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狭い AI と一般的な AI の違い
これはなぜですか?
人与机
初めて乗った自転車の色や、1 年生の時の先生の名前を思い出してみてください。おそらく、これらのことについて何年も考えていなかったかもしれません。しかし、あなたの脳はおそらくほとんど努力せずにそれらを取り戻すことができるでしょう、「データ」がハードドライブのように脳に保存されていないことを考えると、さらに驚くべきことです。それがどのように保存されているかを考えてみましょう。あなたの脳にある 1,000 億個のニューロンのそれぞれが、最先端のスーパーコンピューターと同じくらい複雑であることがわかるかもしれません。
汎用人工知能: 意識の複雑さ
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専門家の見解: 汎用人工知能の可能性

Apr 12, 2023 pm 11:10 PM
AI 用語「ai」

専門家の見解: 汎用人工知能の可能性

人工知能分野の開発に関するニュースを追う際の課題の 1 つは、「人工知能」という用語が、無関係な 2 つのことを意味するために無差別に使用されることが多いことです。

AI という用語が最初に使用されたのは、より正確にはナロー AI と呼ばれていました。これは強力なテクニックですが、非常に簡単でもあります。過去に関する大量のデータを取得し、コンピューターを使用して分析してパターンを見つけ、その分析を使用して未来を予測します。このタイプの AI は、電子メールからスパムをフィルタリングしたり、トラフィックを誘導したりするため、1 日に何度も私たちの生活に影響を与えます。ただし、過去のデータに基づいてトレーニングされているため、未来が過去と類似している場合にのみ機能します。基本的なレベルでは毎日変化しないので、猫を認識してチェスをすることができるのです。

AI という用語のもう 1 つの用途は、一般的な AI、または一般に AGI として知られているものを説明することです。 SF 以外にはそれは存在せず、作り方も誰も知りません。一般的な人工知能は、人間と同じくらい知的で多用途なコンピューター プログラムです。それは、これまで訓練されたことのないまったく新しいことを自分自身に教えることができます。

狭い AI と一般的な AI の違い

映画では、AGI は「スタートレック」のデータ、「スター・ウォーズ」の C-3PO、「ブレードランナー」のクローンです。直観的には、限定的 AI は一般的な AI と同じであり、成熟度が低く複雑な実装であるだけのように思えるかもしれませんが、そうではありません。一般的なAIは違います。たとえば、スパムを識別することは、一般的な知性ができるような、真の創造性を計算的に表すことはできません。

私はかつて、「Voices in Artificial Intelligence」という人工知能に関するポッドキャストを主催したことがあります。興味深いのは、ほとんどの優れた科学実践者は親しみやすく、ポッドキャストに積極的に参加するためです。そのため、最終的に 100 人を超える優れた AI 思想家がこのテーマについて徹底的に議論することになりました。私がほとんどのゲストに尋ねる質問が 2 つあります。最初の質問は「一般的な人工知能は可能ですか?」というもので、わずか 4 人を除いてほぼ全員が可能だと答えました。それから、いつ建設できるか尋ねます。答えはさまざまで、5 年以内に得られるものもあれば、500 年もかかるものもあります。

これはなぜですか?

ゲストのほぼ全員が、一般的な人工知能は可能であると言っているのに、いつそれが実現するのかについて、これほど大まかな見積もりを提供しているのはなぜですか? この質問に対する答えは、次のとおりです。前に言ったことに戻りますが、私たちは一般的な知性を構築する方法を知らないので、あなたの推測は他の人の推測と同じくらい正確です。

「しかし、ちょっと待ってください。作り方がわからないのに、なぜ専門家が圧倒的に可能だと同意するのでしょうか?」私も彼らにこの質問をしますが、通常は異なるバージョンが返されます。 「人間は知的な機械である。私たちは機械であるため、推論はこのようなものであり、普遍的な知性を持っており、製造業には普遍的な知性がある。」

