AIは現在どのように発展しているのでしょうか?
このペースでいくと、わずか10年余りでロボットがさまざまな分野で人間に取って代わることは不可能ではない。
AIの利点は何ですか?
インターネット、モノのインターネット、AIを組み合わせてさまざまなものをつなげていくことが、今後の発展の方向です。それは確かに、既存の分野の人々に大きな利便性と高い効率をもたらすことができます。しかし、すべてのテクノロジーは良いものなのでしょうか? AIの欠点は何ですか?
現時点での AI の唯一の欠点は、まだ歴史が浅く、データベースが十分に大きくなく、アルゴリズムが十分に完璧ではなく、多くのコンテンツをアップグレードする必要があり、関連する分野がまだ浅いことです。
AIの発展も同様かもしれません。いわゆる「人間にとって物事を楽にする」とは、AIが人間に代わって「単純な機械的な」労働をしたり、アルゴリズムやビッグデータなどのコンテンツを設計したりするというのが主な概念です。確かに作業効率は上がりますが、必ずしも作業量が減るわけではありません。より多くの作業を完了するには、AI の高効率性と高速性に追いつく必要があるため、より一生懸命働かなければならない可能性があります。例えば、最近のニュースによると、Amazon は AI を使って従業員の作業効率を分析し、非効率な従業員 900 人以上を解雇したそうです。 本当に「単純機械」の仕事に従事している人は、AIに置き換えられて転職を余儀なくされるかもしれない。これがいわゆる産業構造変化です。次のセクションではこの問題について説明します。 もちろん、AIが人間にとって良いか悪いかは関係なく、今やAIを開発せずにはいられません。他社は効率を上げるためにAIを開発しており、開発しなければ遅れをとり、淘汰されてしまいます。個人、企業、国家を問わず、この時代においてテクノロジーは遅れをとることはできません。 AI、インターネット、テクノロジーは産業構造をどのように変えるのでしょうか?
実際のところ、実体経済が発展するかどうか、またそれが取り締まられるかどうかが何の役に立つというのでしょうか。生活の利便性に影響がなければ。 問題は、これが生活にあまりにも大きな影響を与えることです。インターネットやテクノロジーの発展が速すぎて、社会や人間が追いつけず、国家運営も追いつけず、深刻な問題を引き起こす恐れがあります。例えば、過去では10年、20年経つと業界構造が変化し、解雇や変革といった問題に直面することもあったでしょう。しかし、突然業界構造が変わったら、誰がそれに耐えられるでしょうか? まず、普通の人は生活に耐えられません。大勢の人が生き残るために転職するのは容易ではありません。第二に、国家管理は難しいです。新しい問題が発生すると、多くのことを明確にする必要があり、そうしないとプログラムのようにバグが発生します。 もちろん、これは私の個人的な、非専門的な、一方的な意見にすぎません。
AI が現在のように発展し続ければ、インターネットやモノのインターネットの発展と相まって、巨大なデータベース、より高度なチップやアルゴリズムにアクセスできるようになるでしょう。 AIは基本的に全世界をカバーし、あらゆる業界に影響を及ぼす可能性があります。では、人間は楽しんでいるのでしょうか、それとも AI 時代に合わせて仕事や職業を変えているのでしょうか?それともマトリックスのワンシーンのようですか?これは不明です。 しかし、非常に興味深いことが一つあります。あらゆる分野を完璧にカバーし、独自の完全なAI論理的思考システムを持ち、さまざまな機能を実行できるシステムは、私たちが作り出した世界の新しい次元のように見えますか? 逆に考えてみると、私たちも同じように創造され、現在の宇宙のルールの世界における「小さなプログラム」や「コード」なのかもしれません。
|
<<: MIT とハーバード大学が協力して、ニューラル ネットワークが自身の強みを理解する方法を研究しています。
これが『三体』のすべての物語の始まりです。トリソラ文明は、葉文潔が宇宙に向けて送った信号に「応答する...
[[244225]]人工知能は現実的な科学技術の力であり、需要、デジタル経済、高品質の開発に焦点を当...
自然言語処理[1]は、コンピュータサイエンスと人工知能の分野におけるもう一つの重要な方向性です。重要...
優れた、またはほぼ優れたモデルのパフォーマンスに圧倒されていますか? あなたの幸せは裏切られています...
[[184562]]企業への人工知能の浸透はまだ始まったばかりですが、すでにビジネスリーダーたちは...
著者の劉玉樹氏は中国人民大学重陽金融研究所学務委員会委員、マクロ研究部部長、研究者である。本稿は11...
脳の神経回路を研究するのは簡単ではありません。なぜなら、現時点では、すべてのニューロン、シナプス、そ...
ディープラーニングの活発な分野として、グラフニューラルネットワークは人工知能科学者から幅広い注目を集...
データセンターのワークロードが急増し続ける中、効率性を向上させてコストを削減しながら IT チームの...
Llama2 はオープンソースであり、無料の商用利用をサポートしているため、オープンソースの大規模...
1. はじめにニューラル ネットワークは、画像、テキスト、時系列などのさまざまなデータの処理において...