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目次

• 人工知能に関する誤解
• 人工知能とは何ですか?
• 人工知能の歴史
• AIの限界
• 人工知能の客観的な見方
• 百度百科事典 + Wikipedia
• さらに読む

最近、素晴らしい人工知能のチュートリアルに偶然出会ったので、皆さんと共有せずにはいられませんでした。このチュートリアルは初心者にも分かりやすいだけでなく、まるで小説を読んでいるかのようにとても面白くてユーモラスです。素晴らしいと思うので、皆さんとシェアします。チュートリアルに移動するにはここをクリックしてください。

人工知能やAIが注目されるようになり、私たちの生活の中にもAI関連の製品が数多く見られるようになりました。たとえば、Siri、AI写真撮影、AI写真編集など…

誰もが多くのことを見てきたにもかかわらず、ほとんどの人はそれについて表面的な理解しか持っていません。人工知能とはいったい何でしょうか?彼には何がそんなに不思議なのでしょうか？将来はどうなるのでしょうか?

この記事ではあなたの質問に完全にお答えします。記事の内容は、テクノロジーに詳しくない友人にも理解しやすいものになります。

人工知能に関する誤解

次のようなスピーチや映画を見たり聞いたりしたことがありますか?

人工知能は危険だ！

AIは人類にとって脅威です！ （具体的な時点を指定した人もいました）

ロボットが地球を占領し、人間はロボットの奴隷となるでしょう！

…

安心してください、人工知能を神格化しないでください。SF映画のストーリーは、現在の技術の発展に基づいて完全に不可能です！

この心配は、2012年に地球が破壊されると予言したマヤ人の心配とまったく同じです。

人工知能（AI）は本質的にはツールである

では、人工知能（AI）を正しくどのように捉えるべきでしょうか？

AI は、私たちが使用するハンマー、車、コンピューターなどと同じです。本質的には、ツールです。

ツールは、誰かが使用して初めて価値を持ちます。ツールが単独で存在する場合、ツールボックス内のハンマーのように価値がありません。誰も使用しなければ価値はありません。

ハンマー、車、コンピューター、AI はすべてツールです。しかし、それでもまだ違います。

両者の最も大きな違いは効率性（より正確にはレバレッジ）です。上記のツールの使用シナリオを比較することで理解できます。

ハンマー：

ハンマーを使ったことがある人なら誰でも、釘を打つときには、ほとんどの力はやはり人によって加えられることを知っています。

ハンマーの使用シナリオでは、人々は 1 回の労力を費やして 2 倍の報酬を得ます。

車：

車は人間が20分かけて走る距離をわずか2分で走ることができます。そして、人間はこのプロセスにあまり労力を費やす必要はありません。

自動車の使用シナリオでは、人々は少しの努力をすれば10倍の見返りが得られます。

コンピューター：

人間が複雑な問題を計算するには 1 か月かそれ以上かかる場合があります (また、正しくない場合もあります)。しかし、コンピューターでは、それを 1 秒で、しかも正確に完了できる場合があります。人々はキーボードを数回タップし、マウスを数回クリックするだけでコンピューターを使用します。

コンピュータの使用シナリオでは、人々は 1 ビットの労力を投入して 1,000,000 倍の成果を得ました。

AI:

人工知能は実際に、これまでのコンピューターの限界を超えています。AI は、これまでコンピューターができなかったことを行うことができます。したがって、レバレッジ比率の点では、人工知能とコンピューターは同じレベルですが、従来のコンピューターの能力をはるかに超えて、より多くのことができるため、誰もが非常に楽観的です。

しかし（しかし、いつもそうである）、AI は多くのシナリオや分野でまだ役に立たず、その能力の多くは小学生よりも劣っています。したがって、AI の現在の限界は依然として非常に大きいのです。

AIについて誰もが知っておくべき3つのこと

1. 人工知能 (AI) の本質はツールであり、最終的には人間が使用する必要があります。
2. AI はいくつかのシナリオ（AlphaGo が囲碁をプレイするなど）では人間を上回っていますが、AI がほとんど価値を持たないシナリオもまだたくさんあります。
3. AIは万能ではありません。囲碁が得意なAIは人とチャットすることはできませんし、チャットが得意なAIは囲碁をプレイすることはできません。映画で見るような全知全能のロボットは、短期的には実現されないだろう。

人工知能とは何ですか?

