人間 vs 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。サルが数百万年前の私たちの祖先であると考えられているため、私たちは動物と呼ばれています。私たちはこれらの年月で巨大な変態を経験しました。私たちは知恵と、動物とは全く異なる日常生活を送るためのノウハウを開発しました。時代の変化とともに、私たち（人間）を動物と区別する多くの倫理的、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ことで、何が悪いことであるかを強調する、いくつかの規則と規制を確立しました。私たちは、与えられた知性に基づいて、それらの設定されたパラメーターに取り組んでいます。
近年、人工知能 (AI) として知られる新しい形の知性に遭遇しました。これは複雑なテクノロジーであり、そのアプリケーションはまだ適切に活用されていません。私たちは、AIの概念が必ずしも容易に理解されるものではないことに気づき始めています。多くの知識層の間で、この最新の知性からの人間の脆弱性に関する議論が続いています。AIがいつか人間の知能を追い越すのではないかと怒っている人もいます。同じような種類の恐怖は、多くの映画によって表明されています。人々の不安が高まり続けているため、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を理解する最も簡単な方法は、すでに理解しているものにそれをマッピングすることです。たとえば、私たち自身の知性です。それはどのように機能しますか？最も基本的なレベルでは、私たち自身の知性は単純な原則に従っています。私たちは情報を取り込み、頭の中で処理し、その情報は情報に基づいて行動するのに役立ちます。
人間の知能の一般的な3つのステップは、入力、処理、および出力です。人間の脳では、入力は、目、鼻、耳などによって物事を感知および認識する形で起こり、生データを取り込んで処理します。その後、スピーチやアクションの形で出力が得られます。処理は中央で行われ、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/アクションが発生します。
交差点で停止する写真を考えてみてください。あなたの目は、目の前の信号がちょうど赤に変わったのを見ます。経験（および運転教育）から学んだことに基づいて、赤信号は、信号で車を停止させるためにブレーキをかける必要があることを示していることを知っています。それで、あなたはブレーキペダルを踏んで車を減速させます。赤信号は生の入力であり、ブレーキは出力であり、その間のすべてが処理です。
人間の知能のこれらの側面は、人工知能と並行しています。私たちが入力を取り込み、処理して出力を共有するのと同じように、機械もできます。
機械では、AIの入力部分は、自然言語処理、音声認識、視覚認識などのさまざまな入力によって例示されます。このような種類のテクノロジーは、道路や障害物を感知する必要がある自動運転車から、あなたの音声を認識するSiriやGoogleアシスタントまで、どこにでもあります。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とるかもしれません。その間には、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。人間が決定を下し、それに応じて行動するのと同じように、機械は予測を行い、より良いターゲットまたは結果に最適化し、特定の目標を達成し、効率的に動作するための次の優先ステップまたは決定を決定できます。
私たちは例、観察、またはアルゴリズムによって物事を学習しますが、機械は類似の方法を使用して教えることができます。
- 教師あり学習は、例による学習のようです。 コンピューターには、回答として機能するデータセット内の「ラベル」を持つデータセットが与えられ、最終的に、マシンは異なるラベル間の違いを認識することを学習します。
- 教師なしの他の学習は、観察による学習のようです。 コンピューターはパターンを観察し、グループとパターンの区別を独自に学習します。ラベルは必要なく、データセットにラベルがなく、制限されている場合に適しています。
最も正確で効率的なAIの結果を得るには、さまざまな学習方法を組み合わせる必要があります。
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。それが感情のないテクノロジーであることを念頭に置い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、それは人間の知能に置き換えることはできません。機械にとって、それらに付随する感情的な指数により、多くの日常生活の複雑さに対する解決策を演繹することはほとんど不可能です。AIは、正しいことと間違ったことを区別できません。それが人類に有利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に一線を画すべき時が来ています。いくつかの業界を活用するために使用されているテクノロジーの現状を維持する必要があります。