人類の科学技術が急速に発展する時代において、人工知能はその精密なアルゴリズムと高効率な作業能力により、人類の生活と仕事においてますます重要な役割を果たしています。現在、携帯電話、コンピューターなどの電子製品、さらには大型機械にも人工知能が関わっています。皆さんに人工知能をよりよく理解していただくために、今回は人工知能についてお話しします。

目次

• 導入
• 人工知能とは何ですか?
• 人工知能は強い知能と弱い知能に分けられる
• 人工知能の開発動向
• AIがもたらす脅威
• 人工知能のボトルネック
• AIは何を変えたのでしょうか?
• AIは人間の仕事を置き換えるのでしょうか？
• 新しい研究から得られた推測
• AIの波を受け入れる

導入

人間と AI の戦い: 2017 年 5 月 23 日から 27 日まで、中国烏鎮で開催された囲碁サミットで、世界クラスの囲碁プレイヤーである柯潔氏が Google の AlphaGo (人工知能囲碁プログラム) と人間対機械の戦いを繰り広げ、3 戦とも敗れました。

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柯潔がAIと対戦

プログラムと AI の戦い:同年 12 月 7 日、AlphaZero (AlphaGo の最新バージョン) がチェスで Stockfish 8 プログラムに勝利しました。

Stockfish 8 は、2016 年の世界コンピューターチェス チャンピオンであり、何百年にもわたる人間のチェスの経験と、何十年にもわたるコンピューターチェスの経験を駆使して、1 秒あたり 7,000 万手の動きを計算します。それに比べて、AlphaZero は 1 秒あたり 80,000 手しか計算できず、プログラムの作成時にチェスのルールは教えられていません。基本的な開始手さえも知りません。 AlphaGo は最新の機械学習原理をフル活用し、常に「自分自身」とチェスをプレイすることで、自分自身にチェスを学習させました。

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AlphaZero と Stockfish 8 の 100 回のゲームで、AlphaGo は 28 回勝利し、72 回引き分け、一度も負けませんでした。 最も重要なのは、 AlphaZero は人間から何も学んでいないことです。AlphaZero の勝利の動きや戦略の多くは、人間にとってはまったく型破りで、非常に創造的であると言えます。特定の状況では、放棄された駒を罠として使用し、Stockfish を無防備にします。

ご存知のように、AlphaZero は人間のような思考を使って問題を考えますが、Stockfish は人間の過去の経験を使用します。つまり、AlphaZero は洗練されたアルゴリズムと人間のような思考を駆使して、過去の経験と洗練されたアルゴリズムを駆使した Stockfish を完全に打ち負かしたのです。

知育ゲームの分野だけでも、近年、人工知能は人間を完全に打ち負かすものから、通常のプログラムを完全に打ち負かすものまで、この分野で「無敵」となっています。今後、人工知能は私たち人間に何をもたらし、何を変えていくのか、どのような影響を与えるのかを考えなければなりません。

この問題を検討する前に、まずよく知られている「人工知能」とは何かを理解する必要があります。

人工知能とは何ですか?

人工知能。英語では AI と略されます。これは、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、技術、アプリケーション システムを研究および開発する新しい技術科学です。

人工知能はコンピュータ分野でますます注目を集めています。また、ロボット工学、経済的および政治的意思決定、制御システム、シミュレーション システムにも使用されます。

マサチューセッツ工科大学のウィンストン教授は、「人工知能とは、これまでは人間だけが行えた知的な作業をコンピューターに実行させる方法を研究することである」と考えています。つまり、人工知能とは、人間の知的活動の法則の研究、特定の知性を備えた人工システムの構築、これまで人間の知性を必要としたタスクをコンピューターに実行させる方法を研究することです。言い換えれば、コンピューターのソフトウェアとハ​​ードウェアを使用して特定の知的な人間の行動をシミュレートする方法に関する基本的な理論、方法、および技術の研究です。

現在、人工知能には、コンピューターサイエンス、心理学、哲学、言語学などの分野が関わっています。自然科学と社会科学のほぼすべての分野を網羅しており、その範囲はコンピュータサイエンスの範囲をはるかに超えていると言えます。したがって、それがもたらす影響も非常に大きいです。

