人工知能の時代において、ロボットを超える子どもたちが身につけるべき能力とは何でしょうか?

人工知能の時代において、ロボットを超える子どもたちが身につけるべき能力とは何でしょうか?

[[428042]]

今後予測できることは、人工知能の時代が徐々に深まり、私たちの生活がSF映画のリアルな再現になるかもしれないということです。超高度な知能と機械的な構造を持つロボットは、私たちの日常生活のさまざまな作業を絶えず置き換えています。この新しい時代に、親として私たちは子供たちにロボットを超える能力を育む必要があるのでしょうか?

[[428043]]

ここで、編集者は人工知能の発展に対して依然として比較的楽観的な姿勢を保っています。科学者は人工的な手段によって人間のような知的存在を作り出すことを望んでいますが、人間の脳の思考と感情は人体から独立して形成されるには複雑すぎることは明らかです。したがって、ロボットの知能は長い間、人工知能の段階にとどまることになります。

人工知能は本質的には、固定された一連のアルゴリズムロジックに基づいて形成された動作能力であり、知能は単なる計算プロセスであり、人間のような「思考」プロセスではありません。ロボット時代がどのように発展しても、最終的にはロボットは人間に奉仕し、人間に利用されることになります。能力開発の面では、ロボットが超えるのが難しい能力として、以下のものが挙げられます。

[[428044]]

1. 感情的なコミュニケーションスキル

感情は、知性を備えた人間のような動物にのみ存在するようで、その存在条件はほとんどの場合、実生活を持つ個体です。ロボット自体はアルゴリズムのロジックにのみ依存しており、人間と同じ感情を完全に作り出すことはできません。そして私たちの日常生活では、感情的なニーズもほとんどの時間を占めています。

十分な感情コミュニケーションスキルがあれば、人間の感情にもっとよく対応できます。心理カウンセラーや心理カウンセラーなどの感情関連の職業は、冷たいロボットに置き換えられる運命にはありません。そして人間の感情的な問題は、最終的には人と人とのつながりを通じて解決される必要があります。

2. 創造性と想像力

科学の起源をたどってみると、科学は神学から始まり、哲学の体系から生まれたものであり、これらはすべて人間の創造性と想像力なしには存在し得ないことがわかります。人類の発展は、厳格なアルゴリズムに頼ることはできません。人類の文明が繁栄し、進歩し続けるためには、私たちの創造性と想像力が必要です。

したがって、AIが詩や文学を創作できるようになったとしても、それはあるアルゴリズムの論理に従って言葉を並べたに過ぎず、人間の叙事詩のような作品を生み出すことはできない。人類の文明において、極めて創造的で想像力豊かな芸術、文学、音楽などの分野はロボットの手には負えないが、人間の本質に内在するものでもある。

[[428045]]

3. 思考力と意思決定能力

ロボットがどれだけ発達し、人工知能がどれだけ賢くなっても、その背後にいるコントローラーはやはり人間です。結局のところ、彼らは人間に奉仕するために生まれてきたのです。したがって、彼らを管理し、彼らの仕事や行動について決定を下す誰かが必要です。人工知能は人間のように独立して考える能力を持たないため、人間と同じような創造的なアイデアを持つことはできません。

人工知能には、論理アルゴリズムの面で人間によって課せられた多くの束縛があります。人工知能は、独自のプログラム システムに頼って段階的に動作することしかできず、重要な必要なときに人間のように考えたり決定したりすることはできません。したがって、優れた思考力と意思決定能力があれば、私たちは簡単にロボットに置き換えられることはありません。

[[428046]]

重要な注意: 人工知能がどのように発達しても、ロボットは人々の生活と仕事に役立つように作られていますが、将来的には私たちの労働力の大部分はロボットに置き換えられるでしょう。しかし、感情的なコミュニケーション、創造性、想像力、思考、意思決定など、人間の脳の思考と感情に関わる多くの能力は、ロボットが凌駕したり、代替したりすることはできません。

<<:  私の国のドローンは新たな段階に入り、成熟した開発にはまだ3つのレベルを通過する必要があります

>>:  バイナリ検索ツリーの検証: インターネット上の古典的なアルゴリズム

ブログ    
ブログ    

推薦する

クラウド、持続可能性、デジタル導入 - 2022 年のアジア太平洋地域の技術予測

フォレスターのアジア太平洋地域における 2022 年の予測によると、地域特有の圧力により、どこからで...

...

...

人工知能:ニューノーマルにおける成長促進要因

SHRMのレポートによると、中小企業経営者の43%がパンデミック中に事業を生き残るための新たな方法を...

AIと自動化はCOVID-19後のビジネス成功の鍵

COVID-19 パンデミックが発生する前は、ビジネスリーダーたちは、ビジネス運営の最適化、収益性の...

データサイエンスの面接で必ず知っておくべき 5 つの質問

同じ場所で二度失敗することがないように、そして他の人の役に立つために、私は自分の情熱に従ってデータ ...

トレーニングは不要、自動的にスケーラブルなビジュアルトランスフォーマーが登場

現在、ビジョントランスフォーマー (ViT) の分野には 2 つの大きな問題点があります。1. Vi...

貴州省はアリババクラウドの最適アルゴリズムを使用して交通渋滞を減らし、赤信号の時間を86%削減する予定

朝のラッシュアワーには交通量が多く、午後は非常に空いています。しかし、なぜ信号が変わる頻度は同じまま...

4分! OpenAIのロボットハンドは、プログラミングなしで完全に独学で、片手でルービックキューブを解くことを学習しました。

[[279350]] OpenAI のロボットハンドは片手でルービックキューブを解くことを学習し、...

AI の成功にはなぜ知識管理が不可欠なのでしょうか?

AIに適切なコンテキストを提供することで、精度が向上し、幻覚が軽減されます。 AI が仕事に革命を...

在庫: 過去2年間の人工知能と機械学習の分野でのいくつかの買収

世界的なテクノロジー大手がトップクラスの人工知能の人材と技術をめぐる競争に参入し、市場は活況を呈して...

パニックになってるんですか?ロボットは共感の兆しを発達させ始めており、ロボットパートナーの次の動きを予測することができます。

[[375354]] 2 匹の霊長類が長期間一緒に飼育されると、同居人、同僚、家族の即時の行動をす...

視覚慣性走行距離計のIMU事前統合モデルについてお話しましょう

エンジニアリングの実践では、単に視覚オドメトリ (VO) を使用するのではなく、視覚と IMU を組...

ディープラーニングの次の段階:ニューラルアーキテクチャの自己学習により、優れたコンピュータビジョンモデルが実現

[[275255]]ディープラーニングは人工知能モデルの先駆けです。画像認識、音声認識、テキスト理解...