人工知能とは何ですか?人工知能の欠点とリスクは何ですか?

コンピュータは人間よりもはるかに高い処理能力を持っていますが、人間の脳は依然として多くの分野で優れています。 しかし、これはすぐに変わるのでしょうか? この質問は、人工知能 (AI) に関してよく議論されるトピックです。 これは、コンピューターサイエンス、神経学、心理学、言語学を用いて脳とその機能を再現する方法を見つけることを目指す人工知能研究の分野においても重要な問題である。

人工知能とは何ですか?

人工知能は、人間の知能に匹敵する技術を生み出すことを目的としたコンピューターサイエンスの分野として定義できます。 しかし、知性とはいったい何なのでしょうか?テクノロジーをどのように利用して知能を複製できるでしょうか? 単一の説明は存在せず、これらの質問に答えるために多くの理論と方法が開発されてきました。

「知能」という言葉自体を定義するのがいかに難しいかを考えると、人工知能を正確に定義することは事実上不可能です。

人工知能とは何か

AI が人間の知能をシミュレートする場合、AI は人間にどの程度似ているべきでしょうか? 機械は人間の脳と同じように作られるべきでしょうか? このシミュレーション手法は、脳機能の完全な複製を達成することを目的としています。

機械が人間の外見を持ち、人間と表面的に似ているだけで十分なのかもしれません。 この現象学的アプローチは、人間が AI と対話するときに実際にどのように認識または経験するかに焦点を当てています。 しかし、AI の基盤となる技術的プロセスは、人間のものと似ている必要はありません。

現在の AI テクノロジーは、主に技術的なタスクのために開発されています。 このタイプの AI テクノロジーは、人間のコミュニケーション技術を習得することに重点を置くのではなく、高度に専門化されたタスクを効率的に実行することに重点を置いています。 これらの手法では、制限付きチューリング テストが使用されます。 技術システムは、人間と同等のパフォーマンスレベル（たとえば、医療診断やチェスのプレイ）を達成できる場合、AI システムと見なされます。 特定のタスクや知識領域において人間のような能力を発揮する能力により、強い AI と弱い AI という 2 つの AI 定義が生まれました。

ビジョン: 強力な人工知能

強力な人工知能の定義は、複数の機能を持ち、人間の知能に取って代わることができる知能です。 人間を機械として見るというアプローチは啓蒙時代以来広く普及していますが、現在でもそれはフィクションのままです。

知性は一次元的ではありません。 認知能力、感覚運動能力、感情能力、社会的能力をカバーします。 AI の現在のほとんどのアプリケーションは、認知知能、つまり論理、計画、問題解決、自立、個人の意見形成の領域にあります。

現実：弱いAI

一方、弱い AI は、明確に定義されラベル付けされた領域で行われる AI の開発と応用として定義されます。 これが現時点での AI の現状です。 現在の AI の用途はほぼすべて、弱いながらも間違いなく専門的であると定義できます。 自動運転車、医療診断、インテリジェント検索アルゴリズムの開発が良い例です。

過去数年間、弱い人工知能の分野での研究は画期的な成功を収めてきました。 さまざまな分野におけるインテリジェント システムの開発は、それが非常に実用的であるだけでなく、超知能の研究よりも倫理的に害が少ないことも証明されています。 人工知能の応用分野は非常に多岐にわたります。 現時点で。 人工知能は、医療、金融、輸送、マーケティング、そしてもちろんオンラインでも大きな成功を収めています。

人工知能はどのように機能するのでしょうか?

人工知能の動作原理をどのように説明すればいいでしょうか? 人工知能の品質は、その知識と技術表現の性質によって決まります。 この目的のために、シンボリックとニューラルという 2 つの基本的なアプローチがあります。

シンボリック AI では、知識はシンボルで表現され、シンボリック操作を通じて操作されます。 シンボリック AI は、シンボル、抽象的な関連付け、論理キーを使用して動作し、上からの情報を処理します。

ニューラル AI では、知識は人工ニューロンとそのコネクタによって記述されます。 ニューラル AI は下からの情報を処理し、個々の人工ニューロンをシミュレートして、より大きなグループに編成し、人工ニューラル ネットワークを形成します。

ヒント
ChatGPTは、2022年11月にOpenAIがリリースしたAI言語モデルであるChat Generative Pre-trained Transformerの略称です。

シンボリック人工知能

人工知能に対する古典的なアプローチは、シンボリック人工知能です。 これは、人間の心は特定の経験に関係なく、論理的に優れた概念レベルから再構築できるという考え（トップダウンアプローチ）に関連しています。 知識は、書き言葉や話し言葉などの抽象的な記号によって表現されます。 機械はアルゴリズムに基づいてこれらの記号を認識し、理解し、使用することを学習します。 インテリジェント システムはエキスパート システムから情報を取得します。

シンボリック AI の典型的な用途としては、テキスト処理や音声認識のほか、チェスのプレイなどの他の論理的なアクティビティがあります。 シンボリック AI は設定されたルールに基づいて動作し、計算能力が向上するにつれてますます複雑化する問題を解決できます。 シンボリック AI の助けにより、IBM の Deep Blue は当時の世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフとのチェスの試合に勝利することができました。