人工知能は強い知能と弱い知能に分けられる

「弱い人工知能」と「強い人工知能」という用語は、1980 年にジョン ロジャース ヒラーによってコンピューターやその他の情報処理機械向けに造られました。

弱い AI:弱い AI とは、単一の側面で優れている AI です。たとえば、チェスの世界チャンピオンに勝てるアルファ、スマートフォンの音声アシスタント、タオバオのスマートショッピングガイドとカスタマーサービス、自動運転車などです。彼らはそれぞれの仕事をうまくこなすだけです。

この時点で、「ロボットは強力な人工知能ではないのか？」と思うかもしれません。実際、現在世間の注目を集めているロボットは、楽器を演奏できるロボットや、NASAの全地形対応型6本足の地球外探査ロボットなど、まだ弱い人工知能です。情報を受け取った後、それを変換して処理し、人間が書いたプログラムの指示に従って、一連のアクションを自動的に実行して完了します。

Appleのインテリジェント音声アシスタント「Siri」

強い AI:人間レベルの AI。強い人工知能とは、あらゆる面で人間と競争でき、人間が行える知的作業を全て行うことができる人工知能を指します。強い AI を作成することは弱い AI を作成するよりもはるかに困難であり、まだ実現できません。リンダ・ゴットフレドソン教授は、知能を「思考、計画、問題解決、抽象的思考、複雑な概念の理解、迅速な学習、経験からの学習などの操作を可能にする幅広い精神的能力」と定義しています。強力な人工知能は、これらの操作を人間と同じくらい上手に実行できるはずです。

それは真の推論能力と問題解決能力を備えたインテリジェントな機械であり、そのような機械は知覚力と自己認識力を備えていると考えられます。彼らは自主的に考え、問題に対する最善の解決策を見つけることができます。生存や安全の欲求など、普通の生き物と同じ本能を持っています。ある意味、それは新しい文明として捉えることもできる。

科学技術の発展に伴い、強力な人工知能の発展が将来にどのような影響と変化をもたらすかは、実際に注目されており、さまざまな角度からさまざまな影響を示す関連記事や文書も数多くあります。

多くのハリウッドSF映画も人工知能に関連しています。

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映画「チャッピー」

スーパー人工知能:これは近年登場したばかりの新しい用語です。オックスフォード大学の哲学者であり、人工知能の思想家としても知られるニック・ボストロムは、スーパーインテリジェンスを「科学的革新、一般知識、社会的スキルなど、ほぼすべての分野で最も賢い人間の脳よりはるかに賢い」と定義しています。スーパー人工知能は、あらゆる面で人間よりも優れています。 (多くの未知数が含まれており、結論を急ぐ勇気がないため、これについてはあまり詳しく説明しません。)

人工知能の開発動向

過去200年足らずの間に、私たちの世界は劇的に変化しました。人類が何千年も使用してきた交通手段は、車や飛行機などのさまざまな交通手段に取って代わられました。伝書鳩は電話に取って代わられるなどです。この技術の爆発的進歩は歴史上例を見ないものです。技術進歩のスピードを数学的な関数で表すとすれば、指数関数が最も適切でしょう。私たちは現在、この指数関数の転換点（現在は突破できないボトルネック）にあり、今後急速に成長していくでしょう。これは歴史と現実を組み合わせた結果です。

未来学者の予測

映画「バック・トゥ・ザ・フューチャー」を見たことがあるなら、1985 年に生きていた主人公が 1955 年に戻るというこのシーンを覚えているはずです。 1955年、テレビが初めて登場したとき、彼はその目新しさと安っぽさに衝撃を受けた。

想像してみてください。もしこれが 2019 年に起こったとしたら、21 世紀に生まれた人が 1985 年に戻ったら、その光景はどのようなものになるでしょうか?スマートフォンも、ドローンも、ワールド ワイド ウェブもなかったら、主人公が 1985 年から 1955 年に戻るよりもはるかに大きな違いが見られるでしょう。
これは「収穫加速の法則」です。1985年から2019年までの平均発展速度は、1955年から1985年までの平均発展速度よりもはるかに速くなっています。これは、1985年は1955年よりも発展しており、出発点も高いため、変化がより大きくなるためです。簡単に言えば、時間が経つにつれて、技術の進歩はますます大きくなり、開発のスピードはますます速くなります。

