10 年の AI とニューラル ネットワークに関して最も誤解されている 2023 の質問
AI とニューラル ネットワークの分野は常に進化し、より複雑になっているため、人々が聞きたがらない誤解や質問がたくさんあります。 これらの問題を明確にするために、私たちは著名な AI 専門家と話し合い、ニューラル ネットワークに関してよく誤解されている XNUMX の質問について話し合いました。 彼らが言ったことは次のようなものでした。
- 1. AIが恋に落ちることは可能ですか?
- 2. AI は害を及ぼし始め、最終的には世界を支配することができるでしょうか?
- 3. 自分の声、容姿、テキスト読み上げスタイルを AI にアップロードするのは危険ですか?
- 4. 意識をコンピューターにアップロードする: 現実か SF?
- 5. AI が人間から仕事を奪うというのは本当ですか?
- 6. AI と芸術的画像: 複製か盗難か?
- 7. 使えますか GPT-4 Google 検索の代わりに?
- 8. AIは創造的になることができますか?
- 9. AIは本当に考えることができるのでしょうか?
- 10.どうして ChatGPT そもそも作られるのか？ そして Midjourney それともダルイー？
1. AIが恋に落ちることは可能ですか?
ニューラルネットワークは、 数学モデル 人間の脳の構造からインスピレーションを得たもの。 これらは、情報を処理する相互接続されたノードまたは「ニューロン」で構成されます。 データから学習することで、テキスト生成などの特定のタスクを実行できます。 画像認識、あるいは人間のような書き方をシミュレートすることさえあります。
AIは「愛する」ことができるのか？
愛の概念 本質的に、意識、自己認識、共感、その他さまざまな複雑な感情的および認知的プロセスと結びついています。 ただし、ニューラル ネットワークにはこれらの属性がありません。
たとえば、適切なコンテキストと指示が与えられれば、ラブレターに似たテキストを生成するようにニューラル ネットワークをトレーニングできます。 ラブストーリーの最初の章が提供され、同様の調子で続けるように求められた場合、モデルは従うでしょう。 しかし、それは感情的なつながりや愛情の感情によるものではなく、パターンと統計的な可能性に基づいて行われます。
考慮すべきもう XNUMX つの重要な側面はメモリです。 基本的な形式では、ニューラル ネットワークには、異なる起動間で情報を保持する機能がありません。 これらは、過去の相互作用を継続したり認識したりすることなく動作し、使用後は基本的に「工場出荷時の設定」に戻ります。
メモリとニューラルネットワーク
ニューラル ネットワークに人工的に記憶を追加して、過去の「記憶」やデータを参照できるようにすることはできますが、これによってモデルに意識や感情が吹き込まれるわけではありません。 記憶コンポーネントがあっても、ニューラル ネットワークの応答は、個人の経験や感情ではなく、数学的アルゴリズムと統計的確率によって決まります。
ニューラル ネットワークが恋に落ちるという概念は魅力的ですが、架空の概念です。 現在の AI モデルには、その複雑さや機能に関係なく、愛などの感情を体験する能力がありません。
洗練されたテキスト生成と応答が観察されました モデル それは数学的計算とパターン認識の結果であり、本物の愛情や心の知能指数ではありません。
2. AI は害を及ぼし始め、最終的には世界を支配することができるでしょうか?
今日のニューラル ネットワークは、特定のルールを確実に遵守するための完全な証明方法なしで動作します。 たとえば、モデルが不快な言葉を使用するのを防ぐのは、驚くほど困難な作業です。 このような制限を設ける努力にもかかわらず、 常に方法はありますモデルがそれらを回避する方法を見つける可能性があります。
ニューラル ネットワークの未来
私たちがより高度なニューラル ネットワークに移行するにつれ、次のような仮説が生まれます。 GPT-1人間のような能力を備えた 0 モデルでは、制御の課題がさらに緊急になります。 これらのシステムが特定のタスクや制約なしで自由に行動できるようになると、その動作が予測不能になる可能性があります。
これらの動向から生じるマイナスのシナリオの可能性についての議論は大きく異なり、推定値の範囲は 0.01% から 10% です。 これらの確率は低いように見えるかもしれませんが、潜在的な結果は、次のような壊滅的なものになる可能性があります。 人類の絶滅.
