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機械は増えています。 この声明は、SF小説や映画から直に出てくるような、ありそうもないように思えるでしょう - 私たちが20年前に住んでいたなら。 2017年には、人工知能の発達に気付かないようにすることはまったく不可能です。
それがどれほど物議を醸しているか疑わしいかに関係なく、よりスマートな人工知能へのこの技術的進歩はほとんど現在そして間違いなく人類の未来です。
ディープラーニング、機械学習、強化学習、教師あり学習および教師なし学習、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワークなどの新しいツールの登場により、コンピューティングおよび機械駆動製造の世界は私たちが知っているように世界を変えています。
私たち自身よりも知的な機械の開発で人類の未来が不確実であるこのような時代には、少なくとも近い将来私たちの世界を変えることになることについて私たちは明確な理解を持っていなければなりません。
まず最初に、人工知能とは何ですか？
あなたがその用語をグーグルするならば、人工知能は「視覚、言語認識、意思決定、言語間の翻訳のような人間の知能を通常必要とするタスクを実行することができるコンピュータシステムの理論と開発」であることをあなたは知っているでしょう。
知能は定義するのが難しく、人工知能やAIの場合は扱いにくくなります。 AIが意思決定機能を備えた人工のマシンであることは事実ですが、それでもすべての関連要因を考慮すると、人間の心の働き方を理解することはできません。
人工知能の到来とともに、私たちは人間の心の最も基本的な質問のいくつかに出会いました - 意識は何ですか？ 私たちがAIと違うのは何ですか？
ここで、ロボットは必ずしもAIではないことを明確にしましょう。 ロボットはそれをAIボットに変えるコードでプログラムすることができますが、大きく異なる2つのエンティティの間には大きなギャップがあります。
AIはインテリジェンスを複製し、関連するすべての要素を考慮することによって特定のタスクを最適な方法で実行するソフトウェアです。一方、ロボットはAIエンジンを搭載している場合と搭載していない場合があります。
ロボットは必ずしもAIではありません。
それは水とガラスのようなものです - ガラスそれ自体は水とは異なる価値を持っていますが、両者は一緒になって特定の目的を果たすことができます。
「人工知能」という用語は1956年にJohn McCarthyによって造られました。当時、それは論理ベースのシステムのはるかに単純な形でした。 しかし、私たちが進歩するにつれて、テクノロジーとAIの定義も進歩しました。
現在、データ内のパターンを分析して見つけるシステムは、最も有名で一般的な人工知能の形式と考えられており、多くの国際企業がそのシステムを業務プロセスに組み込んでいます。
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知能と能力のレベルに応じて、開発者は人工知能（AI）の3つの異なるカテゴリーに印を付けました - Narrow、General、そしてSuperです。
狭いAI
特定のタスクのみに制限されています - これは人工的なナローインテリジェンスまたはANIを説明するのに最適な方法です。 このタイプのAIは、提供されたデータのパターンを非常に簡単に習得できます。
コンピュータビジョンと言語処理によって、狭いAIはチェスをしたり、買い物の提案、投資の好み、売上予測、天気予報などのパターンベースの活動をすることができます。
これは弱いAIとも呼ばれますが、その硬貨があなたをだまさないようにしてください。 ANIはGoogle Translateを駆動するマシンです。GoogleTranslateは最も洗練されたデジタルプラットフォームの1つです。 ごく最近、DeepMindを搭載したGoogleのAlphaGoがGoチャンピオンのLee Sedol（下記の試合を観戦）を容易に破った。 自動運転車は、ANIまたは同期化されたANIの集合体上でも走行します。
これは、人間の理解に数千年かかるデータからパターンの相関関係を認識および分析することができるため、多くの仕事ですぐに人間に取って代わることができる人工知能です。一般的なAI
AIの世界における次の大きなステップは、一般レベルまたは人間レベルのAIを達成することです。 このタイプの人工知能は、人間のように周囲を観察し、分析し、そして反応することができます。 何十年もの間、プログラマーはこのとらえどころのない機械の作成に取り組んできました。
人工の一般的な知能またはAGIと呼ばれて、この技術は彼らが人間の知能を定量化してコードを介してそれを複製することが非常に難しいとわかっているので科学者を彼らの知識の端に押しつけています。
AGIの開発には別の制限があります。 人間の心は非常に適応的です。 それは抽象的に考え、革新的になることができます。 これらの美徳によって、人間の脳は以前にはなかった何かを生み出すことができます。 自分自身でものを発明するために私たちが発明したものを教えることは非常に困難です。
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これがAI技術の新しいフロンティアです。 人工のスーパーインテリジェンスは今のところ現実よりもはるかに遠い考えです。 それは、オックスフォード大学の学者でAIの専門家Nick Bostromが述べているように、「AIが科学的創造性、一般的な知恵、社会的スキルを含むあらゆる分野で最高の人間の頭脳よりはるかに賢くなるとき」です。
人間よりもすべての情報と宇宙とその要素についてのより良い理解を保持する単一の要素は、間違いなく現代のSF小説やマーベル映画から何かのように聞こえます。
しかし、人工知能とスーパーインテリジェンスの境界線は非常に細いため、多くの科学者は、スーパーインテリジェンスをAGIに導入するのに数ヶ月から数分で済み、情報の収集、分析、反応に継続すると考えています。終わりに向かって光速。
： Selfiesはソーシャルメディアが最近それらを作ったほど些細ではない伝説的な物理学者スティーブンホーキングは、このような感性的なシステムは人間性の終焉を意味すると信じています。
TeslaとSpaceXのイノベーターでありオーナーであるElon Muskも、このような超インテリジェントシステムの将来の開発に対する大きな懸念を表明しています。
その一方で、グーグルのDemis Hassabisのような他の科学者は、そのようなスマートAIが人類が気候変動、癌や他の致命的な病気の治療、宇宙探査などの重大な問題を解決するのを助けることができると信じています。
よりスマートなAIは私たちのために数学をすることができます、そして私たちはちょうどそのようなエンジンが最もスマートな人間の脳の千年さえもかかるだろうすべての順列の組み合わせを走らせることの利益を得ることができます。GoogleのリサーチディレクターであるPeter Norvig氏は、次のように述べています。 「私たちは本当の知性を築く方法を知っています - 私の妻と私はそれを2回行いましたが、彼女はもっと多くの仕事をしました。 人間を複製する必要はありません。 だから私はすでにやり方を知っていることを複製するのではなく、私たちを助けるためのツールを手に入れることに集中しています。 私たちは人間と機械が協力し、自分ではできないことをしたいのです。」
…私たちが既に知っていることをやり直すのではなく、私たちを助けるためのツールを持つことに焦点を当てています。 - Googleのリサーチディレクター、Peter Norvig。
フェイルセーフな未来への道 時間だけが教えてくれます
未来は私たちが今やろうと決心したことの集大成です。 気候変動、海面上昇、核の脅威、そして癌のような医学的病気などの地球規模の問題で、人類は種として進むことを推進する必要があります。
インターネットの到来とともに起こったデジタル革命は今や歴史です。 次の大きなステップは、高度な人工知能の開発における飛躍的進歩です。 しかし、究極の質問に対する答えを見つけることも必要です。意識は何ですか？
次を参照してください 。Krackとは何ですか？また、システムを安全に保つためにすべきことは何ですか？AIがその作成者、つまり人間よりも強力で知識豊富になるという重大な可能性はありますか？ 時間だけがわかります。
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