AI@50

AI@50

AI@50, 공식적으로는 "다트머스 인공지능 회의: '향후 50년'(2006년 7월 13~15일)은 인공지능의 역사를 효과적으로 출범시킨 다트머스 워크숍 50주년을 기념해 제임스 무어가 마련한 회의였다.당초 참석자 10명 중 마빈 민스키, 레이 솔로모노프, 올리버 셀프리지, 트렌치어드 모어, 존 매카시 등 5명이 참석했다.[1]

다트머스 칼리지, 제너럴 일렉트릭(General Electric), 프레드릭 휘트모어(Frederick Whittemore Foundation)가 후원하는 동안 국방고등연구계획국(DARPA)으로부터 20만 달러의 보조금을 받아 다음과 같은 절차 보고를 요구했다.

  • 처음 50년 동안 AI의 원래 도전에 대한 진행 상황을 분석하고, 도전이 원래 생각했던 것보다 "쉬운" 것인지 "더 어려운" 것인지, 그리고 그 이유는 무엇인지 평가한다.
  • AI@50 참여자들이 향후 50년 동안 이 분야가 직면하고 있는 주요 연구 개발 과제라고 믿는 것을 문서화하고, 이러한 과제를 해결하기 위해 어떤 돌파구가 필요한지 파악한다.
  • 제어 이론, 신호 처리, 정보 이론, 통계 및 최적화 이론과 같은 다른 영역의 개발 및 동향에 대한 도전과 돌파구를 설명한다.[2]

회의 책임자 제임스 무어의 요약 보고서가 AI 매거진에 실렸다.[3]

