人工知能のデメリットを克服する方法

人工知能（AI）の領域は大きな変化を遂げ、年々高度化している。人工知能はゲームを変えるテクノロジーとして称賛されている。人工知能はその知性により、音声認識、パターンの視覚化、意思決定など、人間よりも先にタスクをこなすが、言語を変換することしかできない。とはいえ、ChatGPTのリリース以来、その定義は類推されてきた。しかも、生成型人工知能の能力を過大評価しているだけではない。

しかし、人工知能にはデメリットもある。ここでは、人工知能のデメリットを評価し、人工知能のデメリットを克服するための貴重な示唆を得たいと思います。

人工知能の短所

人工知能はいくつかの点で人間より優れていますが、人工知能にはいくつかの欠点があります。魅力的なことに、ゲーム中に他のみんなを出し抜くようなジャッジをする人工知能は、ゲームのルールのほんのわずかな変化に苛立ちを覚えるだろう。しかも、得た知識を別のゲームで応用することは難しいのでできないだろう。その能力と相まって、人間はたとえデータにほとんどアクセスできなくても、与えられたタスクとは関係のない他のタスクを行うために経験を汎化することができ、この特徴は偉大な人工知能の先駆者たちによって賞賛された。

ディープラーニングとニューラルネットワークは脳のニューロンの相互作用を模倣することを意図しているが、脳の複雑な機能についてはまだ消化されていないことが多い。処理能力に関して言えば、私たちの脳は何千ものCPUとGPUからなるスーパーコンピューターのようなものだ。

私たちのスーパーコンピューターでさえ、1秒間に1エクサフロップで動作する人間の脳より弱い」と専門家は言う。しかし、我々が必要とする計算能力を予測するアルゴリズムはまだ改善されておらず、難しい。

興味深いことに、処理能力の高さが、さまざまな生物に見られるような高い知性に直結するとは限らない。ある種の動物が人間よりも大きな脳の大きさと神経細胞を持っているという事実によって、ハードウェアが高い知能をもたらすという考えは誤りであることが示された。人工知能の利用限界を認識することは、その本質的な部分のひとつである。人間レベルの人工知能にはまだ程遠いものの、企業はこの問題に取り組もうとしている。

人工知能の限界を克服するには

しかし、このような困難があっても、人工知能の欠点を克服することは可能です。ブラックボックスの問題に取り組むために、説明可能な認知人工知能が開発されている。説明可能な人工知能とは、予測や決定に至るプロセスを説明する透明なアルゴリズムに焦点を当てた概念である。このような透明性は、アルゴリズムの誤りや偏りを発見する助けにもなる。

人工知能と機械学習が学習するための高品質なデータを管理するため、もう一つ不可欠な側面がデータ管理とガバナンスである。アルゴリズムから高い効果を引き出すためには、企業はデータ管理とガバナンスに投資しなければならない。

人工知能の頂点は、人間の知性との統合から生まれる創造的な哲学の拠点として予見される。人工知能が人間の思考プロセスを複製し、完全に代替できるようになることは、ほぼ否定できる。それでも、私たちと協力して仕事をこなせる、より知的で人間に近いシステムの構築には大きな進歩が見られる。

企業は、人工知能の限界を克服するために様々な技術を採用したり、人工知能の利点からより多くの利益を得たりすることができる。以下に、これらの読解ストラテジー、例題、視覚教材の完全な解答を掲載しましたので、学習スタイルに合わせてご活用ください。

アルゴリズムのアップデートを改善する

企業は一歩前進し、パフォーマンスの一貫性を保つために人工知能アルゴリズムを改善し続けることをお勧めします。アルゴリズムの絶え間ないチューニングとモデルのアップデートは、欠点に対する解決策を提供し、それゆえ精度をレベルアップさせることができる。例えば、グーグル検索は常に人工知能アルゴリズムを改良し、時間の経過とともにより良い精度と関連性を確保している。

ハイブリッド・インテリジェンス

人間の知識は人工知能の限界と目標を受け入れ、より良い結果をもたらします。企業は、人工知能が意思決定プロセスにおいて人間のオペレーターの作業を支援する混合戦略を利用することができる。例えば、ヘルスケアでは、診断ツールに統合された人工知能を使用することで、プロセス中のエラーを排除し、人間の専門知識を人工知能と組み合わせることができる。

説明可能な人工知能

人工知能による意思決定の相互運用性と説明可能性は、信頼と互恵的な協力関係の構築に役立つ。例えば、説明可能な人工知能の手法は、人工知能がどのようにしてその根拠を導き出すかについての洞察を人間に提供する。これは、特にヘルスケアや自動運転車などの分野では極めて重要だ。同様に、IBMとDARPAは、意思決定プロセスを明確にすることを意図して、説明可能な人工知能の研究を行っている2つの組織である。

データの質とバイアスの排除

最高品質のデータを入力し、バイアスに対処することで、人工知能アルゴリズムのパフォーマンスが向上する可能性がある。組織は、効率的なデータ収集プロセスを導入し、混合データセットを使用することで、システム内のバイアスを確実に排除することができる。人工知能モデルは定期的に監査・管理され、内部での差別的行動を排除する必要がある。

共同学習

人工知能システムは、コラボレーションのプラットフォームであるテクノロジーを通じて、人間の集合知から学ぶことができる。人工知能は、人間の相互作用やインプットから学習することで、ビジネスに常に改善する機会を与えることができる。Kaggleのようなクラウドソーシング・プラットフォームは、データ科学者間の協力を促進し、人工知能モデルを強化する。

強化学習と自己学習の報酬

企業は、機械学習システムに自己最適化を提供できる強化学習法を調査することができる。強化学習は、人工知能が経験を積み重ね、より良い結果を得るために自らを修正し続けることを可能にする。例えば、ディープマインドのアルファ碁は、強化学習と呼ばれる方法を用いることで、囲碁を打つ人間のレベルを向上させた。

量子コンピューター

量子コンピューターを導入すれば、このような制約を回避できる可能性がある。量子機械学習アルゴリズムは、光速を超えた複雑な計算を扱うため、より複雑な人工知能アルゴリズムを可能にする。IBM、グーグル、マイクロソフトなどは、人工知能を目的とした量子コンピューティングを精力的に研究している。

この記事は、人工知能の欠点と、適切な戦略の助けを借りてそれを克服する方法を示す目的で書かれている。GPT-4の開発元であるOpenAIが最新製品を発表し、生成人工知能ツールの分野に多くの新参者が参入したことで、人工知能の領域は革命を起こしている。世界は、変化と破壊の時代を同時に目撃しようとしている。