人工知能の発展には限界が必要

人工知能の発展には限界が必要

一般的な理解によれば、人工知能とは、手動でしかできないタスクを、人間以​​外のツールで完了できることを意味します。たとえば、実名認証は現在多くの場所で使用されています。以前は、提出された資料を手動で確認する必要があり、時間がかかり、労力がかかり、悪用されやすかったです。現在では、ネットワークに直接アップロードして識別することができ、一部の識別は1分以内に完了するため便利です。別の例はロボットです。今日のロボットは更新され、反復され、人間の力では実現できない高度な操作を実行できます。つまり、人工知能は多くの分野や生活に浸透し、重要な役割を果たしているのです。

[[421021]]

まず私の意見を述べさせてください。私は人工知能の発展を支持しますが、その発展の限界については疑問を持っており、不安さえ感じています。

まず、人工知能を開発する明確な目的は、より高度な操作の実行を支援し、より便利で迅速な社会的ツールにし、人間が他のことに費やす時間を増やすことです。とても壮大な話に聞こえますが、実際には、普通の人にとっては利便性が最優先事項であり、最も重要なことはリラックス(または怠惰)の出口を見つけることです。つまり、あくまで補助的なものであり、人間に代わって判断することはできない。この限界を超えると、人間が機械をコントロールするか、機械が人間を支配することになる。考えるだけでもぞっとする。したがって、人工知能を開発する際には、哲学的な思考を持ち、人間の視点から検討する必要があると私は考えています。

第二に、人工知能の継続的な発展は、私たちの生活のあらゆる側面に影響を与えています。それが私たちの社会的行動に与えるプラスとマイナスの影響について考えたことはありますか?たとえば、スマートカーでは、ハンドルを操作する必要がなくなりました。知能が運転、曲がる、避ける、駐車するかどうかを選択します。良い点は、事故を減らし、都市の交通をスムーズにできることです。しかし、悪い点はどうでしょうか?結局のところ、人工知能は依然として電気とインターネットに依存しています。スマートカーに慣れていれば、運転免許証は必要ありません。知能が機能しなくなったら、運転できなくなったらどうすればよいですか?これは不可能だと思わないでください。普通の人がスマートカーに慣れていれば、運転免許証は役に立たなくなります。運転するのは人間ではなく知能だからです。これは生活スキルの退化であり、環境の選択です。そのため、人工知能を開発すると同時に、生活の変化にも積極的に適応し、さまざまな状況に対処しなければならないと考えています。

おそらくそれは余計な心配なのでしょう。結局のところ、人工知能はトレンドです。それがもたらす利便性を享受しながらそれを批判するのは間違っています。しかし、そのような疑問は残ります。しばらく様子を見ましょう。

<<:  JWT: どの署名アルゴリズムを使用すればよいですか?

>>:  オリンピックのコーチたちが、人工知能によって職を奪われる危険に直面する番なのだろうか?

ブログ    

推薦する

音声合成のためのディープフィードフォワードシーケンシャルメモリネットワーク

まとめディープフィードフォワードシーケンスメモリネットワークに基づく音声合成システムを提案します。こ...

Googleの2018年度PhDフェローシップが発表され、選ばれた8人の中国人学生は全員国内の大学を卒業した。

[[225280]] 2018年度Google PhDフェローシップ(北米、ヨーロッパ、中東)の候...

騒ぎの裏で、2020年はケータリングロボットにとって楽な年になるだろうか?

最近、ロボットに特化したレストランが広州に正式にオープンしました。客の出迎えから調理まで、一連の作業...

アイソレーションフォレスト: ビッグデータにおける最高の異常検出アルゴリズム

Isolation Forest または「iForest」は、わずかなパラメータのみで外れ値を検出で...

物を掴んで楽々と移動できる柔らかいロボットを見たことがありますか?

ソフトロボット分野の研究者は、人間にとってより安全に操作できる新世代の機械を生み出すことを望んでおり...

[AI開発] ディープラーニングに基づくビデオマルチターゲットトラッキングの実装

複数のターゲットを追跡するには、次の 2 つの方法があります。オプション1初期化フレームの追跡に基づ...

テクノロジー企業史上初:MetaがGPT3パラメータサイズのAIモデルをオープンソース化

テキスト段落の生成、人間の会話のシミュレーション、数学の問題の解決において驚くほど優れたパフォーマン...

...

AIは人間のための単なるツールだということをご存知ですか?

[[429689]]この記事は、ハーパー氏が執筆したWeChatパブリックアカウント「データとイン...

...

過去 2 週間で AI の進路を変える可能性が最も高い 6 つのリリース!

編纂者:ヤン・ジェン制作:51CTO テクノロジースタック(WeChat ID:blog)過去 2 ...

3省庁:AI分野の大学院生の育成を加速し、世界の科学技術の最先端を掌握

教育部のウェブサイトによると、教育部、国家発展改革委員会、財政部はこのほど、「『双一流』建設大学にお...

機械学習における勾配降下法

最大化問題は、機械学習アルゴリズムの非常に重要な部分です。ほぼすべての機械学習アルゴリズムの中核は、...

ControlNetの作者が新作を発表:数百万のデータを使ったトレーニング、レイヤー設計の先駆けとなるAI画像生成

画像を生成するための大規模なモデルがコンピュータービジョンやグラフィックスの基礎となっている一方で、...

充電の問題にさよなら。ロボットが新しいアイデアをもたらし、新しいトレンドを生み出す

近年、交通と環境に対する要求が継続的に高まっており、わが国の新エネルギー自動車は急速な発展を遂げてい...