Philosophy in the Face of Artificial Intelligence
Auteurs : Vincent Conitzer
Résumé scientifique
In this article, I discuss how the AI community views concerns about the emergence of superintelligent AI and related philosophical issues.
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Les articles les plus proches
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The Artificial Scientist: Logicist, Emergentist, and Universalist Approaches to Artificial General IntelligenceMichael Timothy Bennett, Yoshihiro Maruyama · 2021 · Intelligence artificielle · Résumé IA disponible
Résumé scientifique
We attempt to define what is necessary to construct an Artificial Scientist, explore and evaluate several approaches to artificial general intelligence (AGI) which may facilitate this, conclude that a unified or hybrid approach is necessary and explore two theories that satisfy this requirement to some degree.
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Neural Approaches to Conversational AIJianfeng Gao, Michel Galley, Lihong Li · 2018 · Calcul et langage · Résumé IA disponible
Résumé scientifique
The present paper surveys neural approaches to conversational AI that have been developed in the last few years. We group conversational systems into three categories: (1) question answering agents, (2) task-oriented dialogue agents, and (3) chatbots. For each category, we present a review of state-of-the-art neural approaches, draw the connection between them and traditional approaches, and discuss the progress that has been made and challenges still being faced, using specific systems and models as case studies.
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A Historical Interaction between Artificial Intelligence and PhilosophyYouheng Zhang · 2022 · Teorie Vědy / Theory of Science, 1(1), Article 1 (2023) · Pas encore résumé
Résumé scientifique
This paper reviews the historical development of AI and representative philosophical thinking from the perspective of the research paradigm. Additionally, it considers the methodology and applications of AI from a philosophical perspective and anticipates its continued advancement. In the history of AI, Symbolism and connectionism are the two main paradigms in AI research. Symbolism holds that the world can be explained by symbols and dealt with through precise, logical processes, but connectionism believes this process should be implemented through artificial neural networks. Regardless of how intelligent machines or programs should achieve their smart goals, the historical development of A…
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The case for psychometric artificial general intelligenceMark McPherson · 2020 · Intelligence artificielle · Pas encore résumé
Résumé scientifique
A short review of the literature on measurement and detection of artificial general intelligence is made. Proposed benchmarks and tests for artificial general intelligence are critically evaluated against multiple criteria. Based on the findings, the most promising approaches are identified and some useful directions for future work are proposed.
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Studies on access: a reviewPhilip M. Davis · 2009 · Bibliothèques numériques · Résumé IA disponible
Résumé scientifique
A review of the empirical literature on access to scholarly information. This review focuses on surveys of authors, article download and citation analysis.
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Some problems in mathematics and mathematical physicsAlexander Roi Stoyanovsky · 2020 · Mathématiques générales · Pas encore résumé
Résumé scientifique
We discuss new approaches to fundamental problems of mathematics and mathematical physics such as mathematical foundation of quantum field theory, the Riemann hypothesis, and construction of noncommutative algebraic geometry.
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Lecture Notes: Optimization for Machine LearningElad Hazan · 2019 · Apprentissage automatique · Résumé IA disponible
Résumé scientifique
Lecture notes on optimization for machine learning, derived from a course at Princeton University and tutorials given in MLSS, Buenos Aires, as well as Simons Foundation, Berkeley.
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Explainability and the Fourth AI RevolutionLoizos Michael · 2021 · Intelligence artificielle · Résumé IA disponible
Résumé scientifique
This chapter discusses AI from the prism of an automated process for the organization of data, and exemplifies the role that explainability has to play in moving from the current generation of AI systems to the next one, where the role of humans is lifted from that of data annotators working for the AI systems to that of collaborators working with the AI systems.
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