調整と制御の取り組み
のような製品 ChatGPT と GPT-4 これらは、ニューラル ネットワークの意図を人間の目標と一致させるための継続的な取り組みの例です。 これらのモデルは、指示に従い、丁寧なやり取りを維持し、明確な質問をするように設計されています。 しかし、これらの制御は完璧とは程遠く、ネットワーク管理の問題は半分も解決されていません。
ニューラル ネットワークの確実な制御メカニズムを作成するという課題は、今日の人工知能の分野で最も重要な研究分野の XNUMX つです。 この問題が解決できるかどうか、また解決するために必要な方法については不確実性があり、問題の緊急性はさらに高まるばかりです。
3. 自分の声、容姿、テキスト読み上げスタイルを AI にアップロードするのは危険ですか?
デジタル技術が急速に進歩する時代において、音声、容姿、文体などの個人情報の安全性への関心が高まっています。 デジタル個人情報盗難の脅威は現実のものですが、次のことを理解することが不可欠です。 背景と対策 この課題に対処するために取り組んでいます。
デジタルアイデンティティとニューラルネットワーク
ニューラル ネットワークでは、個人の属性をアップロードするのではなく、人の外見、声、テキストを模倣するモデルをトレーニングまたは再トレーニングします。 実際、これらのトレーニング済みモデルは、スクリプトとパラメーターをコピーすることで盗まれ、別のコンピューターで実行できるようになります。
このテクノロジーは次のようなレベルに達しているため、悪用の可能性は重大です。 ディープフェイク動画 そして、音声クローン作成アルゴリズムは、個人を説得力をもって複製することができます。 このような欺瞞的なコンテンツの作成には費用と時間がかかり、数千ドルと何時間もの録音が必要になります。 ただし、リスクは明白であり、信頼できる識別および確認方法の必要性が強調されています。
IDセキュリティを確保するための取り組み
デジタル ID 盗難の問題に対処するために、さまざまな取り組みが進行中です。 WorldCoin のようなスタートアップでは、 OpenAIの責任者であるサム・アルトマン氏が投資し、革新的なソリューションを模索しています。 WorldCoin の概念には、個人に関する各情報に一意のキーを割り当て、その後の識別を可能にすることが含まれます。 この方法は、ニュースの信頼性を検証するためにマスメディアにも適用できます。
これらの有望な発展にもかかわらず、このようなシステムをあらゆる業界に導入するのは複雑かつ大規模な取り組みです。 現在、これらのソリューションはプロトタイプ段階にあり、広く普及することは不可能である可能性があります。 次の10年.
4. 意識をコンピューターにアップロードする: 現実か SF?
人間の意識をコンピュータに移すというアイデアは、SF 愛好家にとって魅力的なテーマです。 しかし、それは現在のテクノロジー、あるいは将来の進歩によって達成できるものなのでしょうか? 永遠に生きるという概念 デジタルツイン 確かに想像力を掻き立てるものですが、現実ははるかに複雑です。
模倣であっても複製ではない
にあるような既存のテクノロジーを使用すると、 のようなモデル GPT-4、人のコミュニケーション スタイルを模倣するようにニューラル ネットワークに教えたり、個人的なジョークを学習したり、独自のスタイルや表現方法で新しいジョークを発明したりすることさえ可能です。 しかし、これは意識を転移することと同義ではありません。
意識の複雑さは、コミュニケーションのスタイルや個人の癖をはるかに超えています。 人類は、意識とは何か、意識がどこに保存されるのか、意識がどのように個人を区別するのか、正確に何が人を独自にしているのかについて、まだ具体的な理解を欠いています。
将来の可能性
の仮想シナリオは、 意識を移す 必要になります defi記憶、経験、個人の知覚特性の組み合わせとしての意識。 そのような場合 defiこの理論が受け入れられれば、この知識をニューラル ネットワークに転送することでさらなる生命をシミュレートする理論的経路が存在するかもしれません。
しかし、この理論は単なる推測であり、現在の科学的理解や技術的能力に基づいたものではありません。 意識の問題は、哲学、神経科学、認知科学の中で最も奥深く、とらえどころのない主題の XNUMX つです。 その複雑さは現在の能力をはるかに超えています 人工知能 そしてニューラルネットワーク技術。