ニューラル人工知能

ジェフリー・ヒントンと彼の2人の同僚は1986年にニューラルAI研究を復活させ、それとともに人工知能の分野も復活させました。 バックプロパゲーション アルゴリズムのさらなる開発により、今日のほぼすべての人工知能で使用されているディープラーニングの基礎が築かれました。 この学習アルゴリズムのおかげで、ディープ ニューラル ネットワークは継続的に自己学習して成長し、シンボリック人工知能がかつて失敗した課題を克服することができます。

ニューラル AI は、知識を人工ニューロンと呼ばれる小さな機能単位に分解します。 これらのニューロンはグループを形成し、どんどん大きくなり（ボトムアップアプローチ）、多様で分岐した人工ニューラルネットワークが形成されます。 シンボリック AI とは異なり、ニューラル ネットワークはトレーニングされます。 たとえば、ロボット工学では、これは感覚運動データを使用して行われます。 AI はこれらの経験に基づいて、成長し続ける知識ベースを生成します。 そして、ここで大きな進歩が起こりました。 このトレーニングにはかなりの時間がかかりますが、システムは自立して学習できるようになりました。

人工知能の例にはどのようなものがありますか?

顔認識、音声アシスタント、翻訳ソフトウェアなど、人工知能は私たちの日常生活の一部になっています。 たとえ意識的にそのようなツールの使用を避けたとしても、デジタル環境における AI の影響から逃れることは困難です。 たとえば、AI システムは、オンライン ストアから受け取る商品の推奨や、YouTube や Netflix などのプラットフォームから受け取る推奨を形成する上で重要な役割を果たします。 これらのシステムは、ユーザーの好みに合わせてカスタマイズされた推奨事項を提供するように設計されています。

以下は、現在 AI がどのように使用されているかの例です。

ChatGPT : ChatGPT は Open AI によって開発された人工知能チャットボットです。 このソフトウェアは、テキスト入力を理解して質問に答えるだけでなく、テキストを生成、書き換え、翻訳することもできます。

RankBrain : RankBrain は、Google の人工知能アルゴリズムであり、当初は最初に検索したときには不明である可能性のある検索クエリをよりよく理解するために開発されました。 2015 年に Google は、Google 検索における 200 を超えるランキング要素の中で、リンクとコンテンツに次いで RankBrain が 3 番目に重要な要素であると発表しました。 これは、RankBrain が SEO に大きな影響を与えることを意味します。

DeepMind : 2014年にGoogleに買収されたDeepMindは、AlphaGo（囲碁というボードゲームをマスターしたコンピュータプログラム）を含む多くの革新的な人工知能技術を生み出した企業です。 2023年4月、Googleは同社を社内の人工知能部門であるGoogle Brainと合併すると発表した。 DeepMind は、AI に短期記憶を搭載することで AI 研究の分野で際立った存在となっています。

Voice.ai : Voice.ai プログラムを使用すると、ハリウッド スターやその他の有名人の声など、さまざまな声でリアルタイムに話すことができます。 AI ベースのソフトウェアはユーザーの入力に基づいてトレーニングされ、ユーザーは新しい音声プロファイル用に独自の録音を提供するオプションが与えられます。

DALL-E : AI システム DALL-E は、わずか数秒で、手書き入力から印象的でユニークな 2D および 3D 画像を作成できます。 OpenAI ソフトウェアのパブリック ベータ版は 2022 年 9 月にリリースされました。開発チームによれば、このアプリは毎日200万枚以上の画像を作成しているという。

AIの2つの側面

スマートテクノロジーは、進歩に対する盲目的な楽​​観主義からテクノロジーに対する単純な否定まで、さまざまな感情や反応を引き起こします。 これは主に、これらのテクノロジーが私たちの生活をどのように変えるかについて、肯定的な将来予測と否定的な将来予測の両方があるという事実によるものです。 ここでは、AI の支持者と懐疑論者の両方からの最も重要な洞察をまとめました。

AIの利点と可能性は何ですか?

人工知能はさまざまな利点と可能性を提供します。 最も重要な利点は間違いなく仕事の分野にあり、効率を高め、経済的見通しを大幅に改善することができます。

雇用を創出し、作業負荷を軽減する

新しいテクノロジーは価値ある新しい雇用を生み、全体として経済の繁栄をもたらす可能性があります。 すべての専門家が同意する点は、この技術が雇用市場全体に根本的な影響を及ぼすだろうということだ。 ユニバーサル・ベーシック・インカムの支持者の多くは、人工知能技術を大きなチャンスと捉えており、従来の有給労働モデルはすぐに置き換えられると主張している。 AI がもたらす改善と簡素化は、人々の自由な時間の増加も意味するかもしれません。

快適

AIの支持者は、あらゆる技術の進歩を日常生活をより簡単で快適にする機会と捉えています。 例としては、自動運転車やスマート翻訳ソフトウェアなどが挙げられます。 全体として、これらの開発により、テクノロジーを使用する人々の生活ははるかに楽になります。

