最近、ソラは子供たちの間でパニックを引き起こしています!

最近、ソラは子供たちの間でパニックを引き起こしています!

昨晩、娘がぼんやりしてリビングルームに立っていたので、私は彼女に尋ねました。「何をしているの?」

彼女は心配そうに言いました。「人工知能はとても強力です。私が卒業する頃には、クリエイティブな仕事をする人たちが人工知能に取って代わられたらどうしよう?」

彼女は絵を描くこと、書くこと、プログラミング(ゲームを書く)が好きです。AIがこれらの分野に侵入し始めているので、彼女は自分の将来について心配し始めました。

私は微笑んで彼を慰めました。「心配しないでください。AIが創造的な仕事をなくしたいのであれば、汎用人工知能を実現する必要があります。汎用人工知能が本当に実現すれば、私たちの社会は大きく変わり、その時までに私たちはもう働く必要がなくなるかもしれません。」

小学生の頃、彼女は、アクセス数を増やそうとする無責任な自主メディアの過激な発言に惑わされ、不安とパニックを感じ始めました。

これらのセルフメディアは、驚くべきビデオ効果を見て、すぐにソラが現実世界の物理法則を理解し、豊かな連想を生み出したと主張しました。彼らは、ソラがすぐにさまざまな分野に応用され、汎用人工知能がすぐに実現され、人類社会がひっくり返されるだろうと信じていました。

これは過剰な解釈と過剰な関連付けです。

しかし、このような発言は斬新であり、人々の好奇心を満たし、情報を広めようとする熱意を刺激します。「ほら、すごいものが出てくるよ!」

急いでお金を稼ぐチャンスをつかみましょう!

ソラは本当に物理法則を理解し、現実世界のシミュレーターになるのでしょうか?国民はそれを詳しく調べようとしないだろう。

実際、OpenAI の技術レポートでも、これは物理世界のシミュレーターへの有望な道であるとだけ述べられています。

チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏は、プロンプトに基づいてリアルなビデオを生成するだけでは、モデルが物理世界を理解していることにはならないと考えています。

写真

ケラスの父であるフランソワ・ショレは次のように信じている。

写真

AIの最前線にいる業界関係者ですら確信が持てず、いまだ議論が続いているが、国内の自主メディアはソラが物理法則を理解しており、1~2年以内に汎用人工知能が実現すると断言している!

彼らの目的は何なのか、お分かりいただけると思います。

さらに恐ろしいのは、一部のスーパーVもそう言っていることです。このような発言は非常に目を引きます。言う人が増えれば増えるほど、3人で1匹の虎になり、口コミで金が溶けることもあります。短い動画を見続けるうちに、大衆は徐々にこのことを受け入れるでしょう。

もし信じてくれないなら、しばらくして友達と会ったとき、飲み会のときに誰かがソラがこうだったと真剣に話してくれるはずだ…

これは、「人間の本質に挑戦するな」で述べられていたことを思い出させます。人間は強烈なインタラクティブ記憶の時代に生きています。私たちが持っているのは、私たち独自の記憶ではなく、無数のネットユーザーとの交流を通じて共同で生成、更新、保存された集合的な記憶です。このプロセスでは、インターネットから得た記憶を自動的に統合し、私たち自身の元々の記憶を上書きしますが、このプロセスに気付かないこともあります。

これを「記憶の社会的伝染」と呼びます。

次回、同じようなコメントに出会ったときは、すぐに転送して満足感を得ようとしないでください。まず、自分の感情が喚起されたかどうか、「ショック」、「怒り」、「恐怖」、「不安」などの感情を抱いていないかを感じてください。もしそうなら、おめでとうございます、あなたは騙されています。

まず、携帯電話を置いて他の人との連絡をやめ、蔓延している推奨システムによる攻撃を受けないようにしてください。

落ち着いて、これらの発言の信憑性、彼の結論がどのような仮定に基づいているか、そしてこれらの仮定が妥当であるかどうかについて考えてみましょう。誰もが独立した批判的思考者になれるよう、あるいは少なくとも騙されることを避けられるよう願っています。

話をSORAと人工知能に戻しますと、私も汎用人工知能の出現を楽しみにしていますし、OpenAIの強力なスタイルが奇跡を起こすことを願っていますが、それでも冷静さを保つ必要があると思います。

フェイフェイ・リー氏が言うように、人工知能はまだ「ニュートン以前の時代」にあります。私たちは「ケプラーの三法則」を発見したかもしれませんが、それは単なる経験的な要約です。ニュートン力学のような基礎理論はまだありません。まだ多くの未知の部分があり、道のりはまだ長いです。

<<: 

>>:  今年、AIがサイバーセキュリティに影響を及ぼす可能性がある3つの重要な方法

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能は「高度な感情知能」に向かって発展している

[[265376]] [51CTO.com クイック翻訳] 機械知能の分野における現在の成功は主に計...

語尾予測に基づく英語-ロシア語翻訳品質の向上方法

[51CTO.com からのオリジナル記事] ニューラルネットワーク翻訳モデルは、使用できる語彙のサ...

...

ロボットに25分で6つの動作を学習させるトレーニング、バークレーは効率的なロボット操作フレームワークを開発

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

2020 年の最後の 1 か月間に発生した 1,694 件の AI インシデントを包括的にレビューします。ハイライトは何ですか?

今月、ニュースイベント分析、マイニング、検索システム NewsMiner のデータによると、図 1 ...

独身者は幸せだ!スタンフォード大学の教授がキューピッドに変身、AIアルゴリズムの矢印が真実の愛を見つけるのを手伝う

今日の多くの若い男女にとって、オンラインデートは恋愛関係を見つけるための第一歩です。アメリカでは、こ...

...

機械学習のための特徴選択の5つの方法!

使用される特徴の数が増えるにつれて、モデルのパフォーマンスが向上することが分かっています。ただし、ピ...

大企業面接のための iAsk の「スケジュール アルゴリズム」、写真 20 枚が当たる

[[341122]]この記事はWeChatの公開アカウント「Xiao Lin Coding」から転載...

...

...

...

コミック版:ディープラーニングって何?

Google はどのようにしてわずか数秒で Web ページ全体をさまざまな言語に翻訳するのか、ある...

DeepMindの創設者:生成AIは単なる過渡期であり、将来AIは無料になり、インタラクティブAIは人類を変えるだろう

DeepMindの共同創設者であり、Inflection AIの創設者でもあるムスタファ・スレイマン...