弱い人工知能

ウェイモの自動運転車が道路を走行し、人々が見守る
上の写真のウェイモのような自動運転車は弱いAIを利用している

弱い人工知能（弱いAI）は、心の限られた部分を実装した人工知能、または狭義のAI、人工狭義の知能（ANI）であり、[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 1つの狭いタスクに焦点を当てています。

弱い AI は強い AIと対比され、さまざまな解釈が可能です。

狭義のAIは、「単一の狭義のタスクに限定されている」と分類できます。現代のAIシステムのほとんどはこのカテゴリに分類されます。[ 4 ]汎用人工知能は、その逆です。

アプリケーションとリスク

狭義のAIの例としては、AlphaGo [ 5 ] 、自動運転車、医療分野で利用されるロボットシステム、診断医などが挙げられます。狭義のAIシステムは信頼性が低い場合、時に危険を伴います。また、その動作は一貫性を欠く可能性があります。 [ 6 ] AIが複雑なパターンを理解し、様々な環境で確実に機能する解決策を導き出すことは困難です。この「脆さ」は、予期せぬ形で故障を引き起こす可能性があります。[ 7 ]

AIの限定的な欠陥は、時に重大な結果をもたらす可能性があります。例えば、電力網の混乱、原子力発電所の損傷、世界的な経済問題、自動運転車の誤誘導などです。[ 1 ]医薬品の仕分けや配送が不正確になる可能性があります。また、AIに欠陥があったり、偏りがあったりすると、医療診断が最終的に深刻な結果、時には死に至ることもあります。[ 8 ]

シンプルなAIプログラムはすでに社会に浸透していますが、多くの場合、一般の人々に気づかれることはありません。タイピングの自動修正機能、音声認識による音声テキスト変換プログラム、そしてデータサイエンス分野における大幅な拡張などがその例です。[ 9 ]狭義のAIもまた、不当な懲役刑、職場における女性採用差別、自動運転による死亡事故など、様々な論争を巻き起こしてきました。[ 10 ]

「狭義の」AIであるにもかかわらず、レコメンデーションシステムはユーザーの投稿、パターン、トレンドに基づいてユーザーの反応を予測するのに効率的です。[ 11 ]例えば、TikTokの「For You」アルゴリズムは、1時間以内にユーザーの興味や好みを判断できます。[ 12 ]他のソーシャルメディアAIシステムは、プロパガンダやその他の潜在的に悪意のある活動に関与している可能性のあるボットを検出するために使用されています。[ 13 ]

弱いAI対強いAI

ジョン・サールは強いAI（ここで言う強いAIとは意識を持つAIのことである）の可能性に異議を唱えている。さらに彼は、チューリングテスト（アラン・チューリングによって考案され、元々は「模倣ゲーム」と呼ばれていたもので、機械が人間と区別がつかないほど会話できるかどうかを評価するために用いられた）は、AIが「強い」かどうかをテストするのに正確でも適切でもないと考えている。[ 14 ]

アントニオ・リエトなどの学者は、AIと認知モデル化に関する現在の研究は弱いAI仮説（「一般的な」AIと「狭い」AIの区別と混同してはならない）と完全に一致しており、認知に着想を得たAIシステムが強いAI仮説を支持するという一般的な仮定は不適切で問題があると主張している。なぜなら、「脳と心の人工モデルは、精神現象を理解するために使用できるが、それがモデル化している実際の現象であるかのように装う必要はない」[ 15 ]からである（一方で、強いAI仮定によって暗示されているように）。

