人工知能が登場して60年になります。人工知能について私たちはどんな誤解をしているのでしょうか?

人工知能が登場して60年になります。人工知能について私たちはどんな誤解をしているのでしょうか?

8月23日、百度のCEOであるロビン・リー氏は中国国際知能産業博覧会で講演し、一般の人々は人工知能について誤解していると述べた。

李延宏氏は、人工知能は人間のように見えるべきではないというのが最初の誤解だと考えている。人間のように見える機械をどうやって作るか、あるいは機械にどうやって歩いたり走ったり階段を上り下りしたりすることを学ばせるかということに、我々のエネルギーを費やすべきではない。これが機械時代の考え方だ。機械が人間の肉体的な力に取って代わることを望むなら、この問題は産業時代にすでに解決されています。解決する必要があるのは、機械が人間のように考えるようにすることです。

[[241290]]

2つ目の誤解は、機械がどのようにして人間のように考えることができるかということです。現在、人間の脳がどのように機能するかについて多くの研究が行われていますが、ロビン・リー氏はこのアプローチは実現不可能だと考えています。人工知能はバイオニクスではありません。現在の人工知能技術、さまざまなアルゴリズム、近年のイノベーションは、実際には人間の脳の動作原理とはほとんど関係がありません。実際のところ、人間はまだ人間の脳がどのように機能するかを解明しておらず、ましてや機械を使って人間の脳の働きの原理を模倣することなどできていません。したがって、人工知能は人間の脳の動作原理を模倣することではなく、人間の脳が達成できる価値や機能を機械を使って実現することです。

3つ目の誤解は、人工知能の「脅威理論」です。多くの人が、いつか人間が機械に支配され、自分たちが作り出したテクノロジーが人間を滅ぼすのではないかと心配している。李延紅氏は、この心配はまったく必要のないことだと考えている。なぜなら、日々の技術研究をすると、想像していたよりもはるかに難しいことが分かるからです。機械が人間のように考えること、いわゆる AGI の実現は、実はまだ私たちにとって非常に遠い道のりです。

李延紅氏は、AIという言葉をよく考えてみると、それは人工的で偽物を意味するため、実際の人間の思考、能力、起こり得るリスクからはまだ遠いと考えています。したがって、技術が十分に早く成熟せず、問題が発生することをより心配すべきです。

人工知能は60年以上にわたって発展してきました。「人工知能」という用語は、1956年のダートマス会議で初めて登場しました。中国工程院の院士である高文氏は2016年に、人工知能にはこれまで60年の歴史があり、3つの主要な学派があると述べました。

  • 最初の学派は通常、論理主義(記号主義)と呼ばれます。その中核は記号推論と機械推論です。記号表現を使用して知性と推論を研究します。創設者はSimon (CMU)です。
  • 2 番目の学派はコネクショニズムです。その中核となるのは、人間の神経系を模倣し、人間の神経系のモデルを計算的に提示し、それを使って知能を模倣するニューラル ネットワークとディープラーニングです。現在の人工知能の流行は、実はコネクショニズムの勝利なのです。創始者はミンスキー(MIT)です。
  • 3番目の学派は行動主義です。制御、適応、進化コンピューティングを促進します。この学派が誕生した当初は、人々は比較的大きな期待を抱いていました。近年、行動主義は普及していませんが、将来的には波が来るかもしれません。この行動主義は、実は私たちが将来やろうとしている自動車のインターネットと非常に密接に関係しています。創設者はウィーナー(MIT)でした。

今日の人工知能の波はコネクショニズムの勝利です。実際、人工知能の発展は3つの段階を経る必要があります。1つ目は保存と計算ができる計算知能、2つ目は聞く、話す、見る、認識できる知覚知能、3つ目は理解して考えることのできる認知知能です。人々が通常心配していること、そしてホーキング博士が2014年に人工知能の悪魔理論として提唱したことは、認知知能の第3段階を指します。しかし、認知知能は、従来のモデル構築、データトレーニング、パラメータ調整によるディープラーニング技術だけに頼ることはできないというのが、業界の基本的なコンセンサスです。

