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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?

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로봇 인계

몇 년 전, 나는하여이 가상의 이야기를 읽고 마샬 브레인 라고 인간의. 그것은 지능 시스템에 의해 패스트 푸드 체인의 로봇 인수에 대해 얘기.

마샬 브레인, 당신은 알고 있으므로, HowStuffWorks.com의 설립자이자 잘 알려진 스피커입니다, 교사, 작가 등. 그는 소설로 만나 쓴 있지만, 그는 그것이 그가 실제로 그가 설명 된 시스템 특허를 우리의 미래의 방법이라고 그렇게 확신했다 (메모리 역할을하는 경우). 물론, 그는 옳았다. 나는 얼마나 이행 센터 작업에 대해 친구에게이 링크를 가지고 — 당신은 당신이 인터넷에서 주문 물건의 모든 산에 당일 또는 익일 배송을 얻는 방법? 여기에 방법이다. 그것은이 시나리오 마샬 브레인 만나에 설명 된 것과 얼마나 비슷한 놀랍다.

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