ナローAI vs 一般AI vs スーパーAI

ナローAI vs 一般AI vs スーパーAI

タイムスタンプ：22年2023月1日午後00時
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ナローAI vs 一般AI vs スーパーAI

人工知能 (AI) は、視覚認識、音声認識、意思決定、言語翻訳など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるマシンを表すために使用される用語です。 AIは、主にナローAI、ジェネラルAI、スーパーAIのXNUMX種類に分類されます。 AI の各タイプには、独自の特性、機能、および制限があります。 この記事では、これら XNUMX 種類の AI の違いについて説明します。

狭いAI  

弱い AI とも呼ばれる狭い AI は、特定のタスクまたは限られた範囲のタスクを実行するように設計された AI を指します。 最も一般的なタイプの AI であり、顔認識、音声認識、画像認識、自然言語処理、レコメンデーション システムなど、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。

狭い #ai パターンを識別して予測を行うために、大量のデータでトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して機能します。 これらのアルゴリズムは、画像内のオブジェクトの識別や言語の翻訳など、特定のタスクを実行するように設計されています。 狭い AI は、プログラムされたタスクを超えて一般化することはできません。つまり、特別に訓練されていないタスクを実行することはできません。

Narrow AI の主な利点の XNUMX つは、人間よりも速く正確にタスクを実行できることです。 たとえば、顔認識システムは数秒で何千もの顔をスキャンし、個人を正確に識別できます。 同様に、音声認識システムは話し言葉を高精度で書き起こすことができるため、人々がコンピューターと対話することが容易になります。

ただし、Narrow AI にはいくつかの制限があります。 実行するタスクのコンテキストを推論または理解することはできません。 たとえば、言語翻訳システムは単語やフレーズを正確に翻訳できますが、翻訳に影響を与える可能性のある単語の背後にある意味や文化的なニュアンスを理解することはできません. 同様に、画像認識システムは画像内のオブジェクトを識別できますが、画像のコンテキストや画像内の人々が伝える感情を理解することはできません。

一般的なAI  

 強力な AI とも呼ばれる汎用 AI は、人間が実行できる知的タスクを実行するように設計された AI を指します。 これは、まだ達成できていない AI の理論的な形式です。 一般的な AI は、人間と同じように、複雑な概念を推論し、学習し、理解することができます。

汎用 AI の目標は、人間と同じように考えて学習できる機械を作成することです。 言語を理解し、問題を解決し、意思決定を行い、感情を表現することさえできます。 一般的な AI は、特に訓練されていないタスクを含め、人間が実行できるあらゆる知的タスクを実行できます。

一般的な AI の主な利点の XNUMX つは、創造性、共感、直感を必要とするタスクを含め、人間が実行できるあらゆるタスクを実行できることです。 これにより、ヘルスケア、教育、芸術などの分野での AI アプリケーションの新しい可能性が開かれます。

ただし、一般的な AI にもいくつかの懸念があります。 汎用 AI の開発は、人間の知性を超えて人類への脅威になる可能性があるため、重大な倫理的影響を与える可能性があります。 また、これまで人間が行っていた作業を機械が実行できるようになるため、広範囲にわたる失業につながる可能性もあります。 一般的な AI の例をいくつか示します。

1. AlphaGo: Google の DeepMind によって開発されたコンピューター プログラムで、囲碁のボード ゲームをプロ レベルでプレイできます。

2. Siri: Apple が開発した AI を利用したパーソナル アシスタントで、質問に答えたり、おすすめを提案したり、リマインダーの設定やメッセージの送信などのタスクを実行したりできます。

3. ChatGPT: AI テクノロジーによって駆動される自然言語処理ツールで、チャットボットを使用して人間のような会話などを行うことができます。 言語モデルは、質問に答えたり、電子メール、エッセイ、コードの作成などのタスクを支援したりできます。

スーパーAI

スーパーAIとは、人間の知性をあらゆる領域で凌駕するAIのことを指します。 これは、まだ達成できていない仮説上の AI の形です。 スーパー AI は、人間の能力を超えた複雑な問題を解決することができ、人間の知性をはるかに超える速度で学習し、適応することができます。

スーパーAIの開発は、AI研究の究極の目標です。 それは、人間ができるあらゆるタスクを実行する能力を備えているでしょう。 気候変動、病気、貧困など、世界で最も差し迫った問題のいくつかを解決できる可能性があります。

映画の例: Skynet (Terminator)、Viki (iRobot)、Jarvis (Ironman)。

一般AIとスーパーAIの課題と倫理的含意

一般AIとスーパーAIの課題と倫理的含意

汎用 AI とスーパー AI の開発は、社会に重大な課題と倫理的影響をもたらします。 これらの課題と影響のいくつかを以下で説明します。

  1. 制御と安全: 汎用 AI と超 AI は、人間よりも知的になる可能性があり、その行動は予測や制御が困難になる可能性があります。 これらの機械が安全で、人間に脅威を与えないことを確認することが不可欠です。 これらのマシンが誤動作したり、ハッキングされたりして、壊滅的な結果につながるリスクがあります。
  2. 偏見と差別: AI システムは、トレーニングされるデータと同じくらい優れています。 データに偏りがあると、AI システムにも偏りが生じます。 これは、女性やマイノリティなど、特定のグループの人々に対する差別につながる可能性があります。 AI システムが偏りのない多様なデータでトレーニングされるようにする必要があります。
  3. 失業: 一般的な AI とスーパー AI は、多くの仕事で人間に取って代わる可能性があり、広範な失業につながります。 これらの機械によって引き起こされる雇用の喪失を相殺するために、新しい雇用機会を確実に創出することが不可欠です。
  4. 倫理的意思決定: AI システムは、倫理的な意思決定を行うことができません。 これらのマシンが倫理的な決定を下すようにプログラムされていること、およびマシンがその行動に対して責任を負っていることを確認する必要があります。
  5. 個人情報保護: AI システムが効果的に機能するには、膨大な量のデータが必要です。 このデータには、健康記録や財務データなどの個人情報が含まれる場合があります。 このデータが保護され、個人のプライバシーが尊重されるようにする必要があります。
  6. 特異性: 一部の専門家は、汎用 AI またはスーパー AI が人間の知性を超えるほど知的になり、シンギュラリティ イベントが発生する可能性があると懸念を表明しています。 これは、機械が世界を乗っ取り、ディストピアの未来を生み出す可能性があります。

Narrow AI、General AI、Super AI は、独自の特性、機能、制限を持つ XNUMX つの異なるタイプの AI です。 Narrow AI はすでにさまざまなアプリケーションで使用されていますが、General AI と Super AI はまだ理論的なものであり、重大な課題と倫理的影響をもたらします。 AIシステムが倫理的に開発され、社会全体に利益をもたらすように設計されていることを確認することが不可欠です

アーメド・バナファ、本の執筆：

ブロックチェーンとAIを使用した安全でスマートなモノのインターネット（IoT）

ブロックチェーン技術とアプリケーション

量子コンピューティング

 

参考文献

1. Quantum Computing and Other Transformative Technologies 、Ahmed Banafa 著 https://www.amazon.com/Transformative-Technologies-Publishers-Information-Technology/dp/8770226849/ref=sr_1_1?

2. https://www.bbvaopenmind.com/en/technology/artificial-intelligence/intellectual-abilities-of-artificial-intelligence/

3.    #chatgpt

4. ターミネーター映画

5.アイアンマン映画

6.アイロボットムービー

7. https://www.zdnet.com/article/what-is-chatgpt-and-why-does-it-matter-heres-everything-you-need-to-know/

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