アメリカは最強のAIを開発するために1億ドルを投資しています。あなたを狙っているわけではありませんが、ここにいる全員が職を失う可能性があります。

アメリカは最強のAIを開発するために1億ドルを投資しています。あなたを狙っているわけではありませんが、ここにいる全員が職を失う可能性があります。

米企業が人工知能に1億ドルを投資

人工知能といえば、誰もが知っているものでしょう。AppleファンのSiriやXiaomiファンのXiao Aiなど、私たちの身近にあります。電子商取引プラットフォームで買い物をする場合でも、プッシュされる多くの情報の背後には人工知能が関与しています。

[[339014]]

では、中国は最も人工知能が進んでいる国なのでしょうか?残念ながらそうではありません。しかし、人工知能の応用においては、中国は世界一です。米国は比較的人工知能が発達した国です。米国で最も有名なMIT研究所には、1950年代にチェスを研究していたマッキンゼーなどの人工知能の巨匠が集まっていました。

前世紀末、中国のインターネットが始まったばかりの頃、米国はすでに音声認識の研究を行っていたが、応用面では中国が依然として先行している。iFlytekの音声認識アプリケーションは翻訳でGoogleを「上回って」いる。現在、米国は画像認識でも最強で、多くのモデルがあり、最も有名なオープンソースはYOLO(you only look once)だが、Alibabaのアプリケーションは依然として最強である。

しかし、最近、アメリカの有名な人工知能団体OpenAIが1億ドルを費やしてGPT-3というAI(人工知能)エンジンを構築し、人間に取って代わることができると主張しました。恐ろしいのは、人間に取って代わることができるように見えることです。少なくとも、ここにいる全員が失業することになるだろう。

文系の学生がその矢面に立たされる

なぜここにいる全員が失業すると言うのでしょうか? 最初に影響を受けるのは文系の学生です。なぜなら、コンピューターの出現以来、文系の知識の多くは暗記する必要がなくなったからです。コンピューターは記憶を助けるために使用できます。必要な情報が何であれ、コンピューターを起動するだけでそこにあります。

質問に答えてください

人工知能はコンピュータ応用の主要分野です。「学習」、「推論」、「画像認識」、「音声認識」、「環境への適応」が可能です。文系の学生はもちろん、専門スキルを持つ理系の学生も多く危険にさらされています。だから文系の学生を対象としているのではなく、ここにいる全員が失業している可能性があります。

この GPT-3 は非常に強力です。多くの「人工的に知恵遅れになった」人々が答えられない質問に答えることができます。英語の読解問題さえも解くことができ、教育業界は再編されるでしょう。理系の学生の皆さん、油断しないでください。この AI はプログラマーのフロントエンド構築さえも解決できるからです。

フロントエンド開発

では、将来、大学生が職を失う可能性がある場合、十分な学歴がない場合はどうすればいいのでしょうか?

AIの限界

しかし、心配しないでください。そのようなことは起こりません。歴史上の例を挙げると、自動車が初めて登場したとき、イギリスでは多くの御者が職を失いました。自動車がなければ収入がなく、収入がなければ消費がなく、消費がなければ生産がありません。社会全体の運営に大きな影響が出ました。これは「悪貨が良貨を駆逐する」と言われています。

そのため、人工知能は圧倒的な技術的優位性を持っていますが、人間社会は非常に特殊です。製品が優れているからといって、必ずしも広く使用されるとは限りません。実際、人工知能には欠陥があります。それは、人工知能が単なるプログラムであり、プログラムにはデータのサポートが必要であるためです。大量のデータを事前に書き込む必要があります。AIが「学習」できるように、専門的には「給餌」と呼ばれます。

だから今は慌てる必要はありませんが、将来何が起こるかは誰にも予測できません。かつて英国で拒否された車が今では街中を走っているので、私たちはまだ備えが必要です。

要約: 何をすべきか?

米国のOpenAIが開発した人工知能GPT-3は本当に強力です。1億元の価値があります。私たちも時代の発展に遅れずについていき、自分のコア競争力を見つけなければなりません。これらのツールを習得し、それらに助けてもらい、脳を解放し、記憶の仕事をそれらに任せるべきです。

ツールの使用は人々の思考に影響を与える可能性があります。人類は何百万年もの間、ツールを扱ってきました。人工知能はツールを「恐れる」必要はありません。失業の問題は存在しません。私たちはそれを従わせなければなりません!

<<:  アルゴリズムエンジニアのメリット: 超実践的技術ロードマップ

>>:  ファーウェイのロボット犬が公開:AI技術を使用して動的なマルチターゲット追跡と追従を実現

ブログ    

推薦する

分散型AIで製造業を強化

家庭内の新しい仮想アシスタントから、受信トレイから迷惑メールを削除するスパムフィルターまで、人工知能...

GoogleはコードネームGenesisと呼ばれるAIニュースライティング製品をテストしていると報じられている。

ニューヨーク・タイムズ紙は7月20日、3つの情報源を引用して、グーグルがAI技術を使ってニュース記事...

ドミノ倒し: DataOps、AI、機械学習だけがマイクロサービスと分散システムを無敵にできる

[[440885]] [51CTO.com クイック翻訳]次のようなシナリオを想像してみてください。...

ディープラーニングのためのヘテロジニアス アクセラレーション テクノロジー (パート 2): カタツムリの殻の中に道場を構築する

1. 概要記事「ディープラーニング向けヘテロジニアスアクセラレーションテクノロジー(パート1)」で説...

ImageNetに匹敵するこのデータセットは、MITによって腹立たしい理由で緊急に削除されました。

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...

日常生活におけるAIの応用

機械学習やその他の技術をバックグラウンドで使用することで、AI は私たちの日常生活に多くの素晴らしい...

76ページのレビュー+300以上の参考文献で、Tiandaチームは大規模言語モデルアライメント技術を包括的に紹介しています。

最近、天津大学の熊徳一教授のチームが大規模言語モデルアライメント技術に関するレビュー論文(以下、アラ...

AIビデオ分析技術はどのように機能するのでしょうか?どのように機能しますか?

リアルタイムAI映像解析技術とは?リアルタイム AI ビデオ分析は、ビデオ ストリームを分析して、特...

米国はチップ供給を遮断、ロシアはリソグラフィー装置の再構築を決定

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...

2019 年の IT およびビッグデータ業界のトレンドを理解する

2018年ももうすぐ終わりです。今年は、ブロックチェーン、5G、チップ、量子コンピューティングが、誰...

ニューラルネットワークアルゴリズムの利点と応用

[[211834]]人工ニューラル ネットワーク (ANN) は脳の処理メカニズムに基づいており、複...

韓信は本当に数学の達人なのでしょうか?古代中国の数学にヒントを得たコンピュータ暗号化アルゴリズム

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...

2019 年のディープラーニング自然言語処理のトップ 10 開発トレンド

この記事では、最近 FloydHub ブログで Cathal Horan が紹介した自然言語処理のト...

エッジ AI はスマート シティの持続可能な開発にどのように貢献するのでしょうか?

今日、世界中の都市は空気の質、住みやすさ、交通の流れの改善を目指しています。しかし、解決策を開発す...

NLPとナレッジグラフの統合

この記事は、中国情報処理学会の事務局長である白碩博士が杭州金融ナレッジグラフフォーラムで行った講演を...