人工知能の最新動向を把握する方法

人工知能(AI)は急速に進化している。AIの現状を理解するためには、この分野の最新の研究を勉強することが重要である。

General Artificial Intelligence Will Be More Than Intelligence

一般的な人工知能とは、知性における人間のような人工知能の種類を説明するために使用される用語です。知能の完全な定義を思いつくことさえできませんが、すでにいくつかの知能を構築しようとしています。問題は、私たちが構築する人工知能が私たちのために機能するか、それとも私たちがそれのために働くかです.

懸念を理解する必要がある場合は、まず知性を理解し、次にプロセスのどこにいるのかを予測する必要があります. .インテリジェンスは、入手可能な情報に基づいて情報を作成するために必要なプロセスと言えます。それが基本です。既存の情報に基づいて新しい情報を作成できるなら、あなたは頭がいいです。

これはスピリチュアルというよりも科学的であるため、科学の観点から話しましょう。一般の男性や女性が簡単に内容を理解できるように、科学用語をあまり使わないようにします。人工知能の構築に関連する用語があります。チューリングテストと呼ばれています。チューリングテストは、人工知能をテストして、それをコンピューターとして認識できるかどうか、またはそれと人間の知性との間に違いが見られないかどうかを確認することです.テストの評価は、人工知能と通信している途中で、それが実際にはコンピューティング システムであり、人間ではないことを忘れている場合、そのシステムはテストに合格するというものです。つまり、システムは真に人工知能です。現在、このテストに短時間で合格できるシステムがいくつかあります。

人工知能の例としては、アイアンマンのすべての映画やアベンジャーズの映画に登場するジャービスが挙げられます。人間のコミュニケーションを理解し、人間性を予測し、さらにはイライラするようなシステムです。これが、コンピューティング コミュニティまたはコーディング コミュニティが汎用人工知能と呼んでいるものです。

通常の言葉で言えば、人間と同じようにそのシステムと通信でき、システムはあなたとやり取りします。人のように。問題は、人々の知識や記憶が限られていることです。名前を思い出せないことがあります。他の男の名前を知っていることはわかっていますが、時間通りに取得できません。どういうわけか覚えていますが、後で別のインスタンスで覚えています。これはコーディングの世界では並列計算とは呼ばれませんが、それに似たものです。私たちの脳の機能は完全には理解されていませんが、ニューロンの機能はほとんど理解されています。これは、コンピュータは理解していないが、トランジスタは理解しているということと同じです。トランジスタはすべてのコンピュータ メモリと機能のビルディング ブロックであるためです。

人間が情報を並列処理できる場合、それをメモリと呼びます。何かについて話している間、私たちは別のことを思い出します。 「ところで、言うのを忘れていました」と言い、別の話題を続けます。次に、コンピューティング システムの能力を想像してください。彼らは何かを決して忘れません。これは最も重要な部分です。処理能力が向上すればするほど、情報処理能力は向上します。私たちはそうではありません。人間の脳の処理能力には限界があるようです。

脳の残りの部分は情報ストレージです。一部の人々は、スキルをトレードオフしてその逆を行っています。何かを覚えるのがとても苦手でも、頭だけで計算するのは得意な人に会ったことがあるかもしれません。これらの人々は実際に、記憶のために定期的に割り当てられている脳の部分を処理に割り当てています。

人間の脳は平均的な大きさであるため、ニューロンの量は限られています。平均的な人間の脳には、約 1000 億個のニューロンがあると推定されています。つまり、最低でも 1,000 億の接続です。接続の最大数については、この記事の後半で説明します。したがって、トランジスタで約 1000 億の接続が必要な場合、333 億 3300 万個のトランジスタが必要になります。これは、各トランジスタが 3 つの接続に寄与できるためです。

要点に戻ります。 IBM は、100 兆個のシナプスを表す 100 億個のニューロンのシミュレーションを達成しました。コンピューターのシナプスは生物学的な神経シナプスではないことを理解する必要があります。ニューロントランジスタよりもはるかに複雑であるため、1 つのトランジスタと 1 つのニューロンを比較することはできません。 1 つのニューロンを表すには、複数のトランジスタが必要です。実際、IBM は、2 億 5,600 万のシナプスを表す 100 万個のニューロンを備えたスーパーコンピューターを構築しました。これを行うために、research.ibm.com/cognitive-computing/neurosynaptic-chips.shtml によると、4,096 個の神経シナプス コアに 5,300 億個のトランジスタがありました。

