人工知能の本質についての疑問に答えよう

AIの新たな展開：AI Aniから見る人工知能の本質

• 人工知能（AI）は今やどこにでも存在し、誰もがそれについて話していますが、実際のところ、彼らが言っているほとんどは、詐欺的なものであるか、最悪の場合、完全な欺瞞です。スマートウォッチや新しい共同乗り物のPCなどの機能がAIと呼ばれている場合、それはおそらくあなたが思っているAIではありません。そこで、この情報について現実的な視点を持ち、AIが何ができるか、できないか、そしてなぜテック業界が全てのものにAIのラベルを貼りたがるのかを明らかにします。

• AIと聞くと、ほとんどの人が思い浮かべるのは、SF作品に登場するような架空の例でしょう。コマンダー・データ、ヘル9000、GLaDOSなどです。これらは理性の能力を示すコンピューターまたは機械ですが、これらのキャラクターは、人間には単純で歪んでいるかもしれませんが、理性の容量を示しています。しかし、これがまだAIの定義だと思っていることを許してもらえます。

• AIの古典的な定義は、おそらく架空の例で一番よく表現されているでしょう。これは、コマンダー・データ、ヘル9000、GLaDOSなどのSF作品で見られるものです。このようなキャラクターは一般的な知能（AGI）を持つと今では言うでしょう。つまり、AIと呼んでいたものは、実際には狭いAIであり、AI Aniと呼んでいるものです。

• 多くの場合、AIという用語を耳にすると実際には機械学習を指していることがよくあります。機械学習は、データ内のパターンを分析できるアルゴリズムを含むAIのサブセットで、テキスト、マルチメディア、または単なる数値出力などを学習することで、パターンを識別します。

AIの新たな展開：AI Aniから見る人工知能の本質

ジェネレーティブモデル：未来の創造性と可能性

• ジェネレーティブモデルは、独自の出力を生成する能力があります。その伝統的な弱点は、画像や動画、音声の生成ができないことでした。しかし、その他の種類のジェネレーティブモデルもあります。例えば、Sora、Sunno、またはDollyなどがそれに該当します。それぞれに独自の才能がありますが、ほとんどは特定のニッチの外での操作はできません。そして、どのモデルもそのトレーニングデータによって制限されます。

• これらのモデルは、トレーニングデータによって制限されるため、多くの場合、与えられる回答はトレーニングデータに似ています。これが、アーティストや写真家である場合、自分の作品がモデルに追加されることは、おそらく公正な利用とは言えませんし、楽しい時間とは言えないでしょう。特に、ジェネレーティブモデルが理解できない概念に直面したり、トークンが不足してしまうと、幻想を見せ始めることがあります。つまり、自分で事実を作り出してしまうのです。

• しかし、これらの制限は機械学習AIが行き詰まりであることを意味するものではありません。疾病の診断など、データが密集し、結論が解釈を必要とする非常に複雑なシナリオにおいて、特殊なモデルは非常に有用です。これらの特殊なモデルは非常に役立つだけでなく、非常に新しいのです。単純なニューラルネットワークは、手書き文字認識からWebトラフィック解析、そしてビデオゲームまで、数十年間使用されてきました。

• それでは、人工一般知能（AGI）はどのようなものであるべきでしょうか。それは、これまでに話してきたすべてを処理できる必要があります。つまり、過去の経験を活かして新しい創造物を生み出すことができるようになる必要があります。しかし、あなた自身の脳と同様に、多くのこれらのモデルを同時に実行し、継続的にトレーニングおよび繰り返しを行う能力が必要です。

• 結局、ある程度の成功を収めるには多くの試行とエラーが必要です。AGIは、本当に学び、新しいものに適応する能力を持つようになったとき、人工知能と機械意識の古典的な定義に近づくことができるでしょう。問題は、そのような洗練されたソフトウェアを持っていても、AGIを実行できる段階にはまだ遠く、現代のスーパーコンピュータ上でも実行できるレベルには達していないことです。

