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Sir Winston Churchillは、「ウィザード戦争」として第二次世界大戦を話しました。同盟国と軸力の両方が戦場で互いに電子的な利点を得るためにレースにありました。現時点では多くの技術が生まれました – それらのうちの1つはコード化されたメッセージを解読する機能です。この達成を達成することができたガジェットは現代のコンピューターへの前兆でした。 1946年に、アメリカ軍は、コンピュータと同様にENIAC、または電子数値積分器を設立しました。 17,000を超える真空管を利用すると、ENIACは以前のすべての電気機械的コンピュータよりも数桁早かった。しかしながら、科学者の恍惚とした大部分がプログラム可能だったという部分でした。それは、人工知能（AI）の概念を増加させるであろうプログラム可能なコンピュータの概念でした。 時間が前進するにつれて、コンピュータはより速くほど小さくなるようになりました。トランジスタ半導体の作成はマイクロプロセッサに増加し、これはコンピュータプログラミングの進歩を促進した。 AIは蒸気を拾い始めました、そしてPunditsはすぐに私たち自身のコンピュータインテリジェンスがどのように超えるかを正確に宣言し始めました。 Elizaのようなプログラムやブロックのようなプログラムは、将来的に早く早くなるにつれて、彼らは間違いなく人間が早くなるにつれて、彼らは人間のように信じることができるでしょう。 しかし、それはまもなくこれがそうではないだろうことを削除されました。これらおよび多くの他のAIプログラムは、彼らがしたものではなく、それらのものもしなかった、またはそれらのアルゴリズムは適応可能であった。彼らは彼らの特定の課題で「スマート」でも、彼らの行動から知的判断について考えても、彼らは任意のタスクを理解していなかっただけでなく、通常の知的能力にろうそくを保持していなかったかもしれませんでしたラットラット、人間にしてください。 ニューラルネットワーク AIが1980年代後半に夕日に消えたので、ニューラルネットワークの研究者が多くの必要な資金を得ることができました。ニューラルネットワークは、1960年代がAI研究によって積極的に血栓を血統していることを考慮して周りでありました。それが誇大宣伝のように生きていないことが明らかになるまで、リソースの飢えていませんでした。コンピュータとは異なり、オリジナルのAIが基づいていたもの – ニューラルネットワークには、メモリを保存するためのプロセッサまたは中央の場所がありません。 ディープブルーコンピュータ ニューラルネットワークはコンピュータのようにプログラムされていません。それらは、その入力を発見する機能を提供する方法でリンクされています。このようにして、それらは哺乳動物脳と似ています。結局のところ、巨大な写真では脳は非常にあるパターンで一緒に連結されたたくさんのニューロンです。脳へのニューラルネットワークの類似点は、それらがコンピュータベースのAIで幻滅したものの関心を獲得した。 1980年代半ばには、NetTalkの名前によるビジネスは、少なくとも表面上に読み取ることができたニューラルネットワークを開発しました。それは話されている言語に手紙のパターンをマッピングすることを発見することによってこれをすることができました。少し時間の後、それは私的な言葉を話すことを発見しました。 NetTalkは、世界中のニュースヘッドラインを捕まえ、人間の創意工夫の勝利として驚かされました。しかしながら、エンジニアリングの観点から、それが全く難しくなかったのです。それは何も理解しませんでした。それはサウンドでパターンに一致しました。しかし、それはコンピュータベースのAIが多くの問題があったものであることが学びました。 最終的に、ニューラルネットワークは、コンピュータベースのAIと同様の運命を経験するでしょう – 多くの人々が人々が予想されたものを作成できなかった後にフェードするだけでなく、興味のある誇大宣伝のみを経験するでしょう。 新世紀 AIの進歩における21世紀のSAWビットへの移行。 1997年に、IBMSディープブルーは、一連のチェスの試合で自分のゲームで[Garry Kasparov]を破ったときに短いヘッドラインを作った。しかし、濃い青は知的だから勝ちませんでした。それはすぐに速いので勝ちました。深い青はチェスを理解していませんでした。まったく同じ方法で計算機が数学を理解していません。 Googleの開始主義の例映像は視認中に階層の中央から取られます。 現代の時代は、AIとまったく同じ技術の多くを見ました。 Googleは、階層構造と統合されたニューラルネットワークを利用していても、いくつかの魅力的な発見をしています。そのうちの1つはInceptionismと呼ばれるプロセスです。ニューラルネットワークは有望ですが、それらはまだ真の人工の知性への削除の道を表示しない。 IBMのワトソンは、JEOPARDYのトッププレーヤーのいくつかを最も財用することができました。ワトソンを「スマート」として信じるのは簡単ですが、真実からさらに何もありません。ワトソンは、情報を非常に早く閲覧することによってその答えを回収します。それが言っていることを本当に理解する能力はありません。

は、スラストとトルクの両方を維持しながら任意の軸の周りを回転させながら運転することができる飛行機を持っていた場合はそれほど良くないでしょうか。ロボットアームを取り付け、機械は自分自身をどこにでも位置決めし、必要に応じてオブジェクトを動かします。 Eth Zurichでのダイナミックシステムとコントロールの研究所の[Dario Brescianini]と[Raffaello d’Andrea]は、6つの自由度を与える構成で8回の回転子を使用するだけのオムニコプターを思い付いています。下の最初のビデオに示すように、それはフェッチを果たします。 オムニコプタープロペラの向き 各プロペラはどちらの方向に推力を与えるのは可逆的です。また、車自体もPX4FMU Pixhawkフライトコンピュータ、8個のモーター、モーターコントローラ、4セル1800 MAH Lipoバッテリー、および通信無線です。位置と外側の姿勢の計算はデスクトップコンピュータ上で行われるため、無線通信が必要であり、それは次に車両に所望の力と角速度を送信する。デスクトップコンピュータは、フライングマシンアリーナで飛行するので、車両の位置と向きを知っています。 結果は、重力がOmnicopterに適用されないように見られるビットEERIEです。あなたがボールをキャッチするために付属のネットを使ってフェッチをする最初のビデオで見ることができるように、フライングマシンは単なる遊び心のあることができます。ボールを戻すとき、それは実際にネットを回転させてボールをスレータの手に捨てる。しかし、あなたはビデオ内でそれを見ることができます。 私たちは異なる数のプロペラを試している間、それだけではなく、etf zurichからも、彼らのモノスピニナーと一緒に行われています。 [IEEEスペクトル経由]