データ集約型の人工知能は、個人のプライバシーに関する懸念や問題ももたらします。昨年、ジョン・ノートンはガーディアン紙に「21世紀のマルティン・ルターがテクノロジー教会に挑戦する」時が来たと書いた。

ノートンはこう書いている。

  • 新たな力が世界中に広がっています。それはいつでもどこにでもあります。それは私たちについてすべて知っています。私たちの行動、考え、欲望、恐怖、秘密、友人、財政、さらには夜ぐっすり眠れるかどうかまで。それは私たちが他の人にささやくのを防ぎます。それは私たちの政治を形作り、私たちの欲望を誘惑し、私たちの味覚を刺激し、私たちの道徳的パニックを煽り、私たちを喜ばせ続ける(したがって受動的にする)。私たちは1日に少なくとも150回地球と接触し、その接触のたびに地球に富がもたらされます。私たちはどうしようもないので、それを崇拝するのです。

ロビン・リー氏が述べたように、人間はまだ人間の脳がどのように機能するかを解明しておらず、ましてや機械を使って人間の脳の働きの原理を模倣することはできない。認知能力の実現に向けて進むのは遠い道のりだ。今は誤解があるかもしれないし、私たちはまだ模索している最中だ。しかし、一つだけ間違いないのは、人工知能の発展は間違いなく生活をより良くするためだということです。今年初めに「中国人はプライバシーにそれほど敏感ではない」という一文が世論を刺激したことを今でも覚えています。結局のところ、人々は知能だけでなく、知能が社会と生活にもたらす「善」にも関心を持っているのです。

<<:  データラベラーの視点からAI技術の詳細な応用を検討する

>>:  「ブロックチェーン+人工知能」は医療金融やその他の応用シナリオに応用されています

推薦する

いいえ!機械学習は単なる美化された統計ではありません。

ビッグデータダイジェスト制作編集者: JIN、Hope、Jiang Baoshangタイトル画像のパ...

ディープフェイクは今回、顔を変えるだけでなく、街そのものを変えてしまった。

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...

生成AIは昨年人気が高まったが、米国のIT関連の仕事の数はわずか700件しか増加しなかった

1月8日のニュースによると、2023年には、生成型人工知能が企業や投資家の間で大きなブームを引き起こ...

産業用拡張現実(AR)は、機器のメンテナンス、現場サービス、従業員のトレーニングを容易にします。

拡張現実技術の可能性は、小売、エンターテインメント、教育などのクリエイティブ産業を超えて広がります。...

クレジットカード詐欺を防ぐために、機械学習アルゴリズムがあなたの身元を認識します

クレジットカード詐欺のリスクは、世界中の銀行のクレジットカード部門を悩ませている問題の一つとなってい...

マスク氏の元従業員が「宇宙工場」を建設し、スペースXのロケットで打ち上げられた新型コロナウイルス治療薬パクスロビドの製造を開始した。

人類が宇宙に建設した最初の工場がここにあります。しかも無人工場です!先週、この衛星はマスク氏のスペー...

2021 年の機械学習の 6 つのトレンド

機械学習は今日ではよく知られた革新的な技術となっています。ある調査によると、現在人々が使用しているデ...

...

自動運転開発ツールチェーンの現状と動向を20,000語で解説

要点: 1. 自動車会社が独自の自動運転システムを開発することがトレンドとなっている。 2. MBD...

アリババはどうやって1分で会話型ロボットを作ったのでしょうか?

[[319957]] Alimeiの紹介:2020年に突然発生したCOVID-19パンデミックに直...

チューリング賞受賞者のジュディア・パールが語る「データだけに頼るな」

[[412443]]現在の人工知能研究コミュニティでは、データ中心の方法が絶対的に優勢であり、その...

GitHub のスター数は 10 万近くに達しています。インド人男性がすべての AI アルゴリズムを Python と Java で実装しました。

[[326676]]今日、アルゴリズムを実装した 2 つのプロジェクトが GitHub のホット ...

サイバーセキュリティにおける人工知能:現在の課題と将来の方向性

人工知能 (AI) はあらゆる分野に革命をもたらしましたが、サイバーセキュリティも例外ではありません...

...