• それでも、なぜこれが問題なのか、という点を説明していないとおっしゃいます。確かに、ほとんどの場合、私はそうは考えません。クーラーマスターのAIサーマル

ジェネレーティブモデル：未来の創造性と可能性

自動運転車の未来：テスラのAIと現実のギャップ

• テスラの自動運転車は、近年非常に注目を集めています。イーロン・マスク氏は2019年以降の全ての車両が完全な自立性を持つと発表しました。彼が披露するデモも素晴らしく、一部は公開ベータソフトウェアとして利用可能です。しかし、残念なことにそれは単なるデモに過ぎません。

• 車両を安全に運転するには、ペイントされた線や交通コーン、停止標識、歩行者、車両のテレメトリデータなどの画像でトレーニングされるだけでは不十分です。近くの車両や生物の予想される動きを学習するだけでも足りません。何が起こるか分からない状況に対応できるように機械は訓練されていないため、例外的なケースに対応できません。

• テスラのハードウェア3.0は、1秒間に144兆回の処理を行う処理能力を持っています。ここでWindows 11の機能を思い出してみましょう。それはスクリーンショットを撮影し、PCの使用状況を分析するだけのものであり、40トップの処理能力が必要です。しかし、これは単なる一例であって、Teslaのフルセルフドライブ用に最適化されたコードをMicrosoftがrecallに充てたかどうかはわかりません。

• 現在の混乱は、曖昧な定義と不可能な約束がAIを無意味な言葉に変えてしまった結果です。AIを含む全ての技術は有用であり、いくつかは実現されていますが、過剰使用によって意味が薄れてしまいました。コンピュータの認知が最終的に実現されたとき、我々はそれを他の何かとは異なる名前で呼ばなければならないでしょう。

• マーケティングの観点から、AIをAIと呼ぶことは間違いではありません。その背後には、人々がAIという言葉に抱く期待や神秘性を知っており、それに魅了されることを望んでいます。しかし、今のところ我々には、理解力に欠けるジェネレーションエンジンと、あいまいな予測しかできない機械があります。それらは理由を理解することができず、自己改善することができません。

自動運転車の未来：テスラのAIと現実のギャップ

未来のAI時代：創造性と技術の融合

• 人工知能（AI）の発展は目覚ましいものがあり、我々の日常生活に多くの変化をもたらしています。AIは、人間の創造性と技術の融合によって、ますます驚異的な仕事を成し遂げています。かつて小説や複雑なPythonスクリプトを書こうとした人々は、その限界に苦労してきましたが、時が経つにつれて、これらの制約の多くが解消され、AIモデルはますます進化し、一般の人々には波状するように見えるようになるでしょう。

• しかし、AIモデルの進化が進むにつれて、私たちが直面する課題も増えています。例えば、新しい状況に遭遇した際に、AIが助言を与えることができないという点です。たとえば、熊の襲撃に遭った場合、AIはあなたに自衛する方法を指南することはできません。それは以前に観測されたパターンと最も一致する単語を繰り返すだけの超知能な章魚なのです。

• さらに、AIに対して特定のことを生成させるプロンプトを作成することはかなりの挑戦です。AIは、プロンプトからキーワードを取り出し、イメージを補完していきますが、その際に文脈がないため、コンピュータや机といったキーワードに関する知識しか持ち合わせていません。その結果、AIが生成するものは、トレーニングモデルに最も一致する形やパターンのモザイクで構成されることが一般的です。

• また、将来的には、AIモデルが我々の期待により近い作品を作成するようになり、人間の指や歯の数を正確に理解するようになるでしょう。その結果、AIが生成する出力を、本物の写真やアートワーク、他の人々の作品と区別するのがますます難しくなるでしょう。これにより、前例のない不信感の時代を迎えることになるかもしれません。

• AIの進化に伴い、私たちが直面する課題に対処する責任を負っている人々は、AIを売り込もうとする人々よりもはるかに少ない資金しか持っていないかもしれません。したがって、安全を確保するためには注意が必要です。また、もしもデリケートな部位のお手入れをお探しであれば、スポンサーであるManscapedをチェックしてみてください。彼らはあなたのデリケートな部分を大切にケアするための「Performance Package 5.0 Ultra」を提供しています。

未来のAI時代：創造性と技術の融合

Conclusion:

人工知能の本質について正確な知識を持つことで、AIの能力と限界を理解し、現代のテクノロジーの発展に対する見方が変わるかもしれません。

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