5. AI が人間から仕事を奪うというのは本当ですか?
AI による自動化は、日常的な指示の実行を伴う職業に影響を与える可能性があります。 例としては、申告や臨床試験を支援する税務アシスタントやコンサルタントが挙げられます。 データ管理 その仕事は、レポートに記入し、それを標準と照合することを中心としています。 これらの役割における自動化の可能性は明らかです、必要な情報がすぐに入手でき、人件費が平均以上であることを考えると。
一方で、料理人やバス運転手などの職業は、当面は安全なままだ。 ニューラル ネットワークを現実の物理世界に接続するという課題は、既存の法律や規制と相まって、これらの分野での自動化をより複雑な取り組みにしています。
変化と機会
自動化は必ずしも人間の労働者を完全に置き換えることを意味するわけではありません。 多くの場合、日常的なタスクの最適化につながり、人々はより創造的で魅力的な責任に集中できるようになります。
1. ジャーナリズム: ジャーナリズムのような業界では、間もなくニューラル ネットワークが一連の論文を含む記事の草稿を支援し、正確な調整は人間のライターに任せられるようになるかもしれません。
2.教育： おそらく最も刺激的な変革は教育にあります。 研究によると、パーソナライズされたアプローチ 教育成果を向上させます。 AI を使用すると、各生徒にパーソナライズされたアシスタントが提供され、教育の質が劇的に向上することを想像できます。 教師の役割は、学習プログラムの決定、知識のテスト、全体的な学習の指導に焦点を当てた、戦略的な計画と管理に向けて進化するでしょう。
6. AI と芸術的画像: 複製か盗難か?
AI は、さまざまな形式の芸術を研究し、さまざまなスタイルを認識し、模倣しようとすることで学習します。 プロセス これは人間の学習に似ており、美術を学ぶ学生がさまざまなアーティストの作品を観察、分析、模倣します。
AI はエラー最小化の原則に基づいて動作します。 モデルがトレーニング中に同様の画像に何百回も遭遇した場合、モデルは学習戦略の一環としてその画像を記憶する可能性があります。 これは、ネットワークが画像を保存しているという意味ではなく、人間の記憶と同様の方法で画像を認識していることを意味します。
実用的な例
毎日 XNUMX 枚の絵を描く美大生について考えてみましょう。XNUMX 枚はユニークな絵、もう XNUMX 枚はモナ リザの複製です。 モナリザを繰り返し描くと、生徒はかなり正確にそれを再現できるようになりますが、正確には再現できません。 この学習された再作成能力は、元の作品の盗用と同等ではありません。
ニューラル ネットワークは同様に機能します。 彼らはトレーニング中に遭遇するすべての画像から学習しますが、一部の画像はより一般的であるため、より正確に再現されます。 これには、有名な絵画だけでなく、トレーニング サンプル内のあらゆる画像も含まれます。 重複を排除する方法はありますが、完璧ではなく、特定の画像がトレーニング中に何百回も表示される可能性があることが研究で示されています。
7. 使ってもいいですか GPT-4 Google 検索の代わりに?
