AI의 초파리는 무엇입니까?

1960 년대 중반 연구자들은 체스를 " AI의 초파리 (Drosophila of AI)" 라고 불렀습니다 . 과일 파리처럼 체스 게임은 접근하기 쉽고 상대적으로 간단한 문제는 실험했지만, 여전히 중요한 지식은 더 복잡한 문제를 만들어 냈습니다.

이제 사람들은 "체스 만 검색 문제"라고 말하고 "체스 방법은 AI 커뮤니티에 더 이상 관심을 갖지 않을 것"이라고 말합니다.

그렇다면 AI 의 Drosophila 는 무엇 입니까?

난 그냥 인터넷 검색과 많은 사람들이 인용 존 맥카시는 전화 로 이동 "새로운 초파리 AI의를"- 나는 그의 원래 말을 발견하지 않았습니다 있지만.

흥미로운 논문 인 "THE DROSOPHILA REVISITED" ( pdf )도 있습니다.

기계가 우월함을 입증 한 경기 DEEP BLUE-Kasparov (뉴욕, 1997) 이후, 체스에서 다른 게임으로 게임 세계에서 느린 전이가 관찰되었으며, Go는 현재의 선두 주자였습니다. ICCA는 그 이름을 ICGA로 바꾸었고 질문 은 AI 의 새로운 초파리 입니까?

어떤 사람들은이 말에 동의 할 것이고 다른 사람들은 그 말에 적극적으로 반대 할 것입니다. 좀 더 균형 잡힌 용어로 말하면 패러다임의 그러한 변화를 위해서는 패러다임의 전환이 전제 조건이며 초점의 이동은 충분하지 않습니다. 이 순간 (2010)에는 MCTS가 패러다임 전환으로 간주 될 수 있으므로 조건이 충족되었다고 말할 수 있습니다.

로봇 공학 (특히 휴머노이드 로봇)은 어떻습니까?

특히 로봇 공학의 과제는 자체적으로 잘 개발 된 일련의 기술을 결합하는 것입니다.

• 컴퓨터 비전 : 로봇은 시각적 세계를 빠르게 처리해야합니다.
• 세계의 내부 모델링 : 또한 세계에 영향을 줄 수있는 방법과 시각적 풍경을 운동과 연결하는 방법을 알아야합니다.
• 음성 인식 : 우리는 그들과 대화 할 수 있기를 원합니다.
• 음성 합성 : 우리는 그들이하는 말을 듣고 싶습니다!
• 강화 학습 : 시행 착오 등을 통해 학습 할 수 있어야합니다.
• 베이지안 추론 : 어느 시점에서 그들은 의사 결정을 용이하게하기 위해 아마도 세계에서 객체에 대한 확률 론적 개념을 가져야 할 것입니다.

그들에게 체스 또는 이동 기능을 제공하기에 충분히 쉬울 것입니다. ;-)

Drosophila의 관점 에서 이것에 대한 유일한 문제 는 하드웨어 측면에서 상당한 비용이 든다는 것입니다. 그러나 로봇이 시뮬레이션 된 세계에 살 수없는 이유는 없습니다 .

그리고 아마도 이와 같은 게임 세계에 여러 양식을 사용하여 물리 엔진과 상호 작용할 수있는 고유 한 AI 봇을 만들 수 있습니까?