人工知能 (AI) の概念には、インテリジェントな機械 (コンピューター プログラムを含む) を作成できる技術だけではありません。
人工知能も科学的思考の分野の 1 つです。
人工知能とは?
知性は人間の精神的要素であり、次の能力を備えています:
- 適応;
- 経験と知識の蓄積による学習
- 環境を管理するための知識とスキルを適用できる能力
知性は、人間のすべての能力を組み合わせて現実を認識します。その助けを借りて、人は考えたり、新しい情報を覚えたり、環境を認識したりします。
人工知能は、学習能力、論理的推論など、人間の知性の能力を備えたシステム（機械）の研究と開発に従事する情報技術の分野の1つとして理解されています。
現在、人工知能の研究は、人間と同じように問題を解決する新しいプログラムとアルゴリズムを作成することによって行われています。
AI の定義は、この方向性が発展するにつれて進化するという事実により、AI 効果について言及する必要があります。人工知能がある程度の進歩を遂げたときに生み出す効果を指します。たとえば、AI がいくつかのアクションを実行することを学習した場合、批評家はすぐに参加し、これらの成功はマシンに思考が存在することを示していないと主張します。
現在、人工知能の開発は 2 つの独立した方向に進んでいます:
- ニューロサイバネティックス;
- 論理的なアプローチ
最初の方向性には、生物学の観点からのニューラル ネットワークと進化的コンピューティングの研究が含まれます。論理的アプローチには、高度な知的プロセス (思考、発話など) を模倣するシステムの開発が含まれます。
人工知能の開発の歴史
AI の分野での最初の作業は、前世紀の中頃に行われ始めました。 アラン チューリングはこの方向の研究のパイオニアとなりましたが、中世の哲学者や数学者によって特定のアイデアが表現され始めました。特に、20 世紀初頭には、チェスの問題を解決できる機械装置が導入されました。
しかし、この方向性は前世紀半ばまでに形成されました。 AIに関する作品の登場に先立って、人間の性質、私たちの周りの世界を知る方法、思考プロセスの可能性などに関する研究が行われました。その頃には、最初のコンピューターとアルゴリズムが登場していました。つまり、新しい研究の方向性が生まれる土台ができたのです。
1950 年、アラン チューリングは、将来の機械の能力と、知能の点で人間を凌駕できるかどうかについて質問した記事を発表しました。後に彼にちなんで名付けられた手順を開発したのはこの科学者でした: チューリングテスト.
英国の科学者の作品が発表された後、AI の分野における新しい研究が登場しました。チューリングによれば、コミュニケーション中に人との区別がつかない機械だけが、思考機械として認識されます。科学者の役割が登場するのとほぼ同時期に、ベビーマシンという概念が生まれました。それは、AI の進歩的な開発と、思考プロセスが最初は子供のレベルで形成され、その後徐々に改善される機械の作成を想定していました。
AI の分野における新技術の創造において特別な役割を果たしたのは、この研究分野に積極的に資金を提供した軍事部門でした。その後、人工知能の分野での仕事が大企業を引き付け始めました。
現代の生活は、研究者にとってより複雑な課題を突きつけています。したがって、AI の開発は、人工知能の出現時に起こったことと比較すると、根本的に異なる条件で行われます。グローバリゼーションのプロセス、デジタル領域における犯罪者の行動、インターネットの発展、およびその他の問題 – これらすべてが科学者に複雑な課題をもたらし、その解決策は AI の分野にあります。
近年、この分野で達成された成功（たとえば、自律技術の出現）にもかかわらず、真の人工知能の作成を信じておらず、非常に有能なプログラムではない懐疑論者の声はまだ治まりません。多くの批評家は、AI の活発な開発により、機械が人間に完全に取って代わるという状況がすぐに発生するのではないかと懸念しています。
研究分野
哲学者たちは、人間の知性の性質とその地位について、まだ合意に達していません。この点で、AI に特化した科学研究では、人工知能がどのようなタスクを解決するかを示す多くのアイデアがあります。また、どのような機械が知的であると見なすことができるかという問題についても、共通の理解はありません。
現在、人工知能技術の開発は 2 つの方向に進んでいます:
- トップダウン (記号論的)。 スピーチ、感情の表現、思考などの高レベルの精神プロセスを模倣する新しいシステムと知識ベースの開発が含まれます。
- ボトムアップ (生物学)。 このアプローチには、生物学的プロセスの観点から知的行動のモデルを作成するニューラル ネットワークの分野の研究が含まれます。ニューロコンピューターは、この方向性に基づいて作成されています。
チューリング テスト
一般的な意味で、このアプローチには AI の作成が含まれます。この AI の動作は、同じ通常の状況での人間の行動と変わらないものです。実際、チューリング テストでは、マシンと通信するときに、誰が話しているのか (メカニズムまたは生きている人間) を理解できない場合にのみ、マシンがインテリジェントであると想定しています。