並外れたパフォーマンス

AI は、公共の利益にかなうタスクに関しても大きな利点があります。 機械のエラー率は人間よりもはるかに低く、そのパフォーマンスの可能性は非常に大きいことは否定できません。 特にヘルスケアと法律の分野では、スマートマシンの汎用性が特に有望視されています。 専門家は、裁判官が将来機械に置き換えられるとは予想していないが、AIは裁判官が裁判のパターンをより迅速に特定し、客観的な結論に達するのに役立つ可能性がある。

経済的利点

この技術を生み出す業界も、莫大な経済的利益を得ることになる。 「ワールド・ロボティクス・レポート2022」によると、2021年に世界で新規導入されたロボットの数は517,385台に達し、過去最高を記録した。 AI業界も世界的に大きな成長を遂げており、「世界人工知能市場レポート」によると、業界への世界的な資金は2倍の668億ドルに増加したとのことです。

今後のプロジェクト

最後に、AI は人間の自然な好奇心を活用します。 火星の石油資源の探査やロボットの制御に使用されています。 確かなのは、この技術の継続的な開発により、それを使用できる分野とユースケースの数が増えるということです。

人工知能の欠点とリスクは何ですか?

シリコンバレーの象徴であるイーロン・マスク氏のような著名な専門家は、AIの開発に直接関与しているにもかかわらず、AIのリスクについて警告している。 こうした批判的な声は、より大きな組織や取り組みによっても支持されています。 たとえば、Future of Life Institute (FLI) は、著名な批評家を定期的に動員して、テクノロジーに対する責任あるアプローチを呼びかけています。

引用「 AI（狭義のAIという意味ではありません）の進歩の速度は信じられないほど速いです。DeepMindのような組織に直接関わったことがなければ、その速さはわかりません。指数関数に近い速度で増加しています。深刻な危険が発生するリスクは5年以内です。長くても10年です。これは、理解できないことについて大騒ぎしているわけではありません。 」テスラの創設者でAI投資家のイーロン・マスク氏は、2014年のインタビューでこう述べています。

AI に関連するリスクをいくつか挙げます。

人間の劣等感

多くの人が懸念する潜在的なリスクの一つであり、SF作家のお気に入りのテーマでもあるのが、超知能の開発だ。 この用語は、人間に依存しなくなるまで自らを最適化するテクノロジーを指します。 人間とこの超知能技術との関係は問題を抱える可能性があり、懐疑論者は、最終的には人間が AI に翻弄されるようになるのではないかと指摘している。 ほとんどの研究者は、意図的に悪意のある AI が発生する可能性は極めて低いと考えていますが、AI が独立して行動できる可能性は非常に高いと考える研究者も多くいます。

テクノロジーへの依存

テクノロジーへの依存度の高まりも懸念材料の一つだ。 批評家が挙げる一例は、看護ロボットの使用をテストし始めた医療分野だ。 このような状況において、人間はますます技術システムによる監視の対象になりつつあります。 その結果、人間は個人のプライバシーと自律性の多くを放棄する危険にさらされていると批評家は主張している。 この懸念は医療だけでなく、AI 対応のビデオ監視やオンライン スマート アルゴリズムの使用でも生じます。

データ保護と権利の割り当て

インテリジェントなアルゴリズムにより、増え続けるデータセットをこれまで以上に効率的に処理できるようになりました。 これはオンライン小売業界にとって特に朗報です。 しかし批評家は、人工知能技術によるデータ処理は、ユーザーにとって理解し、対応することがますます困難になっていると指摘している。

フィルターバブルと選択的知覚

オンライン活動家のイーライ・パリサー氏は、人工知能のさらなるリスクとして「フィルターバブル」に注目している。 アルゴリズムがユーザーに過去のオンライン行動（パーソナライズされたコンテンツ）のみに基づいたコンテンツを表示する場合、ユーザーの世界観はますます狭くなる可能性があります。 少なくともそれは心配だ。 AI技術は選択的認識を促進し、それによって異なる思想的見解を持つ個人間の距離を広げる可能性があります。

意見の形成に影響を与える

さらに、批評家は、AI技術には世論をコントロールする力があると主張している。 このアイデアの根拠は、ユーザーに関する非常に詳細な情報を持つテクノロジーの存在と、公の議論に影響を与えることができるソーシャルロボットの存在です。 批評家は、こうした技術がよりスマートになるほど、世論形成に影響を与えるリスクが大きくなると主張している。

概要: 人工知能

人工知能は最もエキサイティングなテクノロジーの 1 つであり、今後もその人気は続くでしょう。 さまざまな業界でさまざまな目的で使用されてきました。 人工知能は、あらゆる新しい技術の進歩と同様に、私たちの個人生活と職業生活に大きな変化をもたらすでしょう。 しかし、将来、人間が人工知能に置き換えられるのではなく、人間が人工知能と連携して操作し、働くという役割を担うようになるでしょう。 反復的なタスクを自動化すると、膨大な時間を節約でき、その時間を生活の他の分野に投資できるようになります。