人工知能に人間と同じ常識を持たせるにはどうすればよいでしょうか?

機械と比べて、人間は赤ちゃんの頃から様々な感覚を使って周囲の環境から情報を積極的に受け取り、膨大な知識を学習していきます。ある程度の常識を身につけたら、自ら進んでそれを分類することで「知識」と「認知」の結びつきを確立します。

しかし、機械は人間とは異なり、機械が世界を理解できるかどうかは、データ供給の量と質に大きく依存します。しかし、このような機械的な学習では、物事のつながりや具体的な動作ルールを完全に理解することはできません。機械を人間のように見せたい場合は、これらを人工的に「接続」する必要があります。簡単そうに見えますが、実際の作業量は非常に膨大です。

この学習の方向性に関して、学術コミュニティでは常にいくつかの論争がありました。 1 つの傾向は、既存の構造を最適化し、開発されたニューロン構造を現在のモデルと組み合わせることであり、もう 1 つの傾向は、それを再開発して人間の赤ちゃんを模倣して基礎知識を学習し、積極的に知識を取得するように教える人工知能を訓練することです。

# AI に人間と同じ思考を完全に短期間で教えることは明らかに困難であるため、現在の研究開発の方向性は、知識と操作ルールを習得できるように垂直分野を深耕することにあります。単一のフィールドの。では、なぜAIは私たちの認知における常識ではなく科学的知識を最初に学習する必要があるのでしょうか?

これには数学の分野が関係しますが、AI 自体の動作は数学モデルに基づいています。物理的な観点から見ると、数式の操作により、AI は関連する運動軌跡を推定し、この現象を実現するための原理を把握することができます。学習後は、ラベルなしで同様の操作を自動的に実行できます。もちろん、分野ごとに細分化したとしても、その知識量は膨大です。

複雑な問題を単純化すると、差し迫った問題をより早く解決できます。解決が難しい大きな問題については、一連の小さな問題に分割し、1 つずつ取り組んで、問題解決の効率を向上させるための基本的なルールを見つけることができます。

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