サイエンス フィクションの本は、AI の能力を評価する別の方法を提供します。人工知能は感じて創造できれば現実になる。ただし、定義に対するこのアプローチは、実際には有効ではありません。たとえば、すでに現在、環境の変化 (寒さ、暑さなど) に対応する能力を備えた機械が作成されています。同時に、彼らは人のように感じることができません。
シンボル アプローチ
問題解決の成功は、状況に柔軟に対処する能力によって大きく左右されます。機械は人間とは異なり、受け取ったデータを統一された方法で解釈します。したがって、人だけが問題の解決に参加します。マシンは、いくつかの抽象化モデルの使用を排除する、記述されたアルゴリズムに基づいて操作を実行します。プログラムから柔軟性を達成することは、問題解決の過程に関与するリソースを増やすことによって可能になります。
上記の欠点は、AI の開発で使用されるシンボリック アプローチの典型です。ただし、この人工知能の開発の方向性により、計算プロセスで新しいルールを作成できます。また、象徴的なアプローチから生じる問題は、論理的な方法で解決できます。
論理的なアプローチ
このアプローチには、推論のプロセスを模倣するモデルの作成が含まれます。それは論理の原則に基づいています。
このアプローチには、特定の結果につながる厳格なアルゴリズムの使用は含まれません。
エージェントベースのアプローチ
インテリジェントエージェントを使用しています。このアプローチは、次のことを前提としています。インテリジェンスは計算の部分であり、それによって目標が達成されます。マシンはインテリジェント エージェントの役割を果たします。彼女は特別なセンサーの助けを借りて環境を学習し、機械部品を介して環境と相互作用します。
エージェントベースのアプローチは、さまざまな状況でマシンが動作し続けることを可能にするアルゴリズムと方法の開発に焦点を当てています。
ハイブリッド アプローチ
このアプローチには、ニューラルモデルとシンボリックモデルの統合が含まれます。これにより、思考と計算のプロセスに関連するすべての問題の解決が達成されます。たとえば、ニューラル ネットワークは、機械の操作が移動する方向を生成できます。そして静的学習は、問題を解決するための基礎を提供します。
AI 投資開発
Gartner の専門家によると、2020 年代の初めまでに、リリースされるほぼすべてのソフトウェア製品が人工知能技術を使用するようになります。また、専門家は、デジタル分野への投資の約 30% が AI に依存すると示唆しています。
Gartner のアナリストによると、人工知能は人と機械の協力に新たな機会をもたらします。同時に、AIによる人間の移動のプロセスは止めることができず、将来的には加速します。
PwC は、新しいテクノロジーの急速な採用により、2030 年までに世界の国内総生産が約 14% 増加すると考えています。さらに、増加の約 50% は、生産プロセスの効率化をもたらします。指標の後半は、製品に AI を導入することで得られる追加利益になります。
この国はAIマシンの運用に最適な条件を作成しているため、最初は米国が人工知能の使用の影響を受けます。将来的には、こうした技術を製品や生産に導入することで最大の利益を引き出す中国に追い抜かれます。
また、新技術の導入により、さらに 80 万人の雇用が創出されます。専門家は、この数字がプロセスの自動化による欠員の損失を相殺すると指摘しています。アナリストは、企業を対象とした調査に基づいて、ファクトリー オートメーションへの支出が 2020 年代初頭までに約 460 億ドルに達すると予測しています。
ロシアでは、AI の分野でも作業が進行中です。 10 年間、州はこの分野で 1300 件以上のプロジェクトに資金を提供してきました。さらに、投資のほとんどは、商業活動の実施に関係のないプログラムの開発に費やされました。これは、ロシアのビジネス界が人工知能技術の導入にまだ関心を持っていないことを示しています。
これらの目的のために、合計で約230億ルーブルがロシアに投資されました。政府の補助金の規模は、他の国が示す AI 資金の額よりも劣っています。米国では、毎年約 2 億ドルがこれらの目的に割り当てられています。
基本的に、ロシアでは国家予算から資金が割り当てられ、AI 技術の開発が行われ、運輸部門、防衛産業、およびセキュリティ関連のプロジェクトで使用されます。この状況は、私たちの国では、投資された資金から特定の効果を迅速に達成できる分野に人々が投資する可能性が高いことを示しています。
上記の調査は、ロシアが現在、AI技術の開発に関与できる専門家を訓練するための高い可能性を持っていることも示しました.過去 5 年間で、約 20 万人が AI に関連する分野でトレーニングを受けました。
人工知能開発の展望
AI テクノロジーは次の方向に発展しています:
- AI の能力を人間の能力に近づける問題を解決し、それらを日常生活に統合する方法を見つける
