人工知能の開発における主な成果は何ですか?また、どのような課題に直面していますか?

人工知能の開発における主な成果は何ですか?また、どのような課題に直面していますか?

現代の人工知能は、現代の科学技術の中で最も驚くべき強力な技術の 1 つとなり、破壊的な技術でもあります。

この強力なデータ ネットワークは並外れており、電信や電話時代の通信ネットワークなど、人間がこれまでに発明したどの媒体とも大きく異なります。このネットワークは、私たちの行動や行為に非常に「関心」を持っています。私たちがウェブを閲覧すると、ウェブは私たちを「監視」し、私たちの次の行動を予測し、私たちの意図を推測します。通常、その目的はより良いサービスを提供することですが、時には私たちの行動にも影響を与えることがあります。

[[236331]]

人工知能は私たちに多くの利便性をもたらす一方で、監視、差別、誘導、失業、さらには依存症など、多くの問題ももたらす可能性があります。私たちはこれらの課題に立ち向かう準備ができているでしょうか?

スマートマシンが機能するには、大量のデータを収集する必要がありますが、その中には個人のプライバシーに関わるデータも含まれることがよくあります。しかし、この単純な事実は、AI マシンが私たちの個人的な行動を監視するデバイスに変わる可能性を秘めています。AI マシンは私たちがどこにいるか、オンラインでの閲覧履歴、ソーシャル ネットワークを把握しているのです。誰が私たちにアクセスできるかを決めることはできますか?収集されたデータが何に使用されるか知っていますか?このデータは削除されますか?答えが「いいえ」であれば、私たちは彼らをコントロールできていないことになります。

人工知能は保険、融資、警察活動において非常に役立つ可能性があるが、その予測の質は微妙な設計上の選択と情報の収集方法に左右される。しかし、異なる求人広告が異なる民族グループをターゲットにしている場合のように、意図しない隠れた差別を生み出す危険性もあり、これはアルゴリズムとデータの複雑な相互作用を通じて私たちに及ぼされる影響を示しています。

もう一つの問題は誘導です。多くの AI 企業のビジネス モデルは、広告を出して特定のリンクをクリックするように人々を誘導することであり、これらの企業はユーザーをこれらのリンクに誘導する方法を研究することに専念しています。機械が私たちについて知れば知るほど、私たちを動かし影響を与える能力は高まります。影響を受けやすいユーザーの中には、いわゆる「気前の良い報酬」を提供することで、インターネット上で中毒的な行動を誘発してしまう人もいるかもしれません。

人工知能は、人間の仕事のやり方を観察するか、大量のデータで「訓練」するかのいずれかの方法で、特定の仕事のやり方を人間から学ぶことができ、これは雇用パターンにも大きな影響を与えるだろう。インターネット上のクラウドソーシングにより、企業はオンラインで完了するために人間の知能を必要とするいくつかのマイクロタスクを自動的に「アウトソーシング」できます。Web サイトまたはアプリケーションにタスクを投稿することで、人々は受け入れたいタスクを選択し、コンピュータ システムを通じてそれらを調整できます。典型的なアウトソーシングタスクには、手書き文字の認識や画像のラベル付けなどがあります。

これにより、コンピューターによって直接管理される労働力が生まれ、自動化に最適な一連のタスクが定義されました。実際、多くのタスクベースのワーカーは、AI をトレーニングするためのデータを実際に生成したり注釈を付けたりしています。同時に、今後 10 年間で多くのコール センターや倉庫業務がますます自動化されることが予想されます。

私たちの法律や文化は、こうした課題や他の多くの課題に対処するには不十分なのかもしれません。インテリジェントなアルゴリズムが私たちの仮釈放決定や治療の選択肢を拒否できる場合、正義を求めて私たちは誰に頼ることができるのでしょうか?私たちは、政府が私たちのオンライン活動や好みに簡単にアクセスできることを望んでいるのでしょうか?私たちは、子どもたちが、自分の行動を制御し誘導する「誘導」機械と一緒にオンラインで過ごすことを望んでいるのでしょうか?人工知能の発達により大量の失業が発生した場合、私たちの社会にどのような影響が及ぶのでしょうか?