早速本題に入り、誰もが理解できる説明をしましょう。

1. 人工知能（AI）は高度なコンピュータプログラムである
2. AIには明確な目的がある
3. AIは環境の変化を「見る」または「聞く」ことができ、環境の変化を感知することができる。
4. 彼は目標を達成するために、さまざまな状況にさまざまな方法で反応します。

以下は、より厳密（大げさ）に見える書き方です。

人工知能（AI）はコンピュータサイエンスの一分野です。ある意味では、人間と同様に、AI は環境の変化を「見て」「聞いて」、環境の変化に基づいて合理的な判断や行動をとり、特定の目標を達成することができます。

以下は、「環境認識」、「合理的判断」、「目標達成」の観点から、通常のコンピュータ プログラムと人工知能を詳細に比較したものです。

上記の比較では AI が非常に強力であるように見えますが、実際はそうではありません。AI は、いくつかのシナリオでは非常に優れたパフォーマンスを発揮しますが、いくつかのシナリオでは非常に低いパフォーマンスを発揮します。

AIは想像するほど強力ではなく、愚かな間違いを犯すこともある

AI には画像、ビデオ、音声 (非構造化データ) を理解する能力がありますが、だからといってこれらの機能がすでに強力であるわけではありません。 AI はしばしば愚かなミスを犯します。具体的な例を以下に示します。

左: バイクの遮蔽により、AI がサルを人間と誤認しました。中央: 自転車の遮蔽により AI はサルを人間と勘違いし、ジャングルの背景により AI は自転車のハンドルを鳥と勘違いしました。右：ギターは猿を人間に変え、ジャングルはギターを鳥に変える

上の画像は、ジャングルの猿の写真にギターをフォトショップで合成した効果を示しています。このため、ディープ ネットワークはサルを人間と、ギターを鳥と勘違いしました。これは、サルよりも人間の方がギターを持っている可能性が高く、ギターよりも鳥の方が近くのジャングルにいる可能性が高いと考えたためだと考えられます。

AIのデータへの依存は、人間が空気に依存するのと同じである

現在（2019年現在）、ディープラーニングは最も普及している時代です。ディープラーニングはさまざまな分野で強力な能力を発揮していますが、膨大な量のラベル付きデータが必要であり、誰もが利用できるわけではないため、誰もがディープラーニングを習得できるわけではありません。

簡単に例えると、ライオンの力は非常に強いですが、それに比べると犬の力ははるかに弱いです。ライオンは非常に強力ですが、戦闘力を維持するためには大量の食物を食べる必要があります。犬はそんなに食べる必要はありません。ライオンに十分な餌が与えられなければ、戦う能力を全く失って地面に横たわってしまうかもしれません。

ディープラーニングはライオンのようなものです。その戦闘力を発揮させたいのであれば、大量のデータ（ライオンの餌に相当）を与える必要があります。そうでなければ、ディープラーニングモデルがいかに優れていても、何の価値もありません。

ライオンは食べ物に関してもかなり好き嫌いがあり、何でも食べられるわけではありません。これはディープラーニングの場合にも当てはまります。

データにラベルが付けられているかどうか、データが「クリーン」であるかどうか、データが多様であるかどうか...これらすべてがディープラーニングの学習結果に大きな影響を与えます。

総括する：

1. ディープラーニング時代のAIはデータ量に対する要求が非常に高い
2. ディープラーニング時代のAIはデータ標準に対して極めて高い要求がある

膨大な量のデータを持つ Google のような企業は、AI 分野で大きな進歩と優位性を獲得する可能性が最も高いですが、小規模な企業がデータの閾値を超えることは困難です。

人工知能の歴史

AI は新しいものではなく、何十年もかけて開発されてきました。以下に、最も代表的な3つの開発段階を紹介します。

上の写真は、1950 年から 2017 年までの人工知能分野におけるいくつかの重要な出来事を示しています。要約すると、3 つの主要な段階に分けられます。

第一波（非知能会話型ロボット）

1950年代から1960年代

1950年10月、チューリングは人工知能（AI）の概念を提唱し、AIをテストするためのチューリングテストを提案しました。

チューリングテストが提案されてからわずか数年後、コンピュータがチューリングテストに合格するという「夜明け」が訪れました。

1966年に心理療法ロボットELIZAが誕生した。

当時の人々は彼を高く評価し、患者の中にはロボットとの会話を楽しむ者もいた。しかし、その実装ロジックは非常にシンプルで、限られた対話ライブラリです。患者が特定のキーワードを言うと、ロボットは特定の単語で応答します。

最初の波では、新しい技術は使用されませんでしたが、コンピューターを本物の人間のように見せるためのトリックがいくつか使用されました。コンピューター自体には知性はありませんでした。

第2波（音声認識）

1980年代から1990年代

第 2 の波では、音声認識が最も代表的なブレークスルーの 1 つです。この画期的な進歩の根本的な理由は、記号学派の考え方が放棄され、実際の問題を解決するために統計的思考が採用されたことです。

