将来、人間に取って代わるのはAIではなく、AIのスキルを習得した人間です。

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「機械学習」「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」に関する高度な技術的議論や分析に直面しても、ほとんどの人はその背後にある真実を完全に理解することができません。そのため、「ペット」や「奴隷」になりたくないという思いから、多くの人がAIの将来を心配し始めました。

では、あちこちで宣伝されている人工知能は本当にそんなにすごいのでしょうか？

最近、マイクロソフト（中国）の技術責任者である Wei Qing 氏は、「ディープラーニング」の著者であり「AI の創始者」として知られる Terence Shenovsky 氏と素晴らしい詳細な対話を行い、このアイデアの衝突を通じて AI を再理解することができました。テレンス・シェノフスキーは、AI のゴッドファーザーであるジェフリー・ヒントンとともにボルツマン マシンを共同発明しました。

人間に取って代わるのはAIではない

しかしAIスキルを習得した人々は

AIの将来について大げさに語る有名人のスピーチとは異なり、2人の会話は非常に現実的なものでした。 Shenovsky 氏と Wei Qing 氏は、2 人の「優れた教師」のようなものです。歴史や科学だけでなく、生理学、心理学、キャリア プランニングも教えています...

シェノフスキーは私たちの共通の祖先であるホモ・サピエンスについて語ります。ホモ・サピエンスは約 20 万年前に出現しましたが、これは数十億年にわたる自然進化の中のほんの一瞬に過ぎません。ホモ・サピエンスがホモ・サピエンスになれるのは、思考や創造を助ける脳、柔軟な身体、言語、自己認識、理解力、記憶力など、他の動物にはない特別な才能を持っているからです。

人間の脳の仕組みは極めて複雑かつ精巧で、まだ完全には解明されていません。しかし、これらの能力は合理的で自然に思えても、その原理を抽出して人工システムに統合することは依然として非常に困難です。

今日の人工知能の発展は、初めて味わうおいしいデザートの表面に薄く塗られたアイシングのようなもので、まだ基礎を築いたばかりで、将来的に克服すべき困難な問題がまだたくさんあります。

魏青氏は、現在の人工知能の主な現れはディープラーニングであり、ディープラーニングのインスピレーションは脳神経科学から来ていると述べた。それは単なる知識ではなく、思考パラダイムの転換でもある。

マイクロソフトは、顧客とのコミュニケーションにおいて、思考パラダイムの転換に基づく新たな一連の技術変化をユーザーが理解できるように支援し、あらゆる個人とあらゆる組織を支援する方法についても考えています。現在、長年の研究開発を経て、Microsoft Azure 認知サービスは、コンピューター ビジョン、音声、自然言語理解、機械翻訳などで人間と同等のレベルを達成しています。Microsoft は、これらの基本的な AI 機能をクラウド サービスの形で膨大な数のユーザーに提供し、開発者に人工知能を手軽に利用できる環境を提供しています。

将来、人間に取って代わるのはAIではなく、AIのスキルを習得した人間です。そのため、技術革命の新たな波に直面して、私たちは積極的にインテリジェントな機械とうまく付き合う方法を学び、この能力を継続的に向上させ、時代の課題にうまく対応できるようにする必要があります。

生涯学習は幼少期から始まります。「オリンピックの数学はまだまだ遅れている。プログラミングは毎日練習すべきだ」中国の児童養成機関はこれを認識しています。これもシェノフスキーの考えと一致しています。

人工知能の分野に参入したい多くの人々に対して、シェノフスキー氏は一歩ずつ進むようにアドバイスしています。人工知能の分野は非常に幅広く、数学、確率、物理学、生態学、神経科学などの理解が必要です。これらのさまざまな知識分野には、プログラミングという共通点があります。

プログラミングは、AI 時代に大量のデータと情報を処理し、パターンを発見し、データの背後にある複雑な問題を理解し、詳細な学習を行うのに役立ちます。シェノフスキー氏は、親が子どもに幼いころからプログラミングを学ばせ、計算論的思考を養い、新しい知識を吸収しやすい段階で世界をさまざまな視点から見るようにさせるべきだと主張している。そうすることで、子どもはより広い視野を持ち、真実に近づき、時代のチャンスをつかむことができるようになる。