人工知能は、初期の学術理論から今日の広範な実用化に至るまで、長い道のりを歩んできました。 AIは現在私たちの生活に溶け込んでおり、さらなる発展が期待されています。実際には AI とは呼ばないかもしれませんが、人工知能は、医療から公共交通機関、通信から学校教育まで、多くの分野に統合されており、あらゆるところに存在しています。

機械学習パラダイムは、視覚や音声処理など、多くの問題を効果的に解決してきました。将来の人工知能は、初期の研究から残った「トップダウン」推論方法の成果を組み合わせる方法を見つけることができるかもしれません。その頃には、AI ができることには、再び大きな驚きがもたらされるかもしれません。 AI が新たな可能性を切り開き続けるにつれ、ロボットとまるで人間のように会話したり、ロボットがその場で流暢に翻訳したり、スマート ホームや自動運転車などの分野で自動化のより実用的なアプリケーションを開発したりできるようになると考えられます。

しかし、できるだけ多くの分野に AI を導入したいという誘惑にはまだ抵抗する必要があり、少なくとも文化と制度が相応の進歩を遂げるまでは、慎重に進めなければなりません。人工知能技術の広範な導入は、私たちに多くの素晴らしい機会をもたらしますが、潜在的なリスクもいくつか生じます。一般に信じられていることとは反対に、AI は人類という種に対してではなく、むしろプライバシーと自律性の侵害に対して脅威となる可能性が高い。

人工知能は私たちの日常生活のあらゆる側面に入り込んでいます。AIの偉大な成果を祝い、60年間のAI研究の恩恵を享受しながらも、人工知能の可能性をさらに発展させる前に、私たちはまだよく考える必要があります。興味のある友人はDuozhishidaiをフォローして、タイムリーに関連する知識をチェックしてください。質問がある場合は、コメントを残してください。

<<:  「星から来た」ロボットは自閉症の子供たちを治せるのか?

>>:  Sitechiのスマートオペレーションプラットフォームは、スマートシティが4.0時代に入ることを支援します

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

データ サイエンティストに必須の機械学習アルゴリズム 10 選

出典: towarddatascienceシャシャンク・グプタ「Rake World」編集部:そうだ...

旅行リスクの特定: AI ソリューションが世界の COVID-19 安全マップを作成

州や自治体が新型コロナウイルスから国民を守るために制限措置を講じてきたため、ほぼ2年間、あらゆる種類...

企業向けの優れたビジネス インテリジェンス ツール 10 選

規模に関係なく、企業はニーズに合わせてカスタマイズされたビジネス インテリジェンス ツールを使用して...

...

人工知能は人間のように学習できるのでしょうか?

1956 年の夏、米国のダートマス大学で開催された学術会議で、「人工知能」という用語が初めて提案さ...

この記事では機械学習における3つの特徴選択手法を紹介します。

機械学習では特徴を選択する必要があり、人生でも同じではないでしょうか?特徴選択とは、利用可能な多数の...

2019年最後の月に、知っておくべき6つの最新の剪定テクニックをご紹介します

剪定技術についてどれくらいご存知ですか? 2019年に6つの論文で紹介された最新の剪定方法をまとめた...

人工知能の環境コストと可能性

人工知能 (AI) は、大衆文化や政治分析において、2 つの極端な形で現れることが多いです。それは、...

警察が採用したボストン・ダイナミクスの犬たちは、感情のない「監視ツール」になるのだろうか?

[[384524]]ニューヨークのマンハッタン北部のアパートで男性2人が人質に取られている。その数...

ロボットとAIがサプライチェーンを自動化する方法

自動化技術は現在あらゆる業界に浸透しつつあり、これはサプライチェーンにおいて特に顕著です。実際、自動...

...

...

ChatGPT のパフォーマンスが最大 214% 向上し、7 つのグラフが更新されました。 IDEA、HKUST GuazhouなどがToG思考マップを提案

大きなモデルは良いですが、「深刻なナンセンス」の問題をどのように解決するのでしょうか?金融、法律、医...

新素材の画期的な進歩、AIの医療への参入…2021年はどんな新しい技術トレンドを迎えるのでしょうか?

2020年も終わりに近づいていますが、疫病は科学技術の進歩を止めることはなく、量子コンピューティン...