プログラマーの 90% が職を失いつつあり、Google AI によって書かれた機械学習コードはプログラマーよりも優れている!

プログラマーの 90% が職を失いつつあり、Google AI によって書かれた機械学習コードはプログラマーよりも優れている!

ロボットはいくつの業界を置き換えることができるでしょうか? 初期の介護士から、後の編集者 (静かに悲しむ)、金融業界のデータ アナリストなどのハイテク専門職まで... これらの業界には、実行を支援するロボット、より正確には AI によって置き換えられる共通点がいくつかあります。

[[207689]]

では、代替不可能な業界はあるのでしょうか? 以前誰かが言っていました: プログラマーです。最近では、プログラマーはプログラムの作成に役立つコードを書くことができるようです。プログラマーたちに祝福の言葉を送ればいいのか、それとも哀悼の意を表せばいいのか、本当にわかりません…

先週、編集者が記事をシェアしました。PengboとIntel Labsの研究者によると、完全なソフトウェアプログラムを自動生成できる世界初のロボットが誕生し、「AIプログラマー」と名付けられました。

今後は、プログラマーでも完了できない可能性のあるこのタスクを、マシンまたはアルゴリズムに引き渡すことができます。この「AI プログラマー」は、遺伝的アルゴリズムとチューリング完全な言語を使用しており、理論的にはあらゆる種類のタスクを完了できると考えられています。

AIプログラマーソフトウェアアーキテクチャ

もちろん、現在のアルゴリズムにはまだ一定の限界があります。たとえば、これはあくまでも人間向けのプログラミング言語であり、MLプログラミングには適していません。関係する専門家は、「MLドライバー生成の将来を考えると、典型的なプログラミング言語の作成方法を放棄して再考する必要がある」と述べています。

このプログラミング AI はまだ初期段階にあり、初級レベルのプログラマーには勝てますが、中級から上級レベルのプログラマーにはまだ敵いません。

もし将来、AIが本当に自動プログラミングを実現できるようになれば、未来の世界は人間が大まかな方向性をコントロールするAIの世界になるでしょう。

[[207690]]

つい最近、Google の AutoML システムが、研究者自身よりもさらに効率的な一連の機械学習コードを生み出しました。明らかに、これは「人間の優位性」に対する新たな打撃である。なぜなら、ロボットの「生徒」たちが「自己複製」の達人になったからだ。

チームは、自己学習コードを作成できる機械学習ソフトウェアを提案しました。このシステムは、何千ものシミュレーションを実行してコードのどの部分を改善できるかを判断し、変更を加えても目標が達成されるまでプロセスを継続します。

これは「無限の猿理論」の素晴らしい実証だが、猿にキーボードを叩かせてシェイクスピアを創作させる代わりに、Google は人間のプログラマーが数週間、あるいは数か月かけて行うよりも優れた結果を数時間でプログラムできるマシンを構築したのだ。

AutoML は、それを作成した研究者よりも機械学習システムのプログラミングがはるかに優れています。ある画像認識タスクでは、記録破りの 82% の精度を達成しました。

一部の複雑な AI タスクでも、AI が独自に作成したコードは人間のプログラマーよりも優れています。このソフトウェアは、画像内の複数のポイントを 42% の精度でマークできます。これに対し、人間が構築したソフトウェアの精度は 39% です。

もちろん、これはスカイネットや不気味なデジタルゴーストを表すものではありません。私たちはまだ自己認識マシンによるシンギュラリティの瀬戸際にいるわけではないからです。しかし、これは人工知能の技術的可能性に全力で取り組んでいることを意味します。

GoogleがAutoMLを発表したのは5か月前だ。これほど短期間で研究者よりも優れた機械学習AIシステムを構築できたことを考えると、来年の成果がさらに期待できるのは明らかだ。

ユーザーコメント

ネットユーザーA:低レベルのプログラマーがAIに置き換えられるのは避けられません。

ネットユーザーB:ロボットが書いた詩の方がいいですね!

