ロボットの人間化 - 人間の機械化

一般的な神話から人工知能を選択すると、非常に有望で有用な発明になる可能性があります。 人と機械-この組み合わせは忘れられないタンデムを生み出すでしょうか？

1997年にディープブルーのスーパーコンピューターに敗れた後、ギャリー・カスパロフは休息し、考え直して...新しいフォーマットで競争に戻りました-いわゆるマシンと協力して ケンタウロス。 平均的なコンピューターとペアになっている平均的なプレーヤーでさえ、最先端のチェススーパーコンピューターを打ち負かすことができます。人間と機械の思考の組み合わせがゲームに革命をもたらしました。 それで、カスパロフは機械に打ち負かされて、象徴的な次元を持っているそれらとの同盟を結ぶことに決めました。

プロセス 機械と人間の境界を曖昧にする 何年も続きます。 現代のデバイスが私たちの脳の機能の一部をどのように置き換えることができるかがわかります。その良い例は、記憶障害を持つ人々を助けるスマートフォンやタブレットです。 一部の批判者は、以前は欠陥がなかった人々の多くの脳機能もオフにすると言います...いずれにせよ、機械で生成されたコンテンツは、デジタル作品や拡張現実のコンテンツなど、視覚的なものであれ、人間の知覚にますます浸透しています、または聴覚。 、Alexaなどの人工知能ベースのデジタルアシスタントの声として。

私たちの世界は、目に見えて、または目に見えない形のインテリジェンス、私たちを監視し、話しかけ、取引し、私たちに代わって服や人生のパートナーを選ぶのを助けるアルゴリズムで雑然としています。

人間と同等の人工知能があると真剣に主張する人は誰もいませんが、多くの人は、AIシステムが人間とより緊密に統合され、両側から最高のものを使用して「ハイブリッド」な機械人間システムから作成する準備ができていることに同意します。

AIは人間に近づいています

一般的な人工知能

ノースカロライナ州のデューク大学の科学者MikhailLebedev、Ioan Opris、Manuel Casanovaは、MTですでに話し合ったように、しばらくの間、私たちの心の能力を高めるというトピックを研究してきました。 彼らによると、2030年までに、人間の知性が脳インプラントによって強化される世界は、日常の現実になるでしょう。

レイ・カーツワイルと彼の予測はすぐに思い浮かびます。 技術的特異点。 この有名な未来派はずっと前に、私たちの脳は電子コンピューターがデータを処理できる速度に比べて非常に遅いと書いています。 大量の情報を同時に分析する人間の心のユニークな能力にもかかわらず、カーツワイルは、デジタルコンピュータの計算速度の向上が脳の能力をはるかに超えると信じています。 彼は、科学者が脳がどのように混沌とした複雑な行動を実行するかを理解し、理解のためにそれらを整理することができれば、これはコンピューティングのブレークスルーといわゆる一般的なAIの方向への人工知能革命につながると示唆しています。 彼女は誰ですか？

人工知能は通常、XNUMXつの主要なタイプに分けられます。 狭く オラズ 一般 （AGI）。

今日私たちが最初に目にするのは、主にコンピューター、音声認識システム、iPhoneのSiriなどの仮想アシスタント、自律走行車にインストールされた環境認識システム、ホテル予約アルゴリズム、X線分析、不適切なコンテンツのマーキングです。インターネット。、電話のキーパッドやその他の数十の用途で単語を書く方法を学びます。

一般的な人工知能は別のものです。 人間の心を彷彿とさせる。 髪の毛を切ることからスプレッドシートを作成することまで、あなたが学ぶことができるすべてを学ぶことができる柔軟なフォームです 推論と結論 データに基づく。 AGIはまだ構築されていません（幸いなことに一部の人は言う）、そして私たちは現実よりも映画からそれについてもっと知っています。 この完璧な例は、9000年のHAL2001です。 「ターミネーター」シリーズの「宇宙の旅」またはスカイネット。

