人間対人工知能 (AI)
人間は、社会全体で生活する傾向があるため、しばしば社会的な動物と呼ばれます。我々は動物と呼ばれますが、それは猿が何百万年も前に我々の祖先であったと考えられているからです。我々はこの数年間で途方もない変容を経験しました。我々は知恵と、動物とは全く異なる方法で日常生活を営むためのノウハウを発達させました。時代の変化とともに、我々は人間を動物と区別する多くの倫理的および慣習的な規範を学びました。これらの規範は、社会にとって何が良いか、何が良くないかを示すいくつかの規則と規制を確立しました。我々は、我々の内面的な知性に従って、それらの定められたパラメータに沿って行動します。
近年、我々は新たな形態の知性、すなわち人工知能(AI)に出会いました。これは、その応用がまだ適切に活用されていない複雑な技術です。我々は、AIの概念が必ずしも容易に理解されるわけではないことに気づきました。多くの知識人たちの間で、この現代的な知性から人間が受ける脆弱性に関する議論が起こっています。AIがいずれ人間の知性を追い抜くだろうと激怒する人々もいます。同様の恐れが多くの映画でも表現されています。人々の不安が高まり続けるため、これは終わりのない議論です。
では、AIとは一体何で、どのように動作するのでしょうか？
AIを理解するための最も簡単な方法は、それをすでに理解している何かにマッピングすることです。例えば、我々自身の知性について考えてみましょう。どのように機能するのでしょうか？最も基本的なレベルでは、我々自身の知性は単純な原則に従っています。我々は情報を受け取り、それを頭の中で処理し、その情報に基づいて行動するのに役立ちます。
人間の知性の3つの一般的なステップは、入力、処理、および出力です。人間の脳では、入力は目、鼻、耳などで物事を感知し、認識する形で発生します。これにより、生の入力が取り込まれ、その後処理されます。その後、我々は音声や行動の形で出力を得ます。処理は、知識/入力が形成および取得され、決定と推論が行われ、学習/行動が発生する中で起こります。
道路交差点で停止する絵を考えてみてください。あなたの目は、目の前の信号機が赤に変わったのを見ています。経験（およびドライバー教育）から学んだことに基づいて、赤信号は、信号機で車を停止するためにブレーキをかけるべきであることを知っています。そこで、ブレーキペダルを踏み、車を減速させます。赤信号が生の入力、ブレーキが出力であり、その間のすべてが処理です。
人間の知性のこれらの側面は、人工知能と並行しています。我々が情報を受け取り、処理し、出力を共有するのと同様に、機械もそれを実行できます。
機械では、AIの入力部分は、自然言語処理、音声認識、視覚認識など、さまざまな入力によって例示されます。このような種類の技術は、道路や障害物を感知する必要がある自動運転車から、あなたの声を認識するSiriやGoogleアシスタントまで、いたるところにあります。それは、ロボット工学、ナビゲーションシステム、音声認識などの形を取る可能性があります。その中で、さまざまな形式の処理が行われます。
知識と記憶を保存する脳と非常によく似て、機械は世界に関する情報を保存するのに役立つ知識表現を作成できます。人間が決定を行い、それに応じて行動するのと同様に、機械は予測を行い、より良い目標または結果のために最適化し、特定の目標を達成し、効率的に動作するための次の推奨ステップまたは決定を決定できます。
我々が例、観察、またはアルゴリズムによって物事を学ぶように、機械は同様の方法を使用して教えられます。
- 教師あり学習は、例による学習のようなものです:コンピュータは、答えとして機能する「ラベル」を含むデータセットを与えられ、最終的に機械は異なるラベルの違いを区別することを学びます。
- 他の学習である教師なし学習は、観察による学習のようなものです:コンピュータはパターンを観察し、それ自体でグループとパターンを区別することを学びます。ラベルを必要とせず、データセットにラベルがなく、限られている場合に好ましい場合があります。
最も正確で効率的なAIの結果には、さまざまな学習方法の組み合わせが必要です。
しかし、それだけではありません。AIの開発には恐ろしい側面も付随しています。我々は、それが感情を欠いた技術であることを心に留めておく必要があります。感情に基づいた出力について話すとき、それは人間の知性では置き換えられません。機械にとって、それらに付随する感情的な要素のために、多くの日常生活の複雑さに対する解決策を推論することはほぼ不可能です。AIは、善と悪を区別できません。それが人類のためであろうとなかろうと、事前に設計されたアルゴリズムに基づいて行動します。
したがって、AIの影響を制限するための線を引く時が来ています。我々は、いくつかの産業に影響を与えるために使用されている技術の現状を維持する必要があります。