人工知能の時代には専門家は存在しない

「若者が思考の限界から抜け出すにはどうすればよいか」という問題について議論した際、魏青氏は、教師が教え、生徒が受動的に吸収するという伝統的なモデルは、非常に非効率的な学習方法だと述べた。誰もが自分の知識体系を構築し、継続的な能動的な学習を継続的に繰り返していく必要がある。

ある日、教室から出て行くと、先生のように答えてくれる人は誰もいませんし、先生でさえすべての質問の答えを知っているわけではありません。私たちは脳の法則を習得し、常に変化する現実世界における問題を発見し解決する方法を学ぶ必要があります。

シェノフスキー氏は長年にわたる自身の学習経験を共有しました。継続的な学際的な学習キャリアの中で、彼はさまざまな分野の人々と協力し、成果を上げる栄誉に恵まれ、仕事でも多くの興味深い経験をしました。

1980年代、シェノフスキーは学生たちと夏休みのプロジェクトに取り組みました。継続的な実験を通じて、彼らは赤ちゃんのようにしか話せないプログラムを訓練し、辞書全体を理解したり、新しい単語を作ったり、要約や分析をしたりできるようになりました。この過程で、かつて業界でAIのゴッドファーザーと呼ばれていたジェフリー・ヒントンが彼を訪ね、この研究の実現は非常に難しいと考え、「あなたは頭がおかしい！」と言ったそうです。しかし、彼らは成功しました。

結局のところ、専門家は失敗するあらゆる方法を知っているかもしれませんが、問題をうまく解決する方法は知らないのです。

ですから、この時代では、専門家がいなければ、古いやり方に固執していては突破口は開けません。若者は困難を恐れず、リスクを恐れずに取り組まなければなりません。これは誰のキャリアにおいても非常に重要です。突然、奇抜なアイデアや素晴らしいアイデアが浮かんだときも、経験主義にとらわれず、勇気を出して挑戦し続けてください。

人間の脳の利点は、経験と記憶だけに頼るのではなく、多数の例を研究することで、ルールを超えて学習し、創造し、物事の間の相互作用と法則を発見できることです。これは人工知能にはないものであり、将来の科学の進歩が打ち破ろうとする障壁でもあります。

996はシステムに基づいています

それとも愛情からでしょうか?

魏青氏は最近の「996.ICU」事件について、仕事であれ勉強であれ、勤務と休息のスケジュールを守る必要があり、従業員の基本的権利と利益を無視する極端な行為は奨励されないと述べた。しかし、もし人が本当に自分の好きな職業を見つけ、自分のキャリアにおいて飛躍を目指している段階であれば、いわゆる「996」はそれほど重要ではありません。アルゴリズムの調整に時間を忘れて残業し、夜中の2時まで家に帰って眠れないこともありましたが、大好きな仕事に打ち込んでいたので疲れを感じませんでした。

シェノフスキー氏は、中国人学生との最近のやり取りについて語った。ある学生が、指導教員から週末に研究室で働くよう言われたと不満を漏らしたとき、彼は非常に困惑し、「こうあるべきではないのか」と尋ねた。

分野が何であれ、学問やキャリア開発の初期段階で進歩を望むなら、非常に的を絞った集中力と自己動機を持ち、自分の能力を飛躍的に向上させるために全身全霊でキャリアに打ち込み、学んだ知識が本当に脳の一部となり、一生残るようにしなければなりません。この場合、「996」という制限はなくなりますが、996との違いは、これは本人の情熱と能力開発に基づいた、自発的な行動であるという点です。

魏青氏はまた、今日の若者の一部に植え付けられている「人生はそんなに努力や勉強を必要とせず、時間があれば楽しむべきだ」という考えについても語った。これはある程度誤解を招くものだと彼は考えている。将来、すべての人、すべての業界が大きな競争に直面するだろう。この競争で目立ちたいのであれば、一生懸命働き、絶えず自分の認識をアップグレードし、反復する必要がある。

テレンス・シェノフスキー氏は若者にこうアドバイスしています。「水平学習とは、単に教え込まれて教え込まれるレベルに限定されるのではなく、学習を超えた新しい領域を発見することです。」

優れた成果をあげた成功者たちには共通点が 1 つあります。それは、オープンな姿勢と新しい方向性を模索する勇気を持っていることです。ある日、あまり通っていない道を歩き、従来の認識に反する矛盾に気づいたとき、それが大きな発見をする瞬間なのかもしれません。