AI研究者のVincentS.Mullerと哲学者のNickBostromによる2012つの専門家グループの2013-50年の調査では、2040年から2050年の間に人工知能（AGI）が開発される可能性が2075％であり、90年までにその確率はXNUMX％に増加することが示されました。 。 。 専門家はまた、より高い段階、いわゆる 人工知能彼らはそれを「あらゆる分野で人間の知識よりはるかに優れた知性」と定義しています。 彼らの意見では、それはOGIの達成からXNUMX年後に現れるでしょう。 他のAI専門家は、これらの予測は大胆すぎると言います。 人間の脳がどのように機能するかについての私たちの理解が非常に乏しいことを考えると、懐疑論者はAGIの出現を数百年延期しています。

コンピューターアイHAL1000

健忘症なし

真のAGIに対する大きな障壁のXNUMXつは、AIシステムが新しいタスクに進む前に学んだことを忘れてしまう傾向があることです。 たとえば、顔認識用のAIシステムは、ソーシャルネットワークなどで効果的に検出するために、人々の顔の何千もの写真を分析します。 しかし、AIシステムを学ぶことは、彼らがしていることの意味を本当に理解していないので、たとえそれがかなり類似したタスクであっても、彼らがすでに学んだことに基づいて何か他のことをするように彼らに教えたいとき（例えば、感情顔の認識）、彼らは最初から、最初から訓練される必要があります。 さらに、アルゴリズムを学習した後は、それを変更したり、定量的以外の方法で改善したりすることはできなくなります。

何年もの間、科学者たちはこの問題を解決する方法を見つけようとしてきました。 彼らが成功した場合、AIシステムは、プロセスですでに持っていた知識の多くを上書きすることなく、新しいトレーニングデータのセットから学習することができます。

GoogleDeepMindのIrinaHigginsは、XNUMX月にプラハで開催された会議で、現在のAIのこの弱点を最終的に打破する可能性のある方法を発表しました。 彼女のチームは、ある仮想環境で遭遇したものが別の仮想環境でどのように見えるかを「想像」できる「AIエージェント」（通常のアルゴリズムよりも創造的に考えることができるアルゴリズム駆動型ビデオゲームキャラクターのようなもの）を作成しました。 このようにして、ニューラルネットワークは、シミュレートされた環境で遭遇したオブジェクトを環境自体から分離し、新しい構成または場所でそれらを理解することができます。 arXivに関する記事では、白いスーツケースまたは椅子の認識アルゴリズムの研究について説明しています。 トレーニングが完了すると、アルゴリズムは完全に新しい仮想世界でそれらを「視覚化」し、会議に関してそれらを認識することができます。

要するに、このタイプのアルゴリズムは、ほとんどの人が行うように、ほとんどのアルゴリズムとは異なり、遭遇したものと以前に見たものとの違いを知ることができます。 AIシステムは、すべてを再学習して再学習することなく、世界について知っていることを更新します。 基本的に、システムは既存の知識を新しい環境に転送して適用することができます。 もちろん、ヒギンズさんのモデル自体はまだAGIではありませんが、機械の記憶喪失に悩まされない、より柔軟なアルゴリズムに向けた重要な第一歩です。

愚かさに敬意を表して

パリ大学の研究者であるMikaelTrazziとRomanV.Yampolskyは、人間と機械の収束の問題に対する答えは、アルゴリズムへの人工知能の導入でもあると信じています。人工的な愚かさ」。 これはまた、私たちにとってより安全になります。 もちろん、処理能力とメモリを制限することで、人工知能（AGI）もより安全になります。 しかし、科学者たちは、超知能コンピューターが、たとえば、クラウドコンピューティング、機器の購入と出荷、さらには愚かな人による操作を通じて、より多くの電力を注文できることを認識しています。 したがって、AGIの将来を人間の偏見や認知エラーで汚染する必要があります。

研究者はこれを非常に論理的だと考えています。 人間には明確な計算上の制限（メモリ、処理、計算、および「クロック速度」）があり、認知バイアスが特徴です。 一般的な人工知能はそれほど制限されていません。 したがって、人に近づけるためには、このように制限する必要があります。

TrazziとYampolskyは、これが両刃の剣であることを少し忘れているようです。なぜなら、無数の例が愚かさと偏見の両方がどれほど危険であるかを示しているからです。