- 人類が直面している課題を解決するための、本格的な頭脳の開発
現在、研究者は実際の問題を解決する技術の開発に注力しています。これまでのところ、科学者たちは本格的な人工知能の作成に近づいていません。
多くの企業がAI分野の技術開発を行っています。 「Yandex」は検索エンジンの仕事でそれらを1年以上使用しています。 2016 年以来、ロシアの IT 企業はニューラル ネットワークの分野の研究に取り組んできました。後者は検索エンジンの仕事の性質を変えます。特に、ニューラル ネットワークは、ユーザーが入力したクエリを、タスクの意味を最も完全に反映する特定のベクトル番号と比較します。つまり、言葉ではなく、本人が求めている情報の本質で検索を行うのです。
Abbyy は最近 Compreno システムを導入しました。それを利用して、自然言語で書かれたテキストを理解することができます。人工知能技術に基づく他のシステムも比較的最近市場に参入しました。
<オール>
- Findo。 システムは人間の音声を認識し、複雑なクエリを使用してさまざまなドキュメントやファイルの情報を検索できます。
- ガマロン。この会社は、自己学習機能を備えたシステムを導入しました。
- ワトソン。 多数のアルゴリズムを使用して情報を検索する IBM コンピューター。
- ViaVoice。 人間の音声認識システム。
大規模な営利企業は、人工知能分野の進歩を無視していません。銀行は、そのような技術を積極的に活動に取り入れています。 AI ベースのシステムの助けを借りて、取引所で取引を行い、資産を管理し、その他の操作を実行します。
防衛産業、医療、その他の分野では、物体認識技術が導入されています。また、ゲーム開発会社は AI を使用して次の製品を作成しています。
物体認識技術
ここ数年、アメリカの科学者グループが NEIL プロジェクトに取り組んできました。このプロジェクトでは、研究者はコンピュータに写真に写っているものを認識させます。専門家は、このようにして、外部からの介入なしに自己学習できるシステムを作成できると示唆しています。
VisionLab が LUNA プラットフォームを発表しました。これは、画像とビデオの膨大なクラスターからリアルタイムで顔を認識することができます。このテクノロジーは現在、大手銀行やネットワーク小売業者で使用されています。 LUNA を使用すると、人々の好みを比較して、関連する製品やサービスを提供できます。
ロシアの会社 N-Tech Lab も同様の技術に取り組んでいます。同時に、その専門家はニューラル ネットワークに基づく顔認識システムを作成しようとしています。最新のデータによると、ロシアの開発は、人よりも割り当てられたタスクにうまく対処しています。
AI は人類にどのように影響しますか?
スティーブン・ホーキング博士によると、将来の人工知能技術の発展は人類の死につながるでしょう。科学者は、AIの導入により、人々は徐々に劣化すると指摘しました.そして、自然進化の状況では、人が生き残るために絶えず戦う必要がある場合、このプロセスは必然的に彼の死につながります.
ロシアはAIの導入を積極的に検討している。アレクセイ・クドリンはかつて、そのような技術を使用すると、国家機構を維持するためのコストが GDP の約 0.3% 削減されると述べました。 Dmitry Medvedev は、AI の導入により多くの職業が消滅すると予測しています。しかし、当局者は、そのような技術の使用は他の産業の急速な発展につながると強調した.
世界経済フォーラムの専門家によると、2020 年代の初めまでに、生産の自動化により世界で約 700 万人が職を失うとのことです。 AIの導入は、経済の変革とデータ処理に関連する多くの職業の消滅を引き起こす可能性が高い.
McKinsey の専門家は、ロシア、中国、インドで生産自動化のプロセスがより活発になると述べています。これらの国では、近い将来、AI の導入により最大 50% の労働者が職を失うことになります。それらの場所は、コンピューター化されたシステムとロボットに取って代わられます。
マッキンゼーによると、小売業やホテルのスタッフなど、手作業や情報処理を伴う仕事は人工知能に取って代わられるでしょう。
あるアメリカ企業の専門家によると、今世紀半ばまでに世界の雇用数は約 50% 減少するとのことです。人は、同じかそれ以上の効率で同様の作業を実行できる機械に取って代わられます。同時に、専門家は、この予測が指定された時間より前に実現されるオプションを除外しません。
他のアナリストは、ロボットが引き起こす可能性のある害を指摘しています。たとえば、マッキンゼーの専門家は、ロボットは人間とは異なり、税金を払わないと指摘しています。その結果、予算収入の減少により、州はインフラを同じレベルで維持できなくなります。そのため、ビル・ゲイツはロボット機器に新たな税金を課すことを提案しました。
AIテクノロジーは、ミスの数を減らすことで企業の効率を高めます。さらに、人では達成できないレベルまで操作の速度を上げることができます。
