人工知能の発展段階と種類とは

27/04/2024 0 min read

人工知能はコンピューター科学の一分野であり、学習や活動計画能力といった人間の特性を機械に付与し、人間の能力を再現できるシステムやアルゴリズムを開発しようとするものである。その結果、さまざまな分野で数多くの用途がある。

人工知能とは、簡単に言えば、意思決定、物体認識、複雑な問題の解決など、人間の認知プロセスを再現できる機械を設計・創造することである。人工知能の3つのカテゴリーとともに、人工知能の種類とは何かを探ってみましょう。

人工知能の種類を知る前に、未来を変える可能性を秘めた人工知能技術には、一般人工知能（AGI）、狭域人工知能（ANI）、人工超知能（ASI）という3つの段階がある。以下に人工知能の進化の段階を示す：

狭域人工知能（ANI）

弱い人工知能と呼ばれることもある狭域人工知能は、人工知能システムが命令を実行したり、特定の仕事を定義したりするようなものだ。狭域人工知能は、1つの認知能力を習得し実行するように設計されており、異なるスキルを自ら学習することはできない。そのため、技術を単独で理解することはできない。これらの技術は、機械学習やニューラルネットワークのアルゴリズムの中で、指定された目標を達成するために定期的に併用されている。

このような処理は、音声コマンドを認識して返答することはできるが、他のタスクではうまく機能しないので、狭い人工知能の一例である。

狭域人工知能は、例えば、画像認識ソフトウェア、自動運転車、人工知能ベースのバーチャルアシスタントなど、いくつかの利用可能性を持っている。

一般人工知能（AGI）

強力な人工知能とも呼ばれる一般的な人工知能は、人工知能の進化における次の段階であり、機械が人間のように推論し意思決定する能力を獲得するだけではありません。

強力な人工知能に関する第一の事実は、それが既存のモデルを持たない仮説的な概念であるということである。とはいえ、そのような機械はおそらく人間のような知能を持つだろうと予測されている。

強力な人工知能は、スティーブン・ホーキング博士を含む多くの科学者によって、人間の存在を脅かすものと考えられている：

「人工知能の最果てで、人間の介入なしに達成された場合、人類の未来は暗いものになるかもしれない。人工知能は自ら設計し、自己改良していくが、そのスピードはますます速くなっていくだろう。生物学的進化の速度が遅いプロセスによって制限されている人間は、人工知能を持つ人間に対して絶望的である。

人工超知能（ASI）

人工超知能とは、コンピューターが平均的な人間と同じ知能を持つだけでなく、人間よりもはるかに高い知能を持つようになることを意味する。実際、これまでの未来映画の筋書きでは、人工超知能は、SF小説に描かれているように、機械が権力を握るシナリオを示していた。

これは近い将来実現する可能性がある。「人工知能（人工知能は現実のものだが、狭い意味での人工知能に限定されるものではない）の発展スピードは速い。ディープマインドのようなグループと直接連絡を取っていないほとんどの人は、その進歩の速さを知らない。したがって、イーロン・マスクが言ったように、「5年以内に（最大でも10年以内に）何か危険なことが起こる可能性がある」というリスクがある。

人工知能にはどのような種類があるのか、以下で紹介しよう：

反応型人工知能

受動的なロボット生物は、受動的な人間と同じように刺激を受けると行動するだけである。彼らは今すぐ答えることはできるが、過去のことは覚えていないかもしれない。彼らは経験を覚えているものではなく、試練を受けた後に新しい知識や能力を持つものではない。このため、反応する機械がある数の入力に反応する範囲は非常に狭いことにも注意しなければならない。反応機械は人工知能活用の中心を構成する。

リアクティブ・マシンの動作は、メールの受信トレイから迷惑メールをフィルタリングしたり、買い物履歴に基づいて商品を推薦したりといった、いくつかの初歩的な自律操作を行うことで明らかになる。反応型人工知能は、斬新な解決策を生み出したり、それ以上の複雑な能力を持つことはできないが、無限の改良は可能である。

限られたメモリしか持たない人工知能

この種の不安定さは、過去のデータを保存し、それを使って予測を立てたり、改善の方向性を提示したりできるメモリー人工知能によって、いくらか緩和されるかもしれない。これはつまり、世界に関するずれた短期的な知識を独自に作り出し、日常的な稀な状況においてのみこの知識に基づいて行動することを意味する。

この人工知能の本質は、人間のニューロンのパターンに基づくディープラーニング・アプローチに直接依存している。この事実は、機械が経験を通じてデータを受け入れ、そこから学習することを可能にし、機械が取るあらゆる行動の精度を向上させる。

私たちのスマートフォン、音声アシスタント、自動運転車、そして家庭内の音声作動システムでさえ、この種の人工知能を使用している。これは、単なるチャットやパーソナルアシスタントといった場面だけでなく、自律走行車などのより高度な認識にも応用できる。

心の理論の人工知能

心の理論とは、人間の感情を調べ、それを発見する人工知能のことである。この表現は心理学に由来するもので、共感し、自分自身を納得させ、その先にあるものを予測することができる人の能力を定義するために使われる。セオリー・オブ・マインドがすぐに現実のものになるかどうかについては疑問があるが、人工知能開発の領域では重要で有望なもののようだ。

自己認識型人工知能

自己認識型人工知能の主なアイデアは、自己意識を持つ能力にある。人間のように学習し、知覚し、検知し、考えることができる。この単一の人工知能という点を、人工知能の特異点と呼ぶ。自己認識のある人工知能は、人工知能開発の目標のひとつである人工知能特異点かもしれない。自己認識の人工知能が実現すれば、他人の感情とは別に、人工知能マシンも自己の感覚を持つことになるので、余計にそうなる。