人与机

確かなことは、人間が機械であるなら、それらの専門家は正しいということです: 一般知能は可能であるだけでなく、不可能です。人間は単なる機械ではなく、人間にはシリコンでは再現できない部分があることが判明しました。

興味深いのは、これら数百人の AI 専門家と他のすべての専門家との違いです。このトピックについて一般の聴衆に向けて、自分を機械だと思うのは誰かと尋ねると、その後手を挙げる人は約 15% だったのに対し、AI 専門家では 96% でした。人間の知性の性質について、ゲストたちはたいてい私を、もちろん非常に丁寧に、反科学を核とするある種の魔術的思考に耽溺していると非難します。 「もしかして?」

これは公平で重要な質問です。平均的な知性を持つ私たちが知っているのは宇宙でただ 1 つだけです。それは私たちです。どうして私たちはこれほど優れた創造性を持つことができたのでしょうか?私たちは本当にそうでしょうか?

知恵はスーパーパワーです

初めて乗った自転車の色や、1 年生の時の先生の名前を思い出してみてください。おそらく、これらのことについて何年も考えていなかったかもしれません。しかし、あなたの脳はおそらくほとんど努力せずにそれらを取り戻すことができるでしょう、「データ」がハードドライブのように脳に保存されていないことを考えると、さらに驚くべきことです。それがどのように保存されているかを考えてみましょう。あなたの脳にある 1,000 億個のニューロンのそれぞれが、最先端のスーパーコンピューターと同じくらい複雑であることがわかるかもしれません。

しかし、そこに私たちの知性の秘密があります。そこから先はさらに難しくなります。 「私たちには心と呼ばれるものがあることが判明しましたが、それは脳とは同じものではありません。心とは、頭の中にある3ポンドの粘液でできるすべてのことです。ユーモアのセンスを持つことや恋に落ちることなど、どうやらそうです」それは本来行われるべきことではありません。心臓も肝臓もそうではありません。しかし、どういうわけかあなたはそれを行っています。

私たちは、心が単なる脳の産物であるかどうかさえ確信していません。多くの人は出生時に脳の最大 95 パーセントを失いますが、依然として正常な知能を有しており、多くの場合、後年に診断検査を受けるまで自分の状態を知りません。さらに、私たちの知性の多くは脳に保存されず、体全体に分布しているようです。

汎用人工知能: 意識の複雑さ

私たちは脳や心を理解していませんが、実際にはそこからさらに難しくなります。汎用人工知能にはおそらく意識が必要です。意識はあなたの世界の経験です。温度計は正確な温度を示しますが、暖かくは感じません。知ることと経験することの違いは意識であり、コンピューターが椅子のように世界を体験できると信じる理由はほとんどありません。

つまり、今、私たちは理解できない脳、説明できない精神を持っています。そして意識に関して言えば、単なる物質がどのように機能し得るかを説明するための優れた理論さえ持っていません。経験。しかし、それにもかかわらず、AGI の AI 支持者は、人間のあらゆる能力をコンピューターで再現できると信じています。これは私には魔法のような考え方のように思えます。

私は誰かの信念を軽視するためにこれを言っているのではありません。おそらく彼らは正しいでしょう。私は、一般的な人工知能という考えは、明白な科学的真実ではなく、証明されていない仮説であると考えています。そのような生き物を作り、その欲望を制御することは、人類の古くからの夢です。現代では、それは何世紀にもわたって存在しており、おそらくメアリー・シェリーのフランケンシュタインから始まり、その後の1,000の物語に現れています。しかし、実際にはそれよりもずっと古いのです。私たちはこれを、ギリシャの技術の神ヘファイストスがクレタ島を守るために作ったロボット、タロスの物語など、文章が書かれている限りずっと昔から想像してきました。

私たちの心のどこかで、そのような生き物を創造し、その恐ろしい力を制御したいと願っていますが、今のところ、実際にそれができる兆候はありません。

以上が専門家の見解: 汎用人工知能の可能性の詳細内容です。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。

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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。

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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

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