李開復は著書『人工知能』の中でこのプロセスを詳しく紹介しており、彼自身もこの過程に関わる重要人物の一人でした。

第二の波の最大の進歩は、思考の変化でした。記号学派の思考を放棄し、代わりに統計的思考を使って問題を解決しました。

第3の波（ディープラーニング＋ビッグデータ）

21世紀初頭

2006 年はディープラーニングの歴史において重要な年でした。ジェフリー・ヒントン氏は今年、「ディープ・ビリーフ・ネットワークのための高速学習アルゴリズム」を発表し、その他の重要なディープラーニングの学術論文も今年発表され、基礎理論レベルでいくつかの大きな進歩を達成しました。

第三波が来ている理由は、主に次の 2 つの条件が成熟したためです。

2000 年以降、インターネット業界の急速な発展により、膨大な量のデータが生成されました。同時に、データストレージのコストは急速に低下しています。これにより、膨大な量のデータを保存および分析することが可能になります。

GPU の継続的な成熟により、必要なコンピューティング パワーのサポートが提供され、アルゴリズムの可用性が向上し、コンピューティング パワーのコストが削減されます。

さまざまな条件が整うと、ディープラーニングはその強力な能力を発揮します。音声認識、画像認識、NLPなどの分野で記録を継続的に更新しています。 AI製品は、実際に使える段階に到達しています（例えば、音声認識のエラー率はわずか6％、顔認識の精度は人間を超え、BERTは11のパフォーマンス項目で人間を上回っています...）。

第三の波が到来したのは、主にビッグデータとコンピューティングパワーが利用可能になったためであり、これによりディープラーニングがその巨大な力を発揮できるようになりました。AIのパフォーマンスは人間のパフォーマンスを超え、科学的研究だけでなく「使用可能な」段階に達しています。

人工知能の3つの波の違い

1. 最初の 2 つのブームは学術研究によって推進され、3 番目のブームは実際のビジネス ニーズによって推進されました。
2. 最初の 2 つのブームは主にマーケティングとプロモーションのレベルで起こりましたが、3 番目のブームはビジネス モデル レベルで起こりました。
3. 最初の 2 つの波は、主に学術界が政府や投資家に投資を説得するというものでしたが、3 番目の波は、主に投資家が率先して学術プロジェクトや注目分野の起業プロジェクトに投資するというものでした。
4. 最初の 2 つの波は疑問を提起することに関するものであり、3 番目の波は問題を解決することに関するものです。

AIの歴史についてもっと知りたい方は、李開復の『人工知能』を読むことをお勧めします。上記の3つの波に関する内容は、この本から抜粋したものです。この本を読みたい場合は、以下の購入リンクをクリックしてください。

AIの限界

AI の境界を探る場合、AI を単純かつ大まかに 3 つのカテゴリに分類できます。

1. 弱いAI
2. 強力なAI
3. スーパー人工知能

弱いAI

弱い人工知能は、狭義の AI または応用 AI とも呼ばれ、特定の分野に焦点を当て、その分野の問題のみを解決できる人工知能を指します。

例: AlphaGo、Siri、FaceID...

強力なAI

汎用人工知能またはフル AI とも呼ばれ、人間のあらゆるタスクを実行できる人工知能を指します。

強力な AI には次の機能があります。

• 不確実な状況下で推論し、戦略を立て、問題を解決し、意思決定する能力
• 常識的な知識を含む知識を表現する能力
• 計画機能
• 学習能力
• 自然言語を使用してコミュニケーションする能力
• 上記の機能を統合して定められた目標を達成する能力

スーパー人工知能

コンピュータ プログラムが進化して、世界で最も賢く才能のある人間よりも賢くなることができると仮定すると、結果として得られる人工知能システムはスーパー人工知能と呼ぶことができます。

現在は弱い人工知能の段階です。強い人工知能はまだ実現されておらず（それどころか、まだまだ遠い）、スーパー人工知能の兆しもありません。したがって、「特定の分野」は依然として AI が越えることのできない境界です。

人工知能の将来の限界は何でしょうか?

AI の限界を理論的な観点からさらに深く説明するには、チューリング師の名を挙げなければなりません。 1930 年代半ば、チューリングは次の 3 つの疑問について考えていました。

1. 世の中の数学の問題にはすべて明確な答えがあるのでしょうか?
2. 明確な答えがある場合、有限数のステップで計算できますか?
3. 有限数のステップで計算できる数学の問題の場合、動き続ける架空の機械があり、その機械が停止すると数学の問題が解決されるということは可能でしょうか?

