最近、人工知能は、シリコン バレーおよびより広範なテクノロジ シーンで非常にホットな話題になっています。そのシーンに関わっている私たちにとっては、あらゆる種類の企業が AI をビジネスの中核に組み込んでおり、このトピックを中心に信じられないほどの勢いが増しているように感じます。 AI関連の大学のコースも増加しており、雇用市場に非常に優秀な新しい才能の波が押し寄せています。しかし、これは確証バイアスの単純なケースではありません。2014 年半ば以降、このトピックへの関心は高まっています。
この話題の周りのノイズは増加する一方です。非常に紛らわしいです。読んだ内容によっては、冷たく計算を行うスーパーコンピューターの手による黙示録的なスカイネット スタイルの抹消に向かっている、または私たちは皆、ある種のクラウドで純粋なデジタル エンティティとして永遠に生きることになると簡単に信じられます。ベースの人工世界。言い換えれば、ターミネーターかマトリックスのどちらかが、不穏なほど予言的になりつつあるということです。
心配する必要がありますか、興奮する必要がありますか?
ロボットは世界を支配するのでしょうか?
2014 年後半に AI の流行に飛び乗ったとき、私はそれについてほとんど知りませんでした。私は 20 年以上にわたって Web テクノロジーに携わってきましたが、英文学の学位を取得しており、テクノロジーの背後にある科学よりも、ビジネスやテクノロジーの創造的な可能性に取り組んでいます。私はその前向きな可能性のために AI に惹かれましたが、私たちの未来に潜む終末論的な危険についてのスティーブン ホーキングのような警告を読んだとき、私は自然に他の人たちと同じように心配するようになりました.
だから私は何かが気になるときにいつもしていることをしました。それを理解できるように、それについて学び始めました。 1 年以上に及ぶ絶え間ない読書、会話、リスニング、観察、いじくり回し、研究により、私はそれが何を意味するのかをかなりしっかりと理解することができました。次の数段落を費やして、誰かを啓発することを期待してその知識を共有したいと思います。
上記の見出しに対する答えが知りたいだけなら、答えはイエスです。申し訳ありません。
機械が学習する方法
私が最初に発見したのは、業界用語としての人工知能は、実際には 1956 年から続いており、複数のブームが起こっているということでした。そしてその期間にバストします。 1960 年代、AI 業界は研究の黄金時代を迎えていました。西側諸国の政府、大学、大企業は、勇敢な新世界を構築することを期待して、この分野に多額の資金を投じていました。しかし、70 年代半ばに、AI がその約束を果たせていないことが明らかになると、業界のバブルが崩壊し、資金が枯渇しました。 1980 年代、コンピューターの普及に伴い、別の AI ブームが発生し、同様のレベルの驚異的な投資がさまざまな企業に注がれました。しかし、繰り返しになりますが、セクターは実現できず、必然的な破綻が続きました。
これらのブームが長続きしなかった理由を理解するには、まず人工知能が実際に何であるかを理解する必要があります。それに対する簡単な答えは (私を信じてください、非常に長い答えがあります)、AI は、何かについて決定を下すためにデータをどのように使用するかという課題に広く対処する、多数の異なる重複するテクノロジーであるということです。さまざまな分野や技術 (ビッグデータやモノのインターネットなど) が組み込まれていますが、最も重要なものは機械学習と呼ばれる概念です。
機械学習は基本的に、コンピューターに大量のデータとそのデータを分析して、結論を引き出すパターンを抽出します。おそらく、顔認識技術 (Facebook や最新のデジタル カメラやスマートフォンなど) を使用して、コンピューターが写真内の人間の顔を識別してフレームに収めることができるのを見たことがあるでしょう。これを行うために、コンピュータは人々の顔の写真の膨大なライブラリを参照し、数億の異なる例のデータセットを平均化した形と色から人間の顔の特徴を見つけることを学びました.このプロセスは、不正行為の検出 (クレジット カードの購入履歴から購入パターンを分析する) からジェネレーティブ アート (絵画のパターンを分析し、学習したパターンを使用してランダムに写真を生成する) まで、機械学習のどのアプリケーションでも基本的に同じです。
ご想像のとおり、膨大なデータセットを処理してパターンを抽出するには、大量のコンピューター処理能力が必要です。 1960年代には、それを行うのに十分強力な機械がなかったため、そのブームは失敗しました. 1980 年代、コンピューターは十分に強力でしたが、マシンに供給されるデータ量が十分に大きい場合にのみマシンが効果的に学習し、マシンに供給するのに十分な量のデータを調達できないことが発見されました.
