人工知能(AI)の定義はここ数十年の間に数多く浮上しているが、ジョン・マッカーシーは2004年の 論文(リンク先はibm.com外)で次のような定義を提示している。" それは、知的な機械、特に知的なコンピューター・プログラムを作る科学と工学である。 これは、コンピューターを使用して人間の知能を理解するという同様のタスクに関連していますが、AI は生物学的に観察可能な方法に限定される必要はありません。」
しかし、この定義の何十年も前、人工知能の話題の誕生は、1950年に出版されたアラン・チューリングの代表的な著作『"Computing Machinery and Intelligence" 』(リンクはibm.comの外にあります)によって示されます。 この論文では、「コンピューターサイエンスの父」と呼ばれることが多いチューリングは、「機械は考えることができるのか?」という質問をしています。そこから、彼は現在「チューリング テスト」として有名になっているテストを提案します。このテストでは、人間の尋問者がコンピューターと人間のテキスト応答を区別しようとします。このテストは公開以来多くの精査を受けてきましたが、言語学に関するアイデアを活用しているため、依然として AI の歴史の重要な部分であるだけでなく、哲学内で進行中の概念でもあります。
その後、スチュアート・ラッセルとピーター・ノービグは、『人工知能』(Artificial Intelligence)を出版した:A Modern Approach』(リンク先はibm.com外)を出版し、AI研究の主要な教科書のひとつとなりました。その中で彼らは、合理性と思考と行動に基づいてコンピューター システムを区別する、AI の 4 つの潜在的な目標または定義を詳しく掘り下げています。
ヒューマンアプローチ:
理想的なアプローチ:
Alan Turingの定義は、「人間のように振る舞うシステム」のカテゴリーに入るでしょう。
最も単純な形では、人工知能は、コンピューターサイエンスと堅牢なデータセットを組み合わせて問題解決を可能にする分野です。また、人工知能と関連してよく言及される機械学習と深層学習の下位分野も含まれます。これらの分野は、入力データに基づいて予測や分類を行うエキスパートシステムの作成を目指すAIアルゴリズムで構成されています。
長年にわたり、人工知能は誇大広告のサイクルを繰り返してきましたが、懐疑的な人にとって、OpenAI の ChatGPTのリリースは転換点を示すようです。 前回、生成AIがこれほど大きくなったとき、画期的な進歩はコンピューター・ビジョンにありましたが、今では自然言語処理において飛躍的な進歩が見られます。そして、それは言語だけではありません。生成モデルは、ソフトウェアコード、分子、自然画像、その他さまざまな種類のデータの文法も学習できます。
このテクノロジーの用途は日々拡大しており、私たちはその可能性を模索し始めたばかりです。しかし、ビジネスにおけるAIの使用に関する誇大宣伝が始まるにつれて、倫理に関する会話が非常に重要になります。 AI倫理をめぐる話題の中でIBMがどのような立ち位置にあるのか、詳しくはこちらをご覧ください。
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弱い AI (狭い AI または狭い人工知能 (ANI) とも呼ばれる) は、特定のタスクを実行するように訓練され、焦点を当てた AI です。今日私たちを取り巻くほとんどの AI は、弱い AI によって動かされています。このタイプの AI は決して弱いものではないため、「狭い」という表現がより正確かもしれません。これにより、Apple の Siri、Amazon の Alexa、IBM ワトソン、自動運転車などの非常に堅牢なアプリケーションが可能になります。
強力な AI は、汎用人工知能 (AGI) と人工超知能 (ASI) で構成されます。人工一般知能(AGI)、あるいは一般的なAIとは、機械が人間と同等の知能を持ち、問題を解決し、学習し、将来の計画を立てる能力を持つ自意識を持っているAIの理論的な形態である。 超知能としても知られる人工超知能 (ASI) は、人間の脳の知能と能力を超えるでしょう。強力な AI はまだ完全に理論上のものであり、今日使用されている実践例はありませんが、AI 研究者がその開発を検討していないという意味ではありません。それまでの間、ASIの最も良い例はサイエンスフィクションのものかもしれません。たとえば、 2001年の「スペースオデッセイ」の超人的で不正なコンピューターアシスタント、HALなどです。