チューリングは実際に、後の世代がチューリング マシンと呼んだ手法を設計しました。世界中で設計されている新しいコンピュータを含め、今日のすべてのコンピュータは、問題解決能力の点ではチューリング マシンの範囲を超えることはありません。

（私たちはみんな地球出身なのに、なぜこんなに大きな差があるのでしょうか？？？）

上記の 3 つの質問を通じて、チューリングは、今日の AI だけでなく、将来の AI にも適用される境界を描きました。

境界をさらに明確に説明しましょう。

1. 世界には多くの問題がありますが、そのうち数学の問題はほんの一部にすぎません。
2. 数学の問題のうち、解法があるのはほんの一部だけである
3. 解決可能な問題のうち、理想的なチューリング マシンで解決できるのはほんの一部です。
4. 後者の部分（チューリングマシンで解ける部分）のうち、今日のコンピュータで解けるのは一部だけです。
5. AI が解決できる問題は、コンピューターが解決できる問題の一部にすぎません。

人工知能が強力になりすぎるのではないかと心配ですか?考えすぎだよ！

特定のシナリオでは AI がうまく機能することがありますが、ほとんどのシナリオでは AI は役に立ちません。

人工知能の客観的な見方

テクノロジーは短期的には常に過大評価されますが、長期的には過小評価されます。

PEGA は世界中の 6,000 人以上の一般消費者を対象に AI に関する意見を尋ねる調査を実施し、次のような結果が得られました。

• 34%の人がAIを利用したことがあると考えており、そのうち84%が実際にAIを利用したことがある
• 50%以上の人がAIの能力を理解していない
• 60%の人がAmazon AlexaとGoogle HomeがAI技術を利用していることを知らない
• 72%の人がAI技術が人間に及ぼす脅威を恐れており、24%の人がロボットが人間から地球を奪うのではないかと懸念している。

調査結果の詳細については、「消費者は AI について本当にどう思っているのか: 世界規模の調査 [1 分間のビデオ付き]」をご覧ください。

AIはここにあり、急速に成長していくだろう

私たちが日常的に使っている入力方法には、AI関連の技術が多く使われていますが、それを知らない人も多いです。入力方法で使用されるテクノロジーを過小評価しないでください。入力方法によって、入力の効率が大幅に向上します。これらのテクノロジーがなければ、入力にさらに何百年も費やすことになります。

入力方法に加えて、誰もが使用したことがある他の A​​I 製品には次のものがあります。

• ビューティーカメラのワンタッチビューティー機能
• Tik Tokの小道具機能
• WeChatで音声をテキストに変換
• Toutiaoの推論アルゴリズム
• スパムSMSとスパムメールフィルタリング機能
• スマートフォンのオペレーティングシステム
• …

私が言わなければ、AI が私たちの生活のあらゆる側面に入り込んでいることをあなたは知らないだろうと思います。さらに、AI は今後数十年であらゆる分野に大きな影響を与えるでしょう。

私たちは AI を偏見なく受け入れる必要があります。ほとんどの場合、AI は人類の敵ではなく、友なのです。

AIは私たちが考えるほど強力ではない

AlphaGoがイ・セドルを破り、このホットな話題はほとんどの人が知っている。この事件を通じて、多くの人々が将来AIが人類にもたらす脅威を懸念し始めました。

しかし現実には、AlphaGo がどれだけ囲碁が上手いとしても、それは私たちの生活とは何の関係もなく、単なるショーに過ぎません。しかし、次のような理由から、一般の人々は AI に対して偏見を抱くようになるでしょう。

• AIの能力は人間を超えた
• AIは将来何でもできるようになる
• AIは人類にとって脅威であり、AIの開発を制限しなければならない
• …

AIが仕事を奪うことを心配しないでください

「人工知能脅威論」では、最も懸念されているのは、AIが大量の仕事を代替し、一般の人々が大量に職を失うことである。

まさにこれが起こります:

• 蒸気機関の登場後、多くの下級労働者が機械に取って代わられました。
• 電話の登場後、これほど多くの郵便配達員は必要なくなった。
• インターネットの出現以来、それはあらゆる分野に影響を及ぼしてきました。

しかし、ここには良い点があります。

• 新しいテクノロジーが登場するたびに、失業者が出てきますが、失業者は今やより良い仕事に就いています。
• いくつかの職業は消滅するでしょうが、より多くの新しい職業が生まれます（「マニキュア」と「農業」のどちらかを選べと言われたら、どちらを選びますか？）

簡単にまとめると:

1. 近い将来、AIは依然としてツールである
2. AI は、コンピューターやインターネットと同様に、歴史的なトレンドです。私たちはそれを理解し、適応し、使用する必要があります。
3. 確かに、AI はいくつかの仕事を置き換えるでしょうが、より多くの新しい仕事が生まれるでしょうから、解雇を心配する必要はありません。
4. AIとより効率的に連携できる人はより価値が上がる

百度百科事典 + Wikipedia

百度百科事典版

人工知能（AI）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。

Wikipedia版

コンピュータサイエンスにおいて、人工知能は機械知能とも呼ばれ、機械によって発揮される知能です。

から：

https://easyai.tech/ai-definition/ai/