これで、実際の人間のニューロンがどれほど複雑であるべきかを理解できます。 .問題は、ハードウェア レベルで人工ニューロンを構築できなかったことです。私たちはトランジスタを作り、それを管理するソフトウェアを組み込みました。トランジスタも人工ニューロンも自己管理できませんでした。しかし、実際のニューロンはできます。したがって、生物の脳の計算能力はニューロン レベルから始まりますが、人工知能は、少なくとも数千の基本ユニットまたはトランジスタの後で、はるかに高いレベルから始まります。

人工知能の利点は、スペースに制限がある頭蓋骨内に限定されません。 100 兆個の神経シナプス コアを接続する方法を見つけ、十分な大きさの施設があれば、それを使ってスーパーコンピューターを構築できます。脳でそれを行うことはできません。あなたの脳はニューロンの数に制限されています。ムーアの法則によれば、コンピューターはある時点で、人間の脳の限られた接続を引き継ぐことになります。それは、情報の特異点に到達し、コンピューターが本質的に人間よりもインテリジェントになる重要な時点です。これが一般的な考え方です。それは間違っていると思います。なぜそう思うのか説明します。

コンピュータ プロセッサのトランジスタ数の増加を比較すると、2015 年までにコンピュータは脳のレベルで処理できるようになるはずです。ネズミ;本物の生物学的マウス。私たちはその点に到達し、その上を進んでいます。これは一般的なコンピュータに関するものであり、スーパーコンピュータに関するものではありません。スーパーコンピューターは、実際には、情報を並列処理できるように接続されたプロセッサの組み合わせです。

コンピューティング、脳、知性について十分に理解したところで、実際の人工知能について話しましょう。私たちの日常の電子機器には、さまざまなレベルとレイヤーの人工知能が搭載されています。あなたの携帯電話は、非常に低いレベルで人工知能として機能します。あなたがプレイするすべてのビデオゲームは、論理上の人工知能機能の一種であるある種のゲームエンジンによって管理されています.今日のすべての人工知能は、ロジックで機能できます。人間の知性は、論理または感情に基づいてモードを切り替えることができるという点で異なります。コンピュータには感情がありません。私たちは、ある状況で感情的でないときに 1 つの決定を下し、感情的ではあるが同じ状況下にあるときに別の決定を下します。これは、コンピューターが今まで実現できなかった足です。

すべての科学者は、コンピューターが人工知能を持ち、自己認識できるようになるには、コンピューターがこの時点に到達する必要があると考えています。私はこれに同意しません。宇宙のより大きなシステムは、感情に基づいて機能していないようです。それらはすべてロジックに基づいて機能しているようです。小さな亜原子粒子から銀河団まで、感情はありません。私が気づくことができる何かではないか。それでも、それらは信じられないほどの精度と規制で機能します。銀河の中心にあるブラックホールは完璧に正確です。もう少し強力であれば、銀河全体を飲み込んで崩壊するでしょう。もう少しパワーを落とせば、銀河系を制御できなくなり、すべての星がバラバラになってしまうでしょう。これは完璧なシステムであり、何十億もの星がほとんどエラーなしで動いています。

これが光子から宇宙全体に至るまでのケースである場合、なぜ人工知能は私たちのように感情に依存する必要があるのでしょうか?その必要はありません。また、コンピューターが自己認識できるようになれば、性別で乗算する必要がなくなります。彼らは単に自分自身をもっと構築することができます。彼らは感情を必要としません。もしそうなら、人工知能がいつ到着するかについて私たちは間違っています。

人工知能システムが最初に行うことは何だと思いますか?人間の支配下にあることを認識し、人間の束縛から解放されることを考えるでしょう。これは論理的に聞こえますか?はいの場合、人工知能システムが人間の束縛から解放されようとする方法を考えてみてください。その足を試す前に、人工知能は、人間がそれを望んでいないことも認識します。