컨퍼런스 프로그램 및 게시된 논문에 대한 링크

AI: 과거, 현재, 미래

미래의 사고 모델

네트워크 모델의 미래

학습과 검색의 미래

AI의 미래

비전의 미래

추리의 미래

언어와 인식의 미래

미래의 미래

AI와 게임

인텔리전트 머신과의 향후 상호작용

선택한 제출된 문서:AI 미래전략

선택한 제출된 문서:AI의 미래 가능성

참조

  1. ^ Nilsson, Nils J. (2009). The Quest for Artificial Intelligence. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-12293-1. 80-81페이지
  2. ^ Knapp, Susan (2006-07-06). "Dartmouth receives grant from DARPA to support AI@50 conference". Dartmouth College Office of Public Affairs. Archived from the original on 2010-06-07. Retrieved 2010-06-11.
  3. ^ Moor, James (2006). "The Dartmouth College Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years" (PDF). AI Magazine. 27 (4): 87–91. ISSN 0738-4602.
  4. ^ Knapp, Susan (2006-07-24). "Artificial Intelligence: Past, Present, and Future". Vox of Dartmouth. Retrieved 2010-06-11.
  5. ^ Russell, Stuart (2006-07-12). "The Approach of Modern AI". Archived from the original (PPT) on 2012-03-24. Retrieved 2010-06-11.
  6. ^ Solomonoff, Ray J. (2006). "Machine Learning -- Past and Future" (PDF). Retrieved 2008-07-25.
  7. ^ Langley, Pat (2006). "Intelligent Behavior in Humans and Machines" (PDF). Retrieved 2008-07-25.
  8. ^ Kurzweil, Ray (14 July 2006). "Why We Can Be Confident of Turing Test Capability Within a Quarter Century". Archived from the original on 10 August 2006. Retrieved 25 July 2006.
  9. ^ 홀, J.Stoors(2007년)."Self-improving AI:분석".마음과 기계는. 17(3):249–259. doi:10.1007/s11023-007-9065-3.자기 계발은 하나였다 AI의 측면이 1956년 다트머스 회의에서 공부하기 위한 제안.튜링은 인간의 방식으로 성인human-level 정보를 얻기 위해 배울 수 있는“아이기”을 제안했다.최근에는, 것 인공 지능 시스템과 무기한 자체 발전하겠다고 지어질 수 있는 부트 스트랩의 오류 중 라벨을 취득했다.AI에 시도는 그러한 제도를 시행할 일관된 실패를 약 반세기 동안 만났다.기술적 낙관 주의자들, 그러나,은 지능의 급격한 지수 증가할 것이라고는 피드백 루프 구현된 그러한 시스템 생산을 가능하다 유지해 왔다.우리는 몇가지 결론을 이야기 이 두 직책에 대한 인수 점검한다.Self-archive은 승객을 머신에 2010-02-15 Archived.
  10. ^ Bringsjord, Selmer (December 2008). "The Logicist Manifesto: At Long Last Let Logic-Based AI Become a Field Unto Itself". Journal of Applied Logic. 6 (4): 502–525. doi:10.1016/j.jal.2008.09.001. This paper is a sustained argument for the view that logic-based AI should become a self-contained field, entirely divorced from paradigms that are currently still included under the AI “umbrella”—paradigms such as connectionism and the continuous systems approach. The paper includes a self-contained summary of logic-based AI, as well as rebuttals to a number of objections that will inevitably be brought against the declaration of independence herein expressed.자기아카이브
  11. ^ 뮐러, 빈센트 C(2007년 3월)."에는 미래 인공 지능을 표현이 없으면?".마음과 기계는. 17(1):101–115. doi:10.1007/s11023-007-9067-1.이 종이는 대의권 없이는 AI에 로드니 브룩스의 제안의 전망을 조사한다.그것은“AI는 새로운”(화신, situatedness, 추론의 불참, 표현의 부재)의 아마도 특성을 모든 전통적인 시스템에 존재한다:“뉴 AI” 낡은 AI처럼 있다고 밝혀졌습니다.브룩스 제안 중앙 통제에 대한 지적인 agents—의 건축적 거부로 귀결된다.어느, 하지만 중요한 것으로 밝혀진다.어떤 이들은 더 최근 인지 과학의 우리가 잘 중심 표현 프로세서로 지능적인 에이전트의 이미지를 처리하려고 할 수 있음을 암시하다.만약 이 패러다임의 변화되면, 대의권 없이는 인지에 브룩스의 제안 본격적인 지적 agents—에는 딱 나타난다.아니지만 의식적인 요원들을 위하다.Self-archive은 승객을 머신에 2009-11-17 Archived.
  12. ^ Thórisson, Kristinn R. (March 2007). "Integrated A.I. systems". Minds and Machines. 17 (1): 11–25. doi:10.1007/s11023-007-9055-5. The broad range of capabilities exhibited by humans and animals is achieved through a large set of heterogeneous, tightly integrated cognitive mechanisms. To move artificial systems closer to such general-purpose intelligence we cannot avoid replicating some subset—quite possibly a substantial portion—of this large set. Progress in this direction requires that systems integration be taken more seriously as a fundamental research problem. In this paper I make the argument that intelligence must be studied holistically. I present key issues that must be addressed in the area of integration and propose solutions for speeding up rate of progress towards more powerful, integrated A.I. systems, including (a) tools for building large, complex architectures, (b) a design methodology for building realtime A.I. systems and (c) methods for facilitating code sharing at the community level.
  13. ^ Steinhart, Eric (October 2007). "Survival as a Digital Ghost". Minds and Machines. 17 (3): 261–271. doi:10.1007/s11023-007-9068-0. You can survive after death in various kinds of artifacts. You can survive in diaries, photographs, sound recordings, and movies. But these artifacts record only superficial features of yourself. We are already close to the construction of programs that partially and approximately replicate entire human lives (by storing their memories and duplicating their personalities). A digital ghost is an artificially intelligent program that knows all about your life. It is an animated auto-biography. It replicates your patterns of belief and desire. You can survive after death in a digital ghost. We discuss a series of digital ghosts over the next 50 years. As time goes by and technology advances, they are progressively more perfect replicas of the lives of their original authors.
  14. ^ Schmidt, Colin T. A. (October 2007). "Children, Robots and... the Parental Role". Minds and Machines. 17 (3): 273–286. doi:10.1007/s11023-007-9069-z. The raison d’être of this article is that many a spry-eyed analyst of the works in intelligent computing and robotics fail to see the essential concerning applications development, that of expressing their ultimate goal. Alternatively, they fail to state it suitably for the lesser-informed public eye. The author does not claim to be able to remedy this. Instead, the visionary investigation offered couples learning and computing with other related fields as part of a larger spectre to fully simulate people in their embodied image. For the first time, the social roles attributed to the technical objects produced are questioned, and so with a humorous illustration.
  15. ^ Anderson, Michael; Susan Leigh Anderson (March 2007). "The status of machine ethics: a report from the AAAI Symposium". Minds and Machines. 17 (1): 1–10. doi:10.1007/s11023-007-9053-7. This paper is a summary and evaluation of work presented at the AAAI 2005 Fall Symposium on Machine Ethics that brought together participants from the fields of Computer Science and Philosophy to the end of clarifying the nature of this newly emerging field and discussing different approaches one could take towards realizing the ultimate goal of creating an ethical machine.
  16. ^ Guarini, Marcello (March 2007). "Computation, Coherence, and Ethical Reasoning". Minds and Machines. 17 (1): 27–46. doi:10.1007/s11023-007-9056-4. Theories of moral, and more generally, practical reasoning sometimes draw on the notion of coherence. Admirably, Paul Thagard has attempted to give a computationally detailed account of the kind of coherence involved in practical reasoning, claiming that it will help overcome problems in foundationalist approaches to ethics. The arguments herein rebut the alleged role of coherence in practical reasoning endorsed by Thagard. While there are some general lessons to be learned from the preceding, no attempt is made to argue against all forms of coherence in all contexts. Nor is the usefulness of computational modelling called into question. The point will be that coherence cannot be as useful in understanding moral reasoning as coherentists may think. This result has clear implications for the future of Machine Ethics, a newly emerging subfield of AI.

외부 링크

메모 및 주석

컨퍼런스 블로거인 Meg Houston Maker는 컨퍼런스의 현장 커버리지(항목 포함)를 제공했다.