人工知能と機械学習は、人間社会におけるその実装および/またはそれらの派生物が必然的に根本的に変える2つの技術です。 この記事では、現在どのような傾向が特に目立っているのか、世界中の科学者が何をしているのか、そして今何が起こっているのかを説明しています。
1.自然言語での作業
すべての言語翻訳およびテキスト認識システムは、訓練されたニューラルネットワークに基づいて機能し始めました。 実際のところ、これは同じGoogle翻訳ですでにはっきりと見えており、翻訳の品質は日々向上しています。 どうやら、特に今年は多くの研究チームが多言語コンプレックスを開発するので、テキストの機械処理の結果が実際の翻訳者の仕事の質に匹敵するまで、ほとんど時間が残っていません。 したがって、たとえば、今すぐ中国語を学び始める価値があるかどうかはあまり明確ではありません。
2.人々のキャスト
特定の人、彼の行動、および習慣をシミュレートするためのニューラルネットワークのトレーニングについては、悪い進歩はありません。 これまでのところ、主な問題は、AIが必要とするデータの種類が完全には明確ではないため、オプションとして、たとえばインターネットでのコミュニケーションで特定のキャラクターを確実に模倣できるため、AIをよく知っている人が偽物を認識できないようにすることです。 しかし、この研究のいくつかの側面では、すでに深刻な成果があり、すべてのAIが特定の作家の文学スタイルをすぐに再現できると判断しています。 現時点では、すべての編集者は一生懸命働く必要がありますが、一方で、おそらくその頃には、作品のスタイルと作品自体が著作権の対象になります。
3.コンピュータービジョン
最近まで、ニューラルネットワークをトレーニングしてオブジェクトを認識するには、オブジェクトに手動でラベルを付ける必要がありましたが、それは穏やかに言えば、非常に高速で効果的ではありませんでした。 ただし、昨年はこの分野で突破口があり、今ではAIはほとんどプロンプトなしで学習できます。 同時に、ニューラルネットワークは、特別な専門知識なしで写真と見分けがつかない画像を生成する方法を学び、Nvidiaは同じことを行うことができるが、ビデオを使用できるニューラルネットワークを作成しました。 「オブジェクト」ではなく「概念」がAIとの通信においてますます重要な役割を果たすため（たとえば、「大きな亀」は概念であり、「そのような座標を持つ画像領域」はオブジェクトです）、やがて実際に「指で」AIに彼から必要なものを説明する完全に人工的なビデオ素材を作成することが可能になります。
インターネットは、一度も起こったことのないビデオの証拠ですぐにいっぱいになり、世界で実際に何が起こっているのかを理解することはさらに難しくなります。
4.実用化
AIがGo、チェスギャンビットのプレイ、またはトレーニング専用に設計された不自然なアルゴリズムとイベントの分析など、人工的な問題の解決を主に訓練した段階はほぼ完了しています。 交換トレンドや都市交通管理のモデリングから、ゲノム解析や医薬品開発まで、人間の活動の実際の側面にニューラルネットワークを導入する段階が始まっています。 彼らはまた、金融セクターへのニューラルネットワークの導入にも積極的に取り組んでおり、AIはすぐにトレーダーの忠実なアシスタントになり、将来、特定の人の行動パターンでニューラルネットワークをトレーニングすることが標準になると、彼は自分と同じように人のために取引できるようになります- 24時間。
すぐに、これらのシステムは責任範囲を最適化するのに十分な情報を獲得し、私たちの生活は非常に多くの面で劇的に変わり始めます。 缶詰やマッチを買いだめするのが理にかなっているわけではありませんが、AIの解釈可能性に関する非常に深刻な問題がすでに始まっているため、すべての専門家がニューラルネットワークの安全性を保証しているとは限りません。
5. AIの解釈可能性
近年、巨額の資金がニューラルネットワークの研究開発に投資されているため、この分野で大きな進歩があったことは驚くことではありません。 しかし、問題を生み出したのは彼でした。それは、もはや科学界の（いわば）限界的な領域の多くとは考えられておらず、議論のために育てられたものです。
大まかに言えば、多くの場合、専門家でさえも、機能的に有用なニューラルネットワークがデータを処理して結果を生成する方法を正確に理解していないか、まったくまったく理解していません。 AIはしばしばブラックボックスになり、一部の企業（たとえば、この問題の極度の深刻さを語るGoogleと同じ）は現在調査を行っています。その唯一の目的は、1つの単純な事実を理解することです：AIの開発と導入を継続することの安全性実生活で？ Google Brainの研究者であるBin Kimとのこのテーマに関する優れたインタビューがあります。彼女はこの問題に対処しているだけで、彼女の言うことから判断すると、彼女と同僚はAIが間違いなく安全であるという自信をほとんど持っていません。
6. AIの倫理
実際、上記は人工知能に携わる専門家によく理解されているので、誰もが突然かつ満場一致で「AIの倫理」、つまり、この不可解なものが突然悪夢のようなものに対して効率を発揮し始めないようにする方法を世話した。 しかし、これまでのところ、明らかに、この業界の主要なプレーヤーによる認識は別として、ある種の特別な道徳と倫理をニューラルネットワークのために開発し、実装する必要があるとはいえ、事態は進んでいません。
一般的には、Azimovを読み直します。