参照

参考文献

  1. ^ a b Dvorsky, George (2013年4月1日). 「最初のAI大惨事まであとどれくらい？」 . Gizmodo . 2021年11月27日閲覧。
  2. ^ Muehlhauser, Luke (2013年10月18日). 「ベン・ゴーツェル氏によるAGI分野についての考察」 .機械知能研究所. 2021年11月27日閲覧。
  3. ^ Chalfen, Mike (2015年10月15日). 「AIアプリ構築の課題」 . TechCrunch . 2021年11月27日閲覧。
  4. ^バートネック, クリストフ; リュトゲ, クリストフ; ワグナー, アラン; ウェルシュ, ショーン (2021).ロボティクスとAIにおける倫理入門. SpringerBriefs in Ethics. 出版社: Springer International Publishing. doi : 10.1007/978-3-030-51110-4 . ISBN 978-3-030-51109-8. S2CID  224869294 .
  5. ^エデルマン、ゲイリー・グロスマン (2020年9月3日). 「我々は狭義のAIと汎用AIの間のAIの薄明かりの領域に入りつつある」 . VentureBeat . 2024年3月16日閲覧。
  6. ^ Kuleshov, Andrey; Prokhorov, Sergei (2019年9月). 「弱いAIシステムの性能特性を標準化・比較するために必要な定義のドメイン依存性」. 2019 International Conference on Artificial Intelligence: Applications and Innovations (IC-AIAI) . ベオグラード, セルビア: IEEE. pp.  62– 623. doi : 10.1109/IC-AIAI48757.2019.00020 . ISBN 978-1-7281-4326-2. S2CID  211298012 .
  7. ^スタッフ、Bulletin（2018年4月23日）。「人工知能の軍事応用の可能性と危険性」。Bulletin of the Atomic Sc​​ientists 。 2024年10月2日閲覧。
  8. ^ショーチク、コンラッド;ユルコフスカ＝ゴムウカ、アガタ（2021年12月16日）。「人工知能の倫理的、法的、政治的課題: AI 関連の脅威と希望への対応としての法」。世界先物: 1–17 . doi : 10.1080/02604027.2021.2012876。ISSN 0260-4027。S2CID 245287612。  
  9. ^ Earley, Seth (2017). 「AIの問題点」. IT Professional . 19 (4): 63– 67. Bibcode : 2017ITPro..19d..63E . doi : 10.1109/MITP.2017.3051331 . ISSN 1520-9202 . S2CID 9382416 .  
  10. ^ Anirudh, Koul; Siddha, Ganju; Meher, Kasam (2019). 『クラウド、モバイル、エッジのための実践的ディープラーニング』 O'Reilly Media. ISBN 9781492034865。
  11. ^カイザー、キャロリン、アフビア、アーロン、ラウシュナベル、フィリップ・A.、ウィンブル、マット（2020年9月1日）「ソーシャルメディアモニタリング：マーケターはFacebookのブランド写真から何を学べるか？」『ジャーナル・オブ・ビジネス・リサーチ』117 : 707– 717. doi : 10.1016/j.jbusres.2019.09.017 . ISSN 0148-2963 . S2CID 203444643 .  
  12. ^ Hyunjin, Kang (2022年9月). 「AIエージェンシー vs. ヒューマンエージェンシー：TikTokにおける人間とAIのインタラクションの理解とユーザーエンゲージメントへの影響」 . Journal of Computer-Mediated Communication . 27 (5) zmac014. doi : 10.1093/jcmc/zmac014 . hdl : 10356/165641 . 2022年11月8日閲覧。
  13. ^ Shukla, Rachit; Sinha, Adwitiya; Chaudhary, Ankit (2022年2月28日). 「TweezBot：Twitterソーシャルネットワーク向けAI駆動型オンラインメディアボット識別アルゴリズム」 . Electronics . 11 (5): 743. doi : 10.3390/electronics11050743 . ISSN 2079-9292 . 
  14. ^ Liu, Bin (2021年3月28日). "「『弱いAI』は『強いAI』にはなりそうにありませんが、私たちにとってその最大の価値は何でしょうか？」arXiv : 2103.15294 [ cs.AI ]。
  15. ^ Lieto, Antonio (2021). 『人工心のための認知デザイン』 ロンドン、イギリス: Routledge, Taylor & Francis. p. 85. ISBN 9781138207929。
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