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今月のコラム |
担当: 石垣 英明
☆ 人工知能は人間を超えるか ☆
人工知能(AI)とは、人間が作った人間のような知能のことで、この言葉が初めて登場したのは、1956年の夏に米国東部のダートマスで伝説的なワークショップにおいて人間のように考える機械を初めて「人工知能」と呼ぶことにしたそうである。第1次AIブーム(1960年代、推論・探索の時代)、第2次AIブーム(1980年代、知識の時代)を経て、現在第3次AIブーム(機械学習、深層学習、対話型AI、画像生成AI)時代と言われる。2022年11月に登場したChatGPT(アメリカのAI研究所であるオープンAIが開発した会話型AIサービス)については、k-unetのパソコン研修会(8月10日)でもとりあげました。ここでは、AIの進化と未来についてChatGPTの力をかりて書いてみます。参考にしたのは、松尾 豊先生(東京大学教授)の著作「人工知能は人間を超えるか、ディープラーニング(深層学習)の先にあるもの」です。
この本のタイトルにもなっている「人工知能は人間を超えるか」という質問に対する著者の答えは「人工知能は人間を超える」です。
Chat GPTのテキストボックスに質問を入力すると返ってきた答えは以下の通りです。
人工知能(AI)が人間を超えるかどうかは、タスクや文脈によります。特定の専門的なタスク、例えばチェスや画像認識では、AIはすでに人間を超える性能を示しています。しかし、一般的な知識や理解、創造性、感情、道徳的判断においては、AIは現在、人間に劣っています。全般的なAGI(Artificial General Intelligence 汎用人工知能)を持つAIはまだ存在しないため、人間のような多面的な能力を持つAIは未だ現実ではありません。また、AIは基本的に人間によってプログラムされるツールであり、自立性がありません。したがって、特定の分野での優越性はあるものの、全体として人間を「超える」わけではありません。この問題は技術的だけでなく、倫理的や哲学的な側面も含んでいます。
また本書を読んでの結論は以下の通りです。
今、注目をあびている生成AI(Generative AI)とは、データから新しい内容を生成する能力を持つ人工知能です。テキスト、画像、音楽、動画など様々な形式のデータを生成できます。これは、大量のデータからパターンや構造を学習する生成モデルに基づいています。生成AIは、エンターテイメントからデータサイエンス、研究まで多くの分野で利用されています。しかし、生成する内容は設計やトレーニングデータに依存するため、偏見や誤情報を生成する可能性もあり、注意が必要です。ChatGPTは生成AIが提供するサービスの一つです。
AIは人類にとって希望となるか脅威になるかについて質問すると
希望の側面:
医療進展: AIは診断、治療プラン、研究など、医療の多くの側面で効率と精度を向上させる可能性があります。
環境保全: 気候変動や環境破壊に対する解決策を高度に分析し、提案する能力があります。
教育: 個々の学生に適した教育方法を提供できるようになるでしょう。
脅威の側面:
雇用問題: 進化したAIが多くの仕事を自動化することで、失業率が上昇する恐れがあります。
倫理とプライバシー: データの収集と利用に関する倫理的問題が増える可能性があります。
制御の失敗: AIが高度に自律すると、人間の制御を超えるリスクが存在します。
結論として、AIの進化には明確な希望と脅威の両面があります。その影響はどのようにテクノロジーが開発され、管理されるかに大きく依存します。リスクを最小化し、利点を最大化するためには、厳格な倫理的ガイドラインと監視が必要です。
AIは社会に影響を及ぼしており、今後さらにその影響力が拡大していく一方だと思います。凄まじいスピードで進化している技術進化をキャッチアップしていくためには、私は実際に使ってみるしかないと思っています。具体的には生成AIのサービス(Chat GPT、BING)を使って知りたい情報、調べたいことを、話し言葉で質問を投げかけ、必要な回答を得ることから始められてはいかがでしょうか。
1)深層学習とは
深層学習は、対象の全体像から細部までの概念を階層構造として関連させて学習する手法です。多層の人工ニューラルネットワークによる機械学習手法が最も普及しています。画像認識、音声認識、自然言語処理など、非構造化データの処理に優れており、多くの分野で実用化されています。ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の3種類からなり、隠れ層が多いほど、より複雑な特徴量を学習できます。深層学習は、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。
2)ニューラルネットワークとは
機械学習の手法の一つで、人間の脳の神経回路の構造を基に、データの関係・構造を表現する手法
3)汎用人工知能(AGI)とは
想定外の状況でも自ら学習し、能力を応用して処理することができる、人間に近い知能を持つ人工知能をさします。汎用人工知能は、従来のAIよりも汎用性、自律性に富むことが特徴です。
参考図書
あとがき |
阪神タイガースが18年ぶりに優勝しました。フアンの皆様おめでとうございます。チームの誰もが遠くに目指した優勝を、なんとも微妙に「そらアレよ」と表現した岡田彰布監督の言語センスがすごいです。
短文投稿型のSNS[Twitter]が7月下旬、「X」という名称に変わりました。背景にあるのは、テスラ社やスペースX社を率いる実業家イーロン・マスク氏によるツィッター社の買収の結果です。自ら設立したX社にツィッター社を吸収、Twitterの名称も「X」へ変更されました。アイコンの名称も「X」になり、「ツイート」という言葉も使われなくなっています。
新型コロナウイルスの感染が収束に向かっているとはいえ、完全にウィルスがなくなったわけでもなく、第8次の感染が拡大している状況です。マスク着用の義務づけはなくなりましたが、まだまだ油断大敵です。
以 上
年号早見
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