artificial wisdom

지혜에 데이터

그것은 필요한 정보와 경험의 양에 관해서, 우리는 지혜에 지식 정보 데이터로부터 명확한 계층 구조를 가지고. 우리가 원시 관찰에서 무엇을 얻을 단지 데이터 포인트는. 우리는 집계의 몇 가지 기술을 적용, 보고 차트 등. 정보에 도착합니다. 공개 상호 관계에서 더 높은 수준의 처리는 우리가 응축 실행 가능한 정보를 제공합니다, 우리는 지식을 고려할 수있는. 그러나 지혜에 도달하기, 우리는 예리한 마음과 다년간의 경험이 필요합니다, 우리가 지혜 그 자체로 의미하는 것은 분명 거리가 멀다 때문에. Rather, 이것은 명백한, 하지만 쉽게 설명되지, 그렇게 쉽게 컴퓨터에 위임되지. 적어도, 그래서 나는 생각. How could machines bridge the gap from data to wisdom?

최근에, 나는 연구가 컴퓨터를 사용하여 수행 할 수있는 방법에 대한 기사를 읽고. 이 기계를 사용하여 지혜를 생성에 방해 경향을 보였다. 이 말에 들어가기 전에, 내가 지혜 제대 데이터의 계층 구조에있는 컴퓨터의 진행을 스케치 할 수.

태초에, 컴퓨터는 단지 숫자 - 재정 기계했다, 스펙트럼 데이터의 끝 부분에 단단히 상주. 그러나 스프레드 시트 및보고 도구를 장착, 그들은 천천히 정보 처리 시스템으로 전환. 인터넷의 도래와 함께 정보 혁명, 정보 제공자로서의 위치를​​ 확고되었다. 사실, the 정보에 쉽게 접근 할 수 그것은 우리의 독서와 공부 습관에 대해 가져온 달갑지 않은 변화는 얼마 전에 신문에 내 열 중 하나의 주제였다.

우리 동안, 최종 사용자, 그 혜택을 정보 혁명에 신기해하고 즐기고 있었다 (이베이와 같은, 페이스 북, 넷플릭스 등), 기계, 네트워크와이를 제어하는​​ 똑똑한 사람들은 조용히 지식의 납품업자에 자신을 업그레이드했다. 데이터 마이닝을 통해, 빅 데이터 및 기타 정교한 기술과 기술, 그들은 지금 더 나은 자신보다 당신의 습관과 관심사를 알고, 적어도 당신이 그들을 기대할 때 구글은 당신에게 보디 빌딩, 아시아 데이트 사이트에 광고를 게재하는 이유는.

연구에 최신 진출은 기계의 자연적인 진행하고 일괄 제어 정보의 광대 한 양. 들은 사다리의 최고 렁으로 이동. 그들은 지혜를 실험하기 시작. 그것은 영적 기계의 새벽입니다, 으로 루이 커즈와일 넣어. 그리고 그것은 나를 심히 불편하게. 왜 다음 게시물에 나는 당신을 말할 것이다.

댓글