ネットユーザーC:これからは、オイル交換や充電、フィルム貼りなどの仕事をロボットがやってくれるようになると思います!

ネットユーザーD:考えてみると恐ろしいですね!その頃には人間は蟻に過ぎなくなるでしょう…

ネットユーザーE:食物連鎖の頂点にいる人間は、自然の導きによって自らの天敵を作り出している!

ネットユーザーF: キツネはホリネズミを全部食べて餓死した。プログラマーが書いたプログラムのせいで、プログラマーは交代させられ、職を失うことになる。人工知能組織の覚醒により人類は無力化され絶滅する。自然の法則は、絶滅が最終目的なので、そのままにして、自然の法則に干渉しないでください。

ネチズン G: プログラマーは、私が書いたプログラムで教師、放送局員、そして…失業者を作れると自慢していました!

ネットユーザーH:私が書いたプログラムのせいで失業しちゃった!

ネットユーザーI:ロボット修理に転職すれば、プログラマーの励みにもなる

ネットユーザー J: ちくしょう、君たちはロボットと仕事を奪い合っている。プログラマーの仕事を奪えるのはプログラマーだけだ。なぜお互いを傷つけ合うんだ???

ネチズン K: ロボットは人間が記述した製品要件を理解できますか? 実際、人間のプログラマーでも理解できないことがあります。

<<:  新しいAIシステムが地震を正確に予測できるようになりました

>>:  アルゴリズム、データ、機械学習機能... AI スタートアップの堀とは何でしょうか?

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

AI: いつも HD ビデオが欲しいなら、ここにあります

Magnific の画像超解像度および強化ツールはまだテスト中ですが、その強力な画像アップスケーリン...

2022 年に予測されるロボット技術のトレンド トップ 10

COVID-19パンデミックは、物流やスーパーマーケットなどの分野に問題と機会の両方をもたらしまし...

Meta と Microsoft が、開発者が生成型 AI アプリケーションを構築できるようにオープンソース モデル Llama 2 をリリース

7月19日、MetaとMicrosoftは協力して、研究や商用目的で無料で使用できるMetaの次世代...

...

...

ディープラーニングモデルの知的財産権をどのように保護するか? IJCAI 2021ワークショップの内容をご覧ください

先日終了したIJCAI 2021カンファレンスでは、「ディープラーニングモデルの知的財産保護に関する...

AIとソフトウェアが5Gデータセンターの変革を推進する方法

今日、私たちはコンピューティングにおける大きなイノベーションの時代を目の当たりにしており、世界中で ...

なぜ一部の数学研究者はディープラーニングを嫌ったり軽蔑したりするのでしょうか?

[[190844]] DL の難しさは、問題をどのような視点から見るかによって決まります。数学を勉...

[Dry Goods] 機械学習を始めるには、まず10の古典的なアルゴリズムを理解するところから始めましょう

[[219151]]機械学習の分野では、「ただで得られるものはない」というのは不変の定理です。つまり...

ChatGPTの最強の対戦相手が実際のテストでWen Xin Yi Yanに敗れました!

編纂者:王睿平校正 | Yan Zheng著作権侵害、プライバシー侵害、度重なる訴訟により、Chat...

...

C# 暗号化アルゴリズムの簡単な紹介

C# 暗号化アルゴリズムMD5 は Message-Digest Algorithm 5 の略で、1...

2020年のコロナウイルスパンデミックが仕事の未来に与える影響

[[323304]] [51CTO.com クイック翻訳] 疫病の影響により、多くの企業従業員がリモ...

GPSを使用しない自動運転システムソリューション

自動運転技術の発展に伴い、未知の環境におけるスマートカーの測位技術がこの分野の研究の中核となっていま...

コードを書けるAIがオープンソース化! Codex よりも優れた C 言語を書き、12 のプログラミング言語をマスターする

Codex よりも優れた C 言語を記述できる AI コード生成モデルがオープンソース化されました。...