感情とマナー

生き生きとした人間のような特徴を備えた機械的なキャラクターのアイデアは、長い間人間の想像力をかき立ててきました。 「ロボット」という言葉のずっと前に、ゴーレム、オートマトン、そして生き物の形と精神の両方を具現化した友好的な（またはそうでない）機械についてのファンタジーが作成されました。 コンピュータの遍在にもかかわらず、たとえば、Jetsonsシリーズのビジョンから知られているロボット工学の時代に入ったような気はしません。 今日、ロボットは家の掃除機をかけたり、車を運転したり、パーティーでプレイリストを管理したりすることができますが、それらはすべて、個性の点で望まれることがたくさんあります。

ただし、これはすぐに変更される可能性があります。 より特徴的で野暮ったいマシンが好きかどうか誰が知っていますか ベクトル アンキ。 デザイナーは、実行できる実際的なタスクの数に焦点を当てるのではなく、機械的な創造物に「魂」を与えることを目指しました。 常にオンで、クラウドに接続されている小さなロボットは、顔を認識して名前を覚えることができます。 彼は音楽に合わせて踊り、動物のように触ると反応し、社会的相互作用に刺激されます。 彼は話すことはできますが、ボディランゲージとディスプレイ上の単純な感情的な兆候の組み合わせを使用してコミュニケーションをとる可能性があります。

さらに、彼は多くのことを行うことができます。たとえば、質問に適切に答えたり、ゲームをしたり、天気を予測したり、写真を撮ったりすることもできます。 絶え間ない更新を通じて、彼は常に新しいスキルを学んでいます。

ベクターは冷凍の専門家向けに設計されたものではありません。 そしておそらくこれは、人間の脳をAIと統合する野心的なプログラムよりも効果的に、人々を機械に近づける方法です。 これは、この種の唯一のプロジェクトとはほど遠いものです。 プロトタイプは数年間作成されました 高齢者や病人のためのアシスタントロボット妥当な費用で適切なケアを提供することがますます困難になっていると感じている人。 有名 ロボットペッパー、日本企業のソフトバンクで働く人は、人間の感情を読み、人との関わり方を学ぶことができなければなりません。 最終的には、家の周りを助け、子供や高齢者の世話をします。

老婦人はPepperロボットと対話します

ツール、超知能または特異点

結論として、それは注目されるかもしれません XNUMXつの主な流れ 人工知能の開発と人間との関係についての考察で。

• XNUMXつ目は、人間と同等で類似した人工知能（AI）を構築することは一般的に不可能であると想定しています。 不可能 または時間的に非常に遠い。 この観点から、機械学習システムと私たちがAIと呼ぶものは、ますます完璧になり、専門的なタスクを実行できるようになりますが、特定の制限を超えることはありません。これは、人類の利益にのみ役立つという意味ではありません。 それはまだ機械、つまり機械的な道具にすぎないので、仕事を助け、人（脳や体の他の部分のチップ）をサポートし、人を傷つけたり殺したりするのに役立つ可能性があります。
• XNUMX番目の概念は機会です。 AGIの初期構築そして、機械の進化の結果として、 上がる 人工知能。 この視力は人にとって潜在的に危険です。なぜなら、スーパーマインドはそれを敵または不必要または有害なものと見なす可能性があるからです。 このような予測は、マトリックスのように必ずしもエネルギー源としてではありませんが、将来的に人類が機械によって必要とされる可能性を排除するものではありません。
• 最後に、レイ・カーツワイルの「特異性」、つまり独特の概念もあります。 人類と機械の統合。 これは私たちに新しい可能性を与え、機械には人間のAGI、つまり柔軟なユニバーサルインテリジェンスが与えられます。 この例に従えば、長期的には、機械と人の世界は見分けがつかなくなります。

人工知能の種類

• 反応性の - 特定の状況に特化し、厳密に定義されたタスクを実行する (DeepBlue、AlphaGo)。
• 限られたメモリリソースで - 意思決定のために受け取った情報のリソースを使用して専門化します (自動運転車システム、チャットボット、音声アシスタント)。
• 独立心を持った才能 -一般的に、人間の思考、感情、動機、期待を理解し、制限なしに相互作用することができます。 最初のコピーは、AI開発の次の段階で作成されると考えられています。
• 自己認識 - 柔軟な心に加えて、意識も持っています。 自分自身の概念。 現時点では、このビジョンは完全に文学のサインの下にあります。