ロボットは未来にどのような影響を与えるのでしょうか?
ロボットが将来に及ぼす影響には以下が含まれます: 労働雇用問題人工知能はさまざまな精神的作業を人間に置き換えることができるため、一部の人々は仕事の種類を変更しなければならず、さらには失業を引き起こす可能性があります。社会構造を考えると、人々は人工知能が人間の代わりにさまざまな労働を担ってくれることを期待する一方で、その発展が新たな社会問題を引き起こすのではないかと懸念しています。
人工知能は、他の新しい技術と同様に、その作成者、販売者、ユーザーに経済的利益をもたらしますが、その開発はまた、さまざまな問題を引き起こしたり、多くの問題が発生しようとしているものでもあります。不安になったりイライラしたりする人もいます。
1. 労働者の雇用問題
人工知能は人間の代わりにさまざまな精神的な作業を行うことができるため、転職を余儀なくされ、さらには失業する人もいるでしょう。テクノロジーやエンジニアリングにおける人工知能の応用により、一部の人々は情報処理活動 (計画、診断、理解、意思決定など) に参加する機会を失い、さらには働き方の変更を余儀なくされるでしょう。
2. 社会構造の変化
人々は、人工知能や知能機械が人間の代わりにさまざまな労働を担うことを期待する一方で、その発展が新たな社会問題を引き起こすのではないかと懸念しています。実際、ここ10年ほどで社会構造は静かに変化しつつある。 「人間-機械」の社会構造は、やがて「人間-知能-機械-機械」の社会構造に取って代わられるでしょう。知能ロボットは知能機械の一つです。現在および将来、人間が行っていた多くの仕事はロボットによって行われるようになるため、人間は知的な機械とうまく付き合い、この変化した社会構造に適応する方法を学ばなければなりません。
3. 考え方や概念の変化
人工知能の開発、推進、応用は、人間の考え方や伝統的な概念に影響を与え、変化させます。たとえば、伝統的な知識は一般に本、新聞、雑誌に掲載されているため固定されていますが、人工知能システムの知識ベースの知識は継続的に変更、拡張、更新することができます。別の例として、エキスパート システムのユーザーがシステム (インテリジェント マシン) の判断と決定を信頼し始めると、頭を使うことを望まなくなり、怠け者になり、多くの問題とその解決策に対する責任感と感受性を失う可能性があります。タスク。電卓に頼りすぎる生徒は、能動的な思考力や計算能力も著しく低下します。分析を行わずにコンピューターの提案に過度に依存すると、インテリジェントなマシンユーザーの認知能力が低下し、誤解が増加します。インテリジェント システムを設計および開発するときは、上記の問題を考慮する必要があり、ユーザーが問題解決プロセスに積極的に参加できるように、可能な限り問題解決に主導権を握るように奨励する必要があります。
4. 心理的脅威
人工知能は、社会の一部の人々に心理的脅威を感じさせる、または精神的脅威と呼ばれます。一般に、人間だけが自分自身を認識し、機械と区別する能力を持っていると考えられています。もしこれらの人々が、いつか機械が考え、創造できると信じ始めたら、失望したり、脅威さえ感じるかもしれません。彼らは、いつかインテリジェントマシンの人工知能が人間の自然知能を超え、人間がインテリジェントマシンやインテリジェントシステムの奴隷になってしまうのではないかと懸念している。人間の概念 (より具体的には人間の心) と機械の概念 (より具体的には人工知能) の関係について、哲学者や神学者などの間で議論が続いています。人工知能の観点によれば、人間は機械を使って将来を計画することが可能であり、この計画問題は一種の状態空間探索として想像することもできます。社会の一部の人々はこれらの新しいアイデアを歓迎しますが、他の人々は、特に彼らが愛する信念やアイデアに反する場合、それらが厄介で受け入れがたいと感じます。
5. テクノロジーの制御を失う危険
新しいテクノロジーの最大の危険は、人間がその制御を失うこと、または人類に対して新しいテクノロジーを使用しようとする者の手に渡ることです。ロボットやその他の人工知能の成果物が人間の安全を脅かすのではないかと心配する人もいます。この理由から、有名なアメリカの SF 作家 I. アシモフは「ロボットの 3 原則」を提唱しました。