そこで、人工知能の開発速度は次のようになるのではないかと予測する人もいます。

少し誇張すると、次のようになるかもしれません。

AIがもたらす脅威

上記をご覧になって、心配になってきましたか?私はこう思いました。「人工知能がこんなに早く超人工知能に進化するなんて、人類にとって災難ではないだろうか？」

あなただけではなく、多くの著名人も心配しています。例えばホーキング教授

周知のように、ホーキングは単なる物理学者であったにもかかわらず、生涯を通じて多くのことを予言していました。ホーキング博士は2017年の会議で次のように述べた。「私は生涯で社会の大きな変化を目の当たりにしてきました。これらの変化の中で最も大きく、人類にますます大きな影響を与えているのが人工知能の台頭です。一言で言えば、強力な人工知能の台頭は人類にとって最高の出来事になるか、最悪の出来事になるかのどちらかだと思います。まだ確信は持てません。しかし、人工知能の将来の発展が私たちと私たちの環境にとって有益となるよう、私たちはできる限りのことをすべきです。私たちに選択の余地はありません。人工知能の発展自体が問題を抱えたトレンドであり、これらの問題に今も将来も対処しなければならないと思います。」

しかし、私がお伝えしたいのは、このAI脅威理論は現実のAI研究業界では認知されておらず、多くの科学者からも嘲笑されているということです。

少し前、ザッカーバーグ氏はインタビューで「人工知能脅威理論に関連する問題にどう対処するか」と質問された。

同氏は「こうした懸念は根拠がなく、まったくおかしなことだ。人間は機械を、ある面では人間よりも優れたものにするために作る。しかし、機械がいくつかの面で人間を凌駕しているという事実は、機械が他の面を学習したり、異なる情報を結び付けて人間を超えることができる能力を持っていることを意味するものではない。これは非常に重要なことだ」と述べた。

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すると、「SFのようなこと（機械が人間を超えること）は本当に起こり得るのか？」と尋ねられました。

ザッカーバーグ氏は次のように説明した。「私たちは今、人工知能の安全性を心配しています。ちょうど200年前に、将来飛行機ができて、その飛行機が墜落したらどうなるかを心配したのと同じです。安全性について常に心配しすぎると、飛行機を作ることはできなくなります。いずれにせよ、まず飛行機を作ってから、飛行機の安全性を心配しなければなりません。」

実際、多くのメディアや非専門家は人工知能を過度に解釈しています。人工知能分野の権威であり、スタンフォード大学人工知能研究所所長でもある百度の主任科学者アンドリュー・ン氏も、「人工知能が人類を滅ぼすという説は単なる誇大宣伝だ。人工知能の研究に長年携わってきた専門家の目には、この技術は心配するほどのものではない」と述べている。

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人工知能のボトルネック

私たちはまだ弱い人工知能の段階にあります。 AIを人間とみなすと、現在のAIのIQは2歳児のIQと同程度になるかもしれません。

現在の人工知能のボトルネックが何であるかを、シンプルで分かりやすく説明しましょう。

コンピュータ科学者のドナルド・クヌース氏の言葉を引用すると、 「人工知能は思考を必要とするほぼすべての分野で人間を上回っているが、人間や他の動物が考えずにできることに関してはまだはるかに遅れをとっている。」

私たちにとって単純に見えるものも、コンピュータの目には実は非常に複雑に映ります。たとえば、手で物を握るとき、肩や肘などが一連の複雑な物理的動作を瞬時に実行します。その動作には目や脳神経も関与しており（私は生物学を専攻しているわけではないので、説明が正確でない可能性があります）、その結果、手は 3 次元空間で動くようになります。

下の写真を見ると、もちろんこれは 2 色の小さな長方形で構成された大きな長方形であり、現在の人工知能技術でも認識できることがわかります。

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はい、あなたと AI は同点です。それでは下の写真を見てみましょう。認識されないかもしれません

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これは、AI がもっと深いことを理解できないからです。AI には人間のニューラル ネットワークがありません。というか、人間のニューラル ネットワークは複雑すぎます。現在の科学レベルでは、機械どころか、私たち自身もニューラル ネットワークを理解することはできません。

AIは何を変えたのでしょうか?

