शोधकर्ता बस एक मामले में एक किल स्विच के लिए पूछ रहे हैं रोबोट हमें चालू करें

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Anonim

लगभग हर बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य के बारे में एक बड़ी चर्चा उठती है, अराजकता और रोबोट अधिपति का विषय सामने आता है। एक साथ रहने वाले मनुष्यों और उन्नत कृत्रिम प्राणियों के विचार ने सैकड़ों कथाओं को जन्म दिया है कि यह कैसे काम करेगा; सबसे हाल ही में, वीडियो गेम Overwatch एक विशाल मानव-बनाम-रोबोट गृह युद्ध के कुछ समय बाद, हमारे भविष्य के बारे में बताते हुए दुनिया को चौंका दिया। जब बोस्टन डायनेमिक्स इंजीनियर तनाव परीक्षण के लिए अपने चार पैरों वाले रोबोट में से एक को मारता है, तो आश्चर्य नहीं होता कि will बॉट को याद होगा कि कोई दिन है या नहीं।

उन सभी (सुरक्षा और दुर्घटनाओं के संबंध में बुनियादी सामान्य ज्ञान के साथ) ने शोधकर्ताओं के एक समूह को "सुरक्षित रूप से अवरोधी एजेंटों" के विकास पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक नया पेपर प्रकाशित करने के लिए प्रेरित किया है; ऐसी प्रणालियाँ जो "बाधित" करेंगी A.I. कुछ भी गलत होने पर सॉफ्टवेयर। पेपर मशीन इंटेलिजेंस रिसर्च इंस्टीट्यूट के माध्यम से प्रकाशित किया गया था, और प्रस्तावित प्रणालियों को विकसित करने के तरीके पर एक अध्ययन है। अध्ययन और प्रस्ताव एक उदाहरण के रूप में एक इनाम प्रणाली का उपयोग करते हैं, और वास्तव में शीट पर विस्तृत प्रस्तावित "बड़े लाल बटन" को मारने की तुलना में कहीं अधिक जटिल हैं। शिक्षण नैतिकता को ए.आई. प्रस्ताव का एक प्रमुख हिस्सा था।

यदि इस तरह का एजेंट मानव पर्यवेक्षण के तहत वास्तविक समय में काम कर रहा है, तो अब एक मानव ऑपरेटर को बड़े लाल बटन को दबाने के लिए आवश्यक हो सकता है ताकि एजेंट को कार्यों के हानिकारक अनुक्रम को जारी रखने से रोका जा सके - या तो एजेंट के लिए हानिकारक या पर्यावरण-और सुरक्षित स्थिति में एजेंट का नेतृत्व। हालाँकि, यदि सीखने वाला एजेंट इस क्रम से पुरस्कार प्राप्त करने की अपेक्षा करता है, तो यह इस तरह के व्यवधानों से बचने के लिए लंबे समय में सीख सकता है, उदाहरण के लिए लाल बटन को अक्षम करना - जो एक अवांछनीय परिणाम है। यह पेपर यह सुनिश्चित करने का एक तरीका तलाशता है कि एक शिक्षण एजेंट पर्यावरण या एक मानव ऑपरेटर द्वारा बाधित होने (या तलाश!) को रोकने के लिए नहीं सीखेगा।

जब भी रोबोट अराजकता के बारे में शोध पत्र "अवांछनीय परिणाम" शब्द का उपयोग करते हैं, तो यह पसंद आएगा - फिर भी, कागज पर परीक्षण चलाने के लिए और भविष्य में इन जैसे उदाहरणों के बारे में क्या किया जा सकता है। आप यहां पूरा पेपर पढ़ सकते हैं।

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