ディープラーニングと機械学習は同じ意味で使用される傾向があるため、この 2 つの間のニュアンスに注目する価値があります。前述したように、ディープラーニングと機械学習はどちらも人工知能のサブ分野であり、ディープラーニングは実際には機械学習のサブ分野です。
ディープラーニングは実際にはニューラルネットワークで構成されています。ディープ ラーニングの「ディープ」とは、入力と出力を含む 3 つ以上の層で構成されるニューラル ネットワークを指し、ディープ ラーニング アルゴリズムとみなすことができます。これは通常、次の図を使用して表されます。
ディープラーニングと機械学習の違いは、各アルゴリズムの学習方法にあります。ディープラーニングは、プロセスの特徴抽出部分の多くを自動化し、必要な手動介入の一部を排除し、より大きなデータセットの使用を可能にします。レックス・フリッドマン氏が上記の MIT 講義で述べたように、ディープラーニングは「スケーラブルな機械学習」と考えることができます。古典的な、つまり「深くない」機械学習は、学習するために人間の介入に大きく依存します。人間の専門家は、データ入力間の違いを理解するために特徴の階層を決定します。通常、学習にはより構造化されたデータが必要です。
「深い」機械学習は、教師あり学習とも呼ばれるラベル付きデータセットを活用してアルゴリズムに情報を提供できますが、必ずしもラベル付きデータセットを必要とするわけではありません。非構造化データを生のまま取り込むことができる(例えば、以下のような)。 テキスト、画像など)、さまざまなカテゴリのデータを相互に区別する特徴の階層を自動的に決定できます。機械学習とは異なり、データを処理するために人間の介入が必要ないため、より興味深い方法で機械学習を拡張することができます。
生成AI (ジェネレーティブAI) は、未加工のデータ (例えば、Wikipediaの全文またはレンブラントの作品集) を受け取り、要求されたときに統計的に可能性のある出力を生成するように「学習」できるディープ・ラーニング・モデルを指します。生成モデルは学習データを簡略化した表現をエンコードし、高度なレベルで、元データと似ているが同一ではない新しい作品を作り出します。
生成モデルは、数値データの統計解析においては長年にわたって使用されてきました。しかし、ディープ・ラーニングの台頭により、これらのモデルを画像や音声などの複雑なデータ・タイプに拡張することが可能になりました。このクロスオーバーの偉業を達成した最初のモデルのクラスの一つが、2013年に導入された変分オートエンコーダー (VAE) です。VAEは、現実的な画像や音声の生成に広く使用される最初のディープラーニング・モデルでした。
「VAEは、モデルのスケーリングを容易にすることで、深層生成モデリングの門戸を開きました」と、MIT-IBM Watson AI Labの生成AIの専門家であるAkash Srivastava氏は述べています。「現在の生成AIの多くは、ここから始まったものです」
GPT-3、BERT、DALL-E 2といったモデルの初期の例は、何が可能かを示しました。将来的には、ラベル付けされていない幅広いデータ・セットで学習され、最小限のファイン・チューニングでさまざまなタスクに使用できるモデルが求められます。単一の領域で特定のタスクを実行するシステムは、より汎用的に学習し、課題や分野を横断的に扱うBroad AI (広いAI) に道を譲りつつあります。ラベル付けされていない大規模なデータ・セットでトレーニングされ、さまざまな用途向けに微調整された基盤モデルが、この変化を後押ししています。
生成AIについては、基盤モデルが企業におけるAIの導入を劇的に加速させると予測されています。ラベル付けの負担が軽減されることで企業が参入しやすくなり、高精度で効率的なAI主導の自動化が可能になることで、より多くの企業がより幅広い必要不可欠な業務領域にAIを導入できるようになります。IBMは、基盤モデルのパワーが、「摩擦レス」なハイブリッドクラウド環境の中で、最終的にはすべての企業にもたらされることを予期しています。
AI システムは現在、現実世界で多数利用されています。 最も一般的な例をいくつか以下に挙げます。
「考える機械」という考えは、古代ギリシャにまで遡ります。 しかし、電子計算機の登場以来 (また、この記事で述べられているいくつかのトピックに関連して)、人工知能の進化過程には、以下のような重要な出来事や事件があります。
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