人工知能は数年前から人気があるようです。投資家が狂ったように押し寄せ、多数の企業が参入した。 BAT のような大手インターネット企業から、新しく設立された AI 企業まで。業界の競争は熾烈です。2018年9月の統計によると、世界には5,159社の人工知能企業があり、中国は1,122社で第2位です（香港、マカオ、台湾を除く）。北京には445社の人工知能企業がおり、世界で最も多く存在しています。

しかし、毎年倒産する企業は数え切れないほどあります。以下はその一部です。

これらの企業は明らかに AI の作成を目指していたのに、なぜ AI への道で失敗したのでしょうか?理由はたくさんありますが、主な理由は、 AI は仕事を生み出すのではなく、ツールを更新するだけなので、何をすればいいのかまったくわからないということです。例を挙げて説明しましょう:

• 農業に関して言えば、人間の生産ツールは鍬から牛へ、そして機械へと発展してきました。ツールはますます自動化されてきていますが、どのように変化しても、人類の作物に対する需要は変わりません。
• 通貨に関して言えば、人間の取引ツールは、商品の交換から紙幣、そしてモバイル決済（WeChat Pay、Alipayなど）へと進化してきました。ツールは便利になりましたが、商品を交換する必要性は変わっていません。
• 旅行に関して言えば、人間の交通手段は徒歩から馬、そして車へと進化してきました。ツールはより効率的になってきていますが、人間の移動の必要性は変わりません。

したがって、人々のニーズの変化に応じて仕事も変化します。ニーズが変わらなければ、仕事も変わりません。しかし、仕事に必要なツールは時代とともに更新されます。

AIは人間の仕事を置き換えるのでしょうか？

30年前、コンピュータは新興産業であり、コンピュータがあらゆる産業の作業効率を単純に向上させるとは誰も考えなかったでしょう。自分の仕事がコンピューターに置き換えられるのではないかと恐れる人が増えています。確かに、コンピューターが一部の人々の仕事を置き換えたが、コンピューターが人間を置き換えたわけではない。むしろ、コンピューターを使用する人間が、コンピューターの支援を受けない人間を置き換えたのだ。

今日の人工知能に関する人々の懸念は、30年前のコンピューターが仕事を奪うのではないかという懸念と同じです。人工知能が人間に取って代わるのではなく、人工知能を使用する人間が人工知能を使用しない人間に取って代わるのです。

もう一つ驚くべき事実があります。米国で45年前に現金自動預け払い機（ATM）が導入されて以来、米国の銀行窓口従業員の数は25万人から50万人近くに倍増しており、そのうち10万人は2000年以降に追加されたものです。こう考えると、自動化されたサービスによってなぜいまだに失業者が出ていないのだろうか？過去 200 年間の偉大な発明はすべて、手作業を機械に置き換えることを目的としていたのではないでしょうか。機械の精度が人間の労働の不確実性に取って代わるでしょうか?

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実際、ATMの登場により、銀行の窓口係の3分の2が置き換えられました。同じ期間に、銀行支店の数は40％近く増加しました。その結果、支店が増えればカウンタースタッフも増えますが、銀行員の仕事は以前とは少し異なります。通常業務が減るにつれ、サービススタッフというよりは営業スタッフのような仕事になっていきます。顧客との関係を育み、クレジットカードやローン、投資商品など新商品を販売する必要さえあります。これは、自動化によって失業が生まれるだけでなく、さらに重要で困難な新たな仕事も生まれることを示しています。

推測から生まれた新たな研究

ハーバード大学の経済学者クレムが書いた「O型経済理論」では、新しい仕事の誕生は一連の相互接続されたステップからなる連鎖であり、タスクを完了するにはそれらを連携させる必要があると指摘されています。いずれかのリンクに問題が発生すると、タスク、製品、またはサービスは失敗します。つまり、どんな仕事にも意味と重要性があり、それがなくなると、より重要な仕事やより難しい仕事が生まれてくるのです。人工知能は私たちにどのような新たな機会をもたらすのでしょうか?大胆な推測をしてみましょう。

