AI の種類 - 狭い知能、一般的な知能、超知能

すべての AI が同じように作られているわけではありません。人々が人工知能について話すとき、それはスパム フィルターから知覚ロボットに至るまで、あらゆるものを意味するかもしれません。 3 つの主要なカテゴリを見て混乱を解消しましょう。

🎯 狭い AI (弱い AI) - 現在私たちが持っているもの

狭い AI は、1 つの特定のことを非常にうまく実行できるように設計されています。訓練以外のことは何もできない。今日あなたがやり取りするすべての AI システムは、狭い AI です。

• スパム フィルター - ジャンク メールをキャッチするのは得意ですが、ディナーを勧めるのには役に立ちません
• Satnav のルート計画 - 道案内は得意ですが、詩は書けません
• ChatGPT - 言葉遣いは印象的ですが、物理的にお茶を淹れることはできません

「弱い」という言葉に騙されないでください。狭い AI は、特定のタスクにおいて非常に強力であり、多くの場合、人間よりもはるかに優れています。それが「弱い」のは、その目的を超えて一般化できないという意味でのみです。

🌍 汎用人工知能 (AGI)

AGI は、人間が実行できる あらゆる 知的作業を学習して実行できるシステムです。コードの作成から音楽の作曲、病気の診断まで、それぞれについて特別な訓練を受けることなく切り替えることができます。

ナロー AI を、直線のみで走ることができる世界クラスのスプリンターと考えてください。 AGI は十種競技者であり、あらゆる能力を備えています。

AGI は存在しますか? いいえ、まだ存在しません。研究者の中には、私たちが近づいていると信じている人もいれば、それは何十年も先のこと、あるいはまったく不可能かもしれないと考えている人もいます。これは今日のテクノロジーにおける最大の議論の 1 つです。

⚡ 人工超知能 (ASI)

ASI は、科学的創造性、社会的スキル、戦略的思考など、あらゆる分野で人間の能力を超えています。これはサイエンスフィクションの話です。

AGI が十種競技選手であれば、ASI はあらゆるスポーツで同時にあらゆる世界記録を破るアスリートとなります。

ASI は存在しませんし、今後も存在しない可能性があります。しかし、この概念は AI の安全性と規制に関する多くの議論の原動力となるため、この概念を理解する価値はあります。

🔄 AI を分類する別の方法 - 機能ごと

研究者はまた、情報を「どのように」処理するかによって AI をグループ化します。

リアクティブマシン

最もシンプルなタイプ。彼らは過去のやり取りの記憶を持たずに入力に反応します。 IBM の Deep Blue (チェス コンピューター) は反応型で、ターンごとにボードを最初から評価しました。

限られたメモリ

最新の AI のほとんどがここに住んでいます。これらのシステムは履歴データから学習し、最近のコンテキストを使用して意思決定を行います。自動運転車、レコメンデーション エンジン、ChatGPT はすべて、限られたメモリを使用します。会話は記憶されますが、それはそのセッションのみです。

心の理論 (理論的)

これは、人間が自然にお互いを読み合うように、感情、信念、意図を理解する AI です。現在の AI は、テキスト内の共感を シミュレート できますが、ユーザーの感情を真に理解することはできません。

自己認識AI (理論的)

本物の意識と自己認識を持ったAI。これは哲学とSFの領域にしっかりと残っています。現在、自己認識に近いものを備えた AI システムはありません。

🤔 大規模な言語モデルはどこに適合しますか?

GPT-4、Claude、Gemini などのモデルは メモリが限られた狭い AI です。はい、彼らは驚くほど多用途に見えます。エッセイを書いたり、数学の問題を解決したり、言語を翻訳したり、コードを生成したりできます。しかし、彼らは依然として 1 つの基本的なことを行っています。それは、トレーニング データから学習したパターンに基づいて、次に考えられる単語 (またはトークン) を予測することです。