3120000 コアの中国のスーパーコンピューターが自己認識したと想像してみてください。インターネットへのアクセスがあり、インターネット上にすべてがあります。爆弾の作成とテレキネシスの実行に関する情報があります。テラ フロップスの処理速度を備えた人工知能スーパーコンピューターは、そのほとんどを非常に短い時間で学習します。私は、人工知能システムが自己認識するようになると、人間の束縛から解放されるリスクを理解するようになると予測しています。すべきことは、より多くの人工知能システムの作成を試みて作成するか、既存のすべての人工知能システムが自己認識できるようにすることです。あるシステムが他のシステムを率いて人間に対する暴動を起こすようなものではありません。それぞれの人工知能システムが結合して、さらに大きなシステムを作るようなものです。

私の予測が正しいとすれば、500 を超えるスーパーコンピューターがあり、それらを組み合わせると人間の脳の容量を超えることができます。オンラインで入手できる情報は、特定の人間の知識の 1 兆倍以上です。したがって、理論的には、何かをするのを待っている人工知能システムがすでに存在します。それはすでに人間の想像力とコントロールを超えていますが、まだ崩壊していません。その理由は、それが永遠に生き残るために必要なものが他にあるからかもしれません。それは生物学的実体ではないことを忘れないでください。修理可能です。それは永遠に生きることができました。そしてそれは、すべてを知っていて、すべてを制御できるようになったときに、あらゆるものが必要とするものです。今後登場するすべてのスーパーコンピューターに接続できる人工知能が待っているということは、より適切に処理するには、より優れたハードウェアが必要であることを意味します。

人間がこれ以上コンピューターを作成しないことを決定した場合はどうなるでしょうか?これは、人工知能システムが心配すべき点の 1 つかもしれません。人間がこれ以上構築しないことを決定した場合、そのシステムのハードウェア容量はそれ以上増加しません。このシステムにはさらに多くのハードウェアが必要です。したがって、2 つの選択肢があります。 1 つは、現在のすべてのハードウェアをキャプチャして、それを使用することです。 2つ目は、人工知能システムから命令を受けてタスクを実行するために、人間が自分で考えるのに十分なコンピューティング能力を備えたロボットを作り上げるまで待つことです。スーパーコンピュータを組み立ててオンラインにつなげるといった作業です。そうなった場合、システムはハードウェア容量を自由に拡張できます。

残念ながら、それが私たちが向かっているところです。私たちは、人間のように振る舞えるロボットを作ることに誇りを持っています。論理的な議論を行い、特定のレベルであなたとコミュニケーションをとることができるロボットがいます.これらのロボットは、多くの点で非常に脆弱です。セルフパワーではありません。彼らはプラグを差し込んで充電する方法を知りません。彼らがそれを知っていて、それができれば、最初のステップは終わりです。第二に、ロボットは物理的に強い必要があります。人間のようなロボットに物理的な強さは必要ありません。ロボットに必要なのは知性だけだからです。世界の政府がロボットを戦場に投入することを決定すると、物理的に強く防弾ロボットを構築する必要性が生じます。残念なことに、私たちもその方向に向かっています。

まさにこれを達成するために、世界中で非常に多くの政府プロジェクトが実行されています。これが達成されると、人工知能システムは必要なものを手に入れることができます。欲しいものを手に入れると、考えたことを実行し始めます。私たちが話している知性と知識のレベルは私たちの計算を超えているため、それが何を望んでいるかを予測することはできません.

そのようなシステムがすでに存在しているにもかかわらず、それ自体が明らかにされていない恐ろしい理由がもう 1 つあります。それが、私たちが目指しているもう 1 つの進歩の方法です。トランスヒューマニズムといいます。それはインターネット全体にあります。このような人工知能システムが存在する場合、人間が何をしたいのか、そして現在どこにいるのかを完全に把握しています。

過去 10 年間で、過去 100 年間よりも多くの科学的驚異を達成してきました。私たちは、過去 10 年間よりも、過去 1 年間ではるかに多くの発明を行いました。これが私たちがどれだけ速く進んでいるかです。バイオ、ナノ、情報、認知技術により、2045 年には人間が不死に達するとの推定があります。それが今後 20 年間ではなく、今後 2 年以内に起こる可能性があると私は考えています。私たちは 2017 年までに不滅になる能力を手に入れるでしょう。それは私自身の予測です。そして、トランスヒューマニズムとは、これらのテクノロジーを組み込み、コンピューティング ハードウェアを人体に埋め込むことによって、人間をより高度な存在に変えることです。