ヘルスケア：人工知能の「接続性」と「更新可能性」という2つの特に重要な非人間的な機能により、ヘルスケア分野では、普通の薬局に取って代わることができます。医者の診察から薬の処方まで、人工知能はオンラインデータベースで病気の解決策を検索して呼び出すことができるため、便利で迅速であり、「誤診」が発生しにくいです。医師の仕事は薬を処方するだけではないことを忘れないでください。たとえば手術を考えてみましょう。これは非常に繊細な手術プロセスであり、人工知能ではとても実現できないか、あるいは決して実現できないかもしれません。

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アート:実際、現在のテクノロジーレベルでは、すでに機械にアートを作成させることができます。しかし、AIによって実現される絵画や音楽などの芸術は、手動の操作を必要とします。その時点で AI が生成したコンテンツを誰がレビューするのでしょうか?もちろんアーティスト次第です。 AI企業が開発したアート生成ソフトウェアは、今後誰に販売されるのでしょうか？もちろん、彼は今でも芸術家です。したがって、AI はアーティストに取って代わることは決してありませんが、アーティストの創造効率を向上させるツールとなるでしょう。

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AI を使って曲を作る - TED トーク「人工知能があなたのために音楽を作る」

情報検索：情報爆発の時代では、無数の情報が毎日公開されます。知りたい情報を見つけたい場合、多くの時間を費やすことになるかもしれません。そして、人工知能検索エンジンが大いに役立ちます! ！ ！通常の検索エンジンとは異なり、人工知能は、最も知る必要がある重要な情報を検出するのに役立ちます。

例えば、今日Toutiaoで検索してみましょう。今日Toutiaoで知りたい情報を検索することができます。不要な情報を排除することで、必要な情報だけを見つけることができます。

使い方：Toutiaoアプリ上部の検索ボックスに直接、知りたい情報を入力することができます。この記事を読んですぐに試してみれば、本物の人工知能を体験できますよ〜

将来、人間は人工知能を活用した新しい労働モデル、つまり人間の労働ニーズを維持するために人工知能から派生した仕事を生み出すはずです。たとえば、ドローンがパイロットに取って代わり、確かにいくつかの仕事は消滅しましたが、同時に、遠隔操作、データ分析、ネットワークセキュリティの分野で多くの新しい仕事の機会が生まれました。米軍がシリア上空にドローンを送るたびに、舞台裏でドローンを操作するのに30人が必要となり、その後収集したデータの分析には少なくとも数十人の人員が必要となり、これらの欠員は新たな仕事となる。

多くの新しい仕事が生まれていますが、仕事を失う人も必ずいます。では、どうすれば失業を回避し、競争力を維持できるのでしょうか。

AIの波を受け入れる

今日の急速に変化する世界では、要求やツールは常に変化し、更新されています。自分の価値を維持したいのであれば、現代の労働モデルに適応し、半生の学習を生涯学習に変える必要があります。実は、この記事で私が主に伝えたいのは、将来も今も、すべての競争力は学習能力に基づいているということです。効率的な学習能力がなければ、私たちの仕事は最終的に置き換えられますが、それは人工知能ではなく、おそらく人間になるでしょう。新しい時代の中継者として、私たちは単に専攻や職業を変えるのではなく、特定のスキルを習得し、人工知能を自分たちの職業や業界とよりうまく統合する方法を考えなければなりません。少なくとも人工知能の波が押し寄せてきたときに、その波に耐えて立ち上がれるように、「第4次産業革命」に備えなければなりません。

勉強が全然苦手だと思わないでください！コンピュータはシミュレーションマシンですが、人間は生まれながらに学習マシンです。学習能力は人間の血の中に流れています。

最後に、「今日の簡潔な歴史」からの引用で終わりたいと思います。

21 世紀に情報技術とバイオテクノロジーが人類にもたらす課題は、前時代の蒸気機関、鉄道、電気がもたらした課題よりもはるかに大きいものとなるでしょう。現代文明の破壊力はあまりにも恐ろしいため、人類はこれ以上の実験の失敗や世界大戦を許容することはできない。したがって、私たちは最初の 3 つの産業革命に直面したときよりも良い結果しか出せないのです。