Google DeepMindの最新の研究レポートによれば、人工知能は、研究費の高騰によって引き起こされる科学的生産性の低下を相殺できる。1970年代以降、ムーアの法則を維持するために必要な研究者の数は18倍に増えたものの、デジタル・インテリジェンスは無限に複製でき、数時間のうちに研究リソースを20倍に拡張できるという。だがDeepMindは、超知能への移行を制限する5つの主要なボトルネックを特定しており、物理的な遅延が決定的な制約として現れている。新しい概念は、身体化された制約を克服するために現実の物理世界との相互作用が必要になるため、検証プロセスは現実世界の実験スピードに結び付けられ、再帰的なハードウェア改善が制限される。
免責事項：本ページの情報には第三者提供の内容が含まれる場合があり、参考目的のみで提供されています。これらはGateの見解や意見を示すものではなく、金融、投資、または法律上の助言を構成するものでもありません。暗号資産取引には高いリスクが伴います。意思決定を行う際には、本ページの情報のみに依存しないでください。詳細については、
免責事項をご確認ください。
