artificial wisdom

知恵へのデータ

それは必要な知性と経験の量になると, 我々は、データから情報への知識を知恵に明確な階層構造を持っています. 私たちは生の観測から何を得るだけのデータポイントがあります. 私たちは、凝集のいくつかの手法を適用します, グラフ作成などを報告します. 情報に到達します. 相互接続との関係を明らかにすることで、さらに高いレベルの処理は私たちに凝縮し、実用的な情報を提供します, 私たちは知識を考慮することができます. しかし、知恵に到達します, 私たちは、熱心な心と長年の経験を必要とします, 私たちは知恵、それ自体で意味が明白にはほど遠いので、. むしろ, それは明らかです, しかし、簡単に説明していません, そして、そう簡単にコンピュータに委任されません. 少なくとも, ので、私は考えました. How could machines bridge the gap from data to wisdom?

最近, 私は研究は、コンピュータを使用して行うことができる方法についての記事を読みます. これは、マシンを使用して知恵を生成する際に不穏な傾向を示しました. それが言ったことに入る前に、, 私は知恵の階段へのデータの階層内のコンピュータの進行をスケッチしてみましょう.

初めに, コンピュータは単なるナンバークランチングマシンでした, スペクトルのデータ終わり近くにしっかり常駐. しかし、スプレッドシートやレポートツールを装備したとき, 彼らはゆっ​​くりと情報処理マシンに変身しました. インターネットの出現と情報革命と, 情報提供者としての地位は確立されたとなりました. 実際には, インクルード 情報への容易なアクセス そしてそれが私たちの読書や勉強習慣のもたらした歓迎されない変更は、しばらく前に新聞に私の列の1の話題でした.

一方、我々, エンドユーザー, 情報革命で不思議とその利点を楽しんでいました (eBayのよう, フェイスブック, ネットフリックスなど), マシン, ネットワークとそれらを制御するスマートな人々が静かに知識の御用達に自分自身をアップグレードしました。. データマイニングを通じて、, ビッグデータやその他の高度な技術と技術, 彼らは今より良いあなたご自身よりもあなたの習慣や興味を知っています, あなたは少なくともそれを期待するとき、Googleはボディービルとアジアの出会い系サイトであなたの広告を示している理由であります.

研究への最新の進出は、機械の自然な成り行きであり、それらをまとめてコントロールする膨大な量の情報. 彼らは、ラダーの最高のラング内に移動します. 彼らは知恵を使って実験し始めています. それは精神的なマシンの夜明けです, ように ルイカーツワイル それを置く. そして、それは私が深く不快になります. なぜ次の記事で私はあなたを教えてくれます.

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