(1) ロボットは人間に危害を加えてはならず、また人間が危害を加えられるのを黙って見ていることも許されません。
(2) ロボットは、人間に害を及ぼさない限り、絶対に人間に従わなければなりません。
(3) ロボットは、人間を守るために犠牲になったり、人間に命令されたりしない限り、自らを危害から守らなければなりません。
この「ロボットの三規範」が知能機械全体に拡張され、「知能機械の三規範」になれば、人間社会は知能機械や人工知能をより受け入れやすくなると考えます。
人工知能技術は、非常に速く伝達できる情報技術です。人工知能技術が人間や社会に対する犯罪(「スマートクライム」と呼ぶ人もいます)に利用されないよう、高度な警戒を続ける必要があります。同時に、人間は、さまざまな知的犯罪行為を防止、検出、解決するための知的手段を開発するのに十分な知恵と自信を持っています。
6. 発生する法的問題
人工知能の応用技術は、人間の肉体労働の一部を代替するだけでなく、精神労働の一部を代替し、場合によっては人間が行うべき機能まで担ってしまうため、必然的に法的問題が発生します。法的紛争。例えば、医療診断エキスパートシステムがミスをして医療事故につながった場合、どのように対処するのか、エキスパートシステムの開発者が責任を負うのか、エキスパートシステムの利用者はどのような責任を負うのか、などです。
人工知能の応用はますます普及し、徐々に家庭に浸透しつつあり、「セットトップボックス」技術を利用したインテリジェント家電が発売されています。今後、人工知能の応用に関連した法的問題がさらに多く発生すると予想されており、社会は実務に基づいて法的観点からこれらの問題を解決する必要がある。
人工知能技術が人類の利益に貢献できるよう、人工知能技術を利用して人類に敵対し、社会を危険にさらす犯罪行為を法的手段で処罰する必要がある。
7. 人工知能が文化に与える影響
上で述べたように、人工知能は人々の考え方や伝統的な概念を変える可能性があります。さらに、人工知能は人間の文化に大きな影響を与えます。
(1) 人間の知識の向上
歴史的知識を再定式化する過程で、哲学者、科学者、人工知能の科学者は、知識の曖昧さを解決し、知識の矛盾を排除するために取り組む機会があります。この努力の結果、知識がいくらか改善され、興味深い新しい真実がより容易に演繹できるようになるかもしれません。
(2) 人間の言語を改善する
言語学の観点によれば、言語は思考の表現でありツールです。思考のルールは言語学的方法で研究できます。しかし、人々の潜在意識と潜在意識はしばしば「理解できるだけで、言葉で表現することはできません。」人工知能テクノロジーの使用と、文法的、意味論的、形式的な知識表現方法の包括的な適用により、知識の自然言語表現を改善しながら、知識を適用可能な人工知能形式に精緻化することが可能です。人工知能の原理がますます普及するにつれて、人々は人工知能の概念を生活の日常の状況やさまざまな問題を解決するプロセスを説明するために適用する可能性があります。人工知能は、人々が知識を伝達する際に使用する一連の概念を拡張し、特定の状況で選択できる概念、見聞きするものを説明する方法、信念を説明する新しい方法を提供します。
(3) 文化的生活の改善
人工知能技術は、人間の文化的生活に多くの新しい窓を開きました。たとえば、画像処理技術はグラフィック アート、広告、社会教育の分野に大きな影響を与えるでしょう。例えば、既存の知的ゲーム機は、より高度な知能を備えた文化的娯楽手段として発展することになる。
上記の分析に基づいて、人工知能テクノロジーが人間の社会の進歩、経済発展、文化の向上に多大な影響を与えていることがわかります。時間が経ち、テクノロジーが進歩するにつれて、この影響はますます明らかになるでしょう。また、現時点では予測が難しい影響もいくつかあります。人工知能が人類の物質文明と精神文明に与える影響は確実に大きくなるでしょう。
以上がロボットは未来にどのような影響を与えるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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