理解を助ける7種類の人工知能

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[51CTO.com クイック翻訳] 人工知能は、これまでで最も驚くべきイノベーションであると言えます。市場にはさまざまな人工知能製品が登場していますが、これは氷山の一角にすぎません。人工知能は私たちの生活に組み込まれており、まだ開発の初期段階ではありますが、社会に革命的な影響をもたらしています。

人工知能の急速な発展とその性能の継続的な向上により、人々の人工知能への追求は執着の域に達しています。さらに、AI がさまざまな業界にもたらした変化により、ビジネスリーダーや一般の人々は、AI 研究の頂点に達し、AI の可能性を最大限に実現しようとしていると誤解しています。しかし、人工知能の未来はどうなるのでしょうか？人工知能研究の長い道のりにおいて、盲目になったり迷ったりしないためには、人工知能の種類と、既存の人工知能がどのような機能を持っているかを理解する必要があります。

AIの目的は機械が人間の機能を模倣できるようにすることです。そのため、AIシステムが人間の能力をどの程度再現できるかが、AIのレベル/タイプを判断する基準として使用されます。同等の熟練度でより人間に近い機能を実行できる AI は、より進化したタイプの AI と見なされますが、機能とパフォーマンスが制限された AI は、より単純で、あまり発達していないタイプと見なされます。

この基準に基づいて、人工知能は通常 2 つの方法で分類されます。 1 つは、機械と人間の思考の類似性、つまり、機械が人間のように「考える」、あるいは「感じる」能力をどの程度模倣できるかに基づいて機械を分類することです。この標準的な分類によれば、人工知能には、反応型マシン、記憶が限られたマシン、心を持つ人工知能、自律的な認識を持つ人工知能の 4 つのタイプがあります。

1. 反応機械

これらは最も原始的な AI システムであり、その機能は極めて限られています。それらは人間の脳がさまざまな刺激に反応する方法を模倣します。これらのマシンにはメモリ機能がありません。つまり、これらのマシンは、以前に獲得した経験を「蓄積」して現在の操作を導くことができない、つまり「学習」する能力を持っていないということです。これらのマシンは、限られた入力セットに自動的に応答するためにのみ使用できます。反応型 AI マシンの典型的な例は、1997 年にチェスのグランドマスターであるガルリ・カスパロフを破った IBM の Deep Blue です。

2. 限られたメモリマシン

リアクティブ マシンの機能に加えて、メモリが限られた (または限られたメモリの) マシンは、履歴データから決定を学習することもできます。ディープラーニングを使用するものなど、現在のすべての AI システムは、メモリに保存された大量のトレーニング データから学習し、最終的には将来の問題を解決するために使用できる参照モデルを形成します。たとえば、画像認識 AI は、スキャンされたオブジェクトを識別するために何千もの写真とラベルでトレーニングされます。訓練された人工知能モデルが他の画像をスキャンすると、「学習経験」に基づいて新しい画像にラベルを付けます。トレーニングサンプルの数が増えるにつれて、AI認識の精度はますます高くなります。

チャットボット、仮想アシスタント、さらには自動運転車に至るまで、今日のほぼすべての AI アプリケーションは、限られたメモリの AI に基づいています。

3. 心を持つ人工知能

最初の 2 種類の AI はすでに存在しており、現在広く使用されています。そして、AI の発展の次の段階は、思考する意識の出現となるでしょう。これはまだ概念に過ぎませんが、研究者たちは革新的なアイデアに取り組んでいます。心を持つ人工知能は、より高次の人工知能システムです。思考意識を持つ人工知能は、他者のニーズ、感情、信念、思考プロセスを識別して理解することで、他者とより良く交流することができます。感情知能の分野はすでに登場していますが、インテリジェントな人工知能の実現には、関連分野と学際分野の共同開発が依然として必要です。

4. 意識あるAI

これは人工知能開発の最終段階です。自己認識型 AI とは、文字通り、人間の脳に極めて似たものへと進化し、自律的な意識さえも発達させた人工知能です。このタイプの AI の作成には、何世紀とは言わないまでも数十年かかる可能性があり、すべての AI 研究の究極の目標となるでしょう。

このタイプの AI は、対話する人々の感情を理解し、呼び起こすことができるだけでなく、独自の感情、ニーズ、信念、潜在的な欲求も持っています。このタイプの AI は、まさにテクノロジーの悲観論者が懸念しているものです。 AIの自律的な意識の発達は人類の文明の進歩を促進するかもしれないが、社会に災いをもたらす可能性もある。なぜなら、人工知能が自律的な意識を獲得すると、人間の知恵を簡単に獲得し、独自に計画を立て、さらには人間を支配することさえ可能になるからです。

別の分類システムでは、AI テクノロジーを人工狭義知能 (ANI)、人工汎用知能 (AGI)、人工超知能 (ASI) に分類します。

5. 人工知能

このタイプの AI は、これまでで最も複雑で機能的な AI を含む、現在の AI の代表例です。人工狭義知能とは、人間のような機能を使用して特定のタスクのみを自律的に実行できる AI システムを指します。これらのマシンはプログラムされたことしか実行できないため、その機能は非常に限られています。以前の分類システムによれば、これらのシステムはすべての反応型およびメモリ制限型 AI に対応します。高度な機械学習やディープラーニングを活用した人工知能も ANI に含まれます。

6. 汎用人工知能

汎用人工知能とは、人間とまったく同じように学習、知覚、理解し、動作する能力を持つ人工知能を指します。これらのシステムはさまざまなタスクを独立して完了できるため、トレーニングに必要な時間が大幅に短縮されます。人工知能システムは、人間のさまざまな機能を再現することで、人間と同じ能力を持つことができます。

7. 人工超知能

人工超知能の開発は、おそらく AI 研究の頂点を極めるものとなるでしょう。なぜなら AGI は、地球上でこれまでで最も有能な知能の形態となるからです。 ASI は、より強力なメモリ、より高速なデータ処理、分析、意思決定機能を備えています。人間の多面的な知能を再現するだけでなく、あらゆることを非常にうまくこなします (人間のレベルを超えても)。 AGI と ASI の発展は、いわゆる「シンギュラリティ」シナリオにつながります。 AI の可能性は魅力的ですが、私たちの存在そのものを脅かしたり、少なくとも私たちの生活に破壊的な影響を及ぼす可能性もあります。

もしスーパー人工知能が本当に実現したら、私たちの世界はどうなるのでしょうか? 人工知能はまだ初期段階にあり、この目標を達成するにはまだ長い道のりがあります。否定的な見方をする人々にとって、「シンギュラリティ」について今心配するのは時期尚早であり、それは決して来ないかもしれない。そして、人工知能の安全性を研究するにはまだ長い時間がかかる。人工知能に楽観的な人々にとって、「道のりは長く困難だが、探求を続ける」と言え、人工知能の未来はさらに楽しみである。

原題: 7 種類の人工知能、著者: Naveen Joshi

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