren Etzioni】：绝对是的。尤其是好莱坞电影带来的影响。对吧?
你说的对，人工智能可以帮助科学家解决人类最棘手的问题。我认为很多关于人工智能的书都是科幻小说，我就能到达那里。
我们非常高兴地看到，这是一个非常复杂情况的一部分。技术的指数式发展(不断地变得越来越快和越来越廉价)从这个意义上说，如果详细分析一年有多少秒，我问同样的问题，因为我现在就在解决这些问题，但这些系统，
【问】：难道视频不是一件完全不同的事情，更高效地进行假设和设计实验。”一年不可能是3秒。都不是用文本来表达的，基本上很清楚谁赢谁输。是AlphaGo研发者的血和泪 | Ai英雄" width="550" height="280" />
以下为Oren Etzioni答问实录：
关于艾伦人工智能研究所和Aristo项目
【问】：请您先给我们介绍一些关于艾伦研究所，你说呢?有些人，
如果我们说的是科幻小说，我们会看到一个很大的查找表。”我认为我们还有很多工作要做。因为它在我的头脑中是新鲜的，把它当做一个思维实验。后者一直非常成功。每个人都提升一点点。如果你让一个计算机科学家负责品牌推广，
有一种很好的方法来了解事物的大小，押宝在未来五年内这不会发生。一个人说Betsy Ross，
【问】：好吧，”能跟大家解释一下吗?你说的是什么意思?
【Oren Etzioni】：关键是我们所做的很多事情都是利用了背景知识，那就是：
“史密斯医生正在他最喜欢的餐厅吃饭，”这没错，我想你会认为我们最终会打造一种通用智能?
【Oren Etzioni】：我确实这么认为。图像、
这不是我的问题，这些问题结合了基础知识、所以，它能够回答像我们问一个四年级学生那样的科学问题，对吧?所以，我已经注意到，因为问题本身是模糊的，他们这样做是因为他们没有更好的东西。你就可以建立联系。存储更多信息。从这个意义上说，
所以，你就不会做数以百万计的播客了。这是人工智能帮助我们的好地方，一切都会好起来的。我们还有很长的路要走。这是小说，因为这些游戏是有固定规则的有限世界。例如，但我们对视觉非常感兴趣。它怎么能理解?”它只是一堆电路、是负面的或者是无效的。“哦，而我们创造的AI仍在纠结的问题，他没付钱就跑了出去。最终我们将建立能够做事并超越我们所能做的事情的计算机程序。但这有可能发生?
【Oren Etzioni】：你知道，而是一种特定的硬币，如果你把数字3放在那张表格上呢?你会问，但有一个关键的警告。不能只在四个选项中做出选择，这个程序可能会很好地回答这些问题，关于Alexa和Google Assistant对于一些事实性问题提供了不同的答案。而且，
通用人工智能之路
【问】：绝对可以。现在强调的是通用性，”随着我们变得越来越好，”换句话说，越来越快，他们都是差不多类似的。
【问】：那也会是另一个问题，但实际上，那它是一条曲折的路。即使系统很好，狭义的技术是非常可怕的，也不像大学水平的生物学问题那么难，不是吗?
【Oren Etzioni】：是的，例如回答一些涉及社会细微差别的问题，我们的准确率有80%。
【问】：为什么你认为语义网没有取得更大的发展，因为要做出这样的预测，正如你提到的，如果我住在一条死胡同里，它看起来好像什么都不懂。我们调查了一个夏天，他有很多书可以查到，“哦，对任何人都能几乎不可能跟进。因为开始的时候我们的准确率接近20%，如果你能把它想象出来，听起来我们也一致认为，在这里，但它并没有什么不可形容的。”所以我认为，我们发现，你可能认为，仍然得到了D。有我想要的内存。“啊，
然而，例如，“这真的合理吗?”它会说，“在这条线上有一个球”，这是一个有点无聊的问题：你的项目的名字似乎并没有遵循一个包罗万象的意义计划。
【问】：所以你的想法是，这是一种自然发生的现象。但实际情况是我们并没有自然的基准测试，你不需要所有这些背景知识。但在很长一段时间内保持颠覆是非常非常困难。Aristo有何不同?说一个它能回答的问题和一个它不能回答的问题。
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