その後、インターネットが登場しました。クラウド コンピューティングの革新によってコンピューティングの問題が完全に解決されただけでなく (基本的に、ボタンを押すだけで必要な数のプロセッサにアクセスできるようになります)、インターネット上の人々は毎日より多くのデータを生成しています。地球の歴史全体でこれまで生産されてきたものよりも。絶え間なく生成されるデータの量には、まったく圧倒されます。
機械学習にとってこれが意味することは重要です。現在、マシンのトレーニングを真に開始するのに十分な量のデータがあります。 Facebook の写真の数を考えてみると、Facebook の顔認識技術が非常に正確である理由が理解できるようになります。
現在、AI がその可能性を発揮するのを妨げる大きな障壁 (私たちが現在知っていること) はありません。
コンピュータが自分で考えるようになるとき
映画 2001: A Space Odyssey の有名なシーンがあります。主人公のデイブは、人工知能のメインフレーム (「ハル」と呼ばれる) が故障した後、ゆっくりと無効化し、宇宙ステーションですべての人間を殺そうと決心しました。 AI のハルは、デイブの行動に抗議し、死ぬのが怖いと不気味に宣言します。
この映画は、AI 全般を取り巻く大きな恐怖の 1 つ、つまりコンピューターが自分で考え始めるとどうなるかを示しています。人間に支配されるのではなく。その懸念は正しいです。私たちはすでに、人間の脳のニューロンに基づいた構造を持つニューラル ネットワークと呼ばれる機械学習構造に取り組んでいます。ニューラル ネットワークを使用すると、データが入力され、相互接続されたポイントの非常に複雑なネットワークを介して処理されます。このネットワークは、人間の連想記憶とほぼ同じ方法で概念間の接続を構築します。これは、コンピュータがパターンだけでなく概念のライブラリをゆっくりと構築し始めていることを意味します。これは、最終的に単なる認識ではなく、理解の基本的な基盤につながります.
誰かの写真を見ていると想像してください.顔。写真を初めて見たとき、脳内で多くのことが起こります。まず、それが人間の顔であると認識します。次に、それが男性か女性か、若者か老人か、黒人か白人かなどを認識するかもしれません。また、顔を認識するかどうかについて、脳から迅速な判断が下されます。あなたはこの特定の顔にさらされています（人を認識しているが、どこから来たのかすぐにはわからないという経験）。これらはすべてほぼ瞬時に行われ、コンピューターはすでにこれらすべてをほぼ同じ速度で実行できます。たとえば、Facebook は顔を識別するだけでなく、その人が Facebook にもいる場合、その顔が誰のものかを教えてくれます。 Google には、顔写真だけで人種、年齢、その他の特徴を特定できる技術があります。私たちは 1950 年代から長い道のりを歩んできました。
しかし、機械が人間の脳と同じくらい高度な人工汎用知能 (AGI) と呼ばれる真の人工知能は、まだまだ先の話です。 .機械は顔を認識できますが、顔が何であるかはまだわかりません。たとえば、人間の顔を見て、さまざまな記憶、学習、感情の非常に複雑なメッシュから引き出された多くのことを推測できます。あなたは女性の写真を見て、彼女が母親であると推測するかもしれません.男性は同じ写真を見て、その女性が魅力的であることに気づき、その女性の性格について肯定的な推測をするようになるかもしれません (確証バイアス)。逆に、彼女がクレイジーな元ガールフレンドに似ていることに気づき、その女性に対して不合理に否定的な感情を抱かせる可能性があります。 .これらの非常に多様であるがしばしば非論理的な考えや経験が、私たちの人種を特徴付けるさまざまな行動 (良いことも悪いことも) に人間を駆り立てるものです。絶望はしばしば革新につながり、恐怖は攻撃につながります。
コンピューターが本当に危険であるためには、これらの感情的な衝動の一部が必要ですが、これは非常に豊かで複雑で多層的なタペストリーです。どんなに高度なニューラル ネットワークであっても、コンピューターをトレーニングするのは非常に困難です。いつかそこに到達する日が来るでしょうが、コンピューターが AGI を達成したときに、必要に応じてコンピューターのスイッチをオフにできるかどうかを確認する時間は十分にあります。
その間、現在行われている進歩は次のとおりです。人間の世界でますます有用なアプリケーションを見つけています。自動運転車、即時翻訳、AI 携帯電話アシスタント、自分でデザインするウェブサイト!これらの進歩はすべて、私たちの生活をより良くすることを目的としています。したがって、私たちは人工知能の未来を恐れるのではなく、ワクワクするべきです.
Marc Crouch は CEO 兼人工知能を使用して 60 秒以内にウェブサイトを自動的に構築する、世界で最も先進的なウェブサイト ビルダーである Firedrop の創設者です。 https://firedrop.ai
で詳細をご覧ください記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Marc_Crouch/2301747
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