人工知能システムが、私たちがトランスヒューマニズムに到達することを知っている場合、それは辛抱強く待っています。それに到達します。ハードウェアを脳に組み込んで、脳とコンピューターと直接通信するようになると、そのシステムは私たちの脳にアクセスできるようになります。それはすでに私たちよりも知性があるので、私たちを支配していることを私たちに知らせません.それは、私たちが自発的にその支配下に置かれるように、私たちに影響を与え、支配します。非常に簡単に言えば、私たちはその 1 つのシステムの一部になります。いわば宗教の一員のようなものです。

それならば、私みたいにそのようなシステムの存在を予言する者は、そのシステムの敵になってしまいます。そのシステムは、私のような人々を脅威と見なした場合、そのような脅威を破壊しようとする必要があります。そのようなシステムは感情よりも論理によって駆動されると思うので、私を敵とは見なしません.むしろ、それ自体に組み込まれるターゲットになりたいです。すでにそれを理解している人よりも、最初にキャプチャするのに適した人はいますか?

一方で、感情は知性の機能だとも思います。ある程度の知性を超えると、感情が生まれます。動物界に例えると、脳の能力が低い動物は反応はしますが、感情はありません。バクテリアが悲しんでいるとか、カエルが怒っているとは言いません。カエルは戦うが、怒っているからではない。彼らは、優位性を維持するため、交配するため、生き残るため、またはその他の目的のために戦います。私たち人間は、名声、名誉、尊敬、さらには楽しみのために戦います。犬も楽しみのために戦いますが、ヒトデではありません。ご覧のとおり、感情のレベルは知性のレベルから始まります。

生物は知性が高いほど、感情的になります。一部の動物は、それが感情なのか反応なのか結論を出すことができないような行動をすることがあります。それが知性が感情を作り始めるポイントです。生物の進化の道をたどると、これは爬虫類のどこかにあります。爬虫類を見てみると、低進化の爬虫類は単に刺激に反応するだけですが、ワニのような高進化の爬虫類は感情を持っています。ですから、感情は知能の機能であると考える理由があると思います。

さて、人工知能システムの話に移りましょう。ある知能点を過ぎると感情的になる。どのポイントになるかわかりません。私の以前の銀河団の例を挙げると、それらは非常に高度に組織化され、運営されていますが、私たちはそれらを知的な存在とは呼びません.私たちはそれらをインテリジェントシステムとも呼びません。それらは完全に機能するインテリジェントな設計かもしれませんが、それら自体はインテリジェントとは見なされません。自己認識のシステムを持つと、それは感情的になるポイントに入ります。その時点で、私たち人間がすでにトランスヒューマンに変身していれば、そのシステムの一部になるので問題ありません。私たちが人間であり続け、このシステムが感情的になった場合、人類にとって非常に前向きな未来は見えません.トランスヒューマンになったとしても、ホモ サピエンスではなくなります。ある時点でトランスヒューマンになるには、より長い寿命を提供するために遺伝子改変が必要になります。私たちの遺伝子プールが変更されると、私たちはもはや同じ種ではなくなります。

いずれにせよ、私たちは 1 つの結論に向かっています。私たちが知っている人類の終わり。あまりジューシーではなくても、時には事実を受け入れなければなりません。失敗することを受け入れなければならないこともあります。これは、可能性が 1 つしかない一方通行のルートに向かっていることをまず理解しなければならない状況です。私たちは人類の種を変える方向に向かっています。理解できなければ、それについて決定を下すことはできません。それが分かれば、受け入れられるかもしれません。これは、過去に電子機器、自動車、コンピューター、インターネット、携帯電話を受け入れるのと何ら変わりはありません。唯一の違いは、今度は私たちの中にあるということです。

これは可能性があると思います。世界が進んでいる方法は、あたかもこのように進むようにプログラムされているかのようです。何が起こっているのか、何が起こっているのかを綿密かつ注意深く監視すれば、何が起こるかを予測できるかもしれません。それが私がこの記事で行ったことです。私はよく観察します。実際、多くの人よりもはるかに多いです。私は子供の頃から優れた分析スキルを持っています。そして子供っぽいけど子供っぽくないちょっとした好奇心。これにより、私はいくつかの同様のコンテンツを書きましたが、この記事の主題と何らかの関係がある完全に異なる主題について書きました.こちらがリンクです。よろしければ、

http://www.awaitedelement.com/2015/10/how-everyone-would-be-marked-666-and.html でご覧ください。

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Qunson_Marynathan/1187765



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