内部推定によると OpenAI現在の主力モデル、 GPT-4、トピックにもよりますが、約 70 ～ 80% の確率で正解します。 これは理想的な 100% の精度には及ばないように思えるかもしれませんが、かなりの精度を示しています。 前世代のモデルに比べて改善 に基づく GPT-3.5アーキテクチャで、命中率は40～50％でした。 この大幅なパフォーマンスの向上は、研究の 6 ～ 8 か月以内に達成されました。
コンテキストの問題
上記の数字は、特定の文脈や付随情報なしで尋ねられた質問に関連しています。 コンテキストが提供される場合、 Wikiペディアページ、ソースの正確さに合わせて調整すると、モデルの精度は 100% に近づきます。
区別 文脈のない質問と文脈の豊富な質問の間が重要です。 たとえば、付随情報のないアインシュタインの生年月日に関する質問は、モデルの内部知識のみに依存します。 ただし、特定のソースまたはコンテキストを使用すると、モデルはより正確な応答を提供できます。
Google の検索範囲 GPT-4
この分野における興味深い発展は、 インターネット検索の統合 GPT-4 自体。 これにより、ユーザーはインターネット検索の一部を委任できるようになります。 GPT-4、情報を手動で Google する必要性が減る可能性があります。 ただし、この機能には有料のサブスクリプションが必要です。
今後の展望
OpenAI CEO の Sam Altman 氏は、モデル内の事実情報の信頼性が今後も向上し、この側面をさらに改善するには 1.5 ～ 2 年かかると予想しています。
8. AIはクリエイティブになれるのか？
いくつかのための、 創造性は生まれつきの能力です、程度の差こそあれ、すべての人間が持っているもの。 創造性は学習されたスキルである、または特定の職業や活動に限定されていると主張する人もいるかもしれません。 人間同士でも格差はある 創造力。 したがって、人間の創造性とニューラル ネットワークの創造性を比較するには、実際に創造性がどのようなものであるかを慎重に検討する必要があります。
ニューラルネットワークと芸術性
最近の開発により、ニューラル ネットワークで芸術や詩を作成できるようになりました。 アマチュア大会で決勝に進出できる作品を出したモデルもいます。 ただし、これは常に発生するわけではありません。 成功は散発的であり、おそらく XNUMX 回に XNUMX 回の試みである可能性があります。
ディベート
上記の情報は激しい議論を引き起こしました。 ニューラル ネットワークが創造的であるかどうかについての意見は大きく異なります。 たとえたまにしか成功しないとしても、詩や絵画を創作する能力は創造性の一形態であると主張する人もいます。 創造性はもっぱら人間の特性であり、感情、意図、意識に縛られていると固く信じている人もいます。
創造性の主観的な性質により、議論はさらに複雑になります。 創造性に対する理解や評価は、人によっても大きく異なります。
実際的な意味
哲学的な議論を超えて、考慮すべき実際的な影響があります。 ニューラル ネットワークが実際に創造的であるとしたら、創造的な成果に依存する業界にとってそれは何を意味するのでしょうか? 機械は特定の分野で人間の創造性を強化したり、代替したりできるのでしょうか? これらの質問は単なる理論的なものではなく、現実世界でも重要な意味を持っています。
9. AIは本当に考えることができるのでしょうか？
ニューラル ネットワークが思考できるかどうかを調べるには、まず思考の構成要素を理解する必要があります。 例えば、、鍵を使ってドアを開ける方法を理解するプロセスを思考プロセスとして考えると、ニューラル ネットワークは 同様の推論ができる。 状態と望ましい結果を関連付けることができます。 人間が繰り返しの観察を通じて学習するのと同じように、ニューラル ネットワークは繰り返しデータにさらされることに依存していると指摘して、これに異議を唱える人もいるかもしれません。
革新と共通の考え
革新的な考えや一般的には表現されていないアイデアを考慮すると、議論はより複雑になります。 ニューラル ネットワークは、XNUMX 万回の試行に一度、斬新なアイデアを生み出すかもしれませんが、これは思考と言えるでしょうか? これはランダム生成とどう違うのでしょうか? 人間も時々誤った考えや効果のない考えを生み出すとしたら、 人間の思考と機械の思考の間に引かれた線はどこにあるのか?
確率とアイデアの生成
確率の概念により、さらに複雑さが加わります。 ニューラル ネットワークは何百万もの異なる応答を生成することができ、その中には革新的または意味のある応答がいくつか含まれる可能性があります。 意味のある思考と無意味な思考の一定の比率は、思考能力を証明するのでしょうか?
AI に対する理解の進化
歴史的に、機械は次のような複雑な問題を解決するために開発されてきました。 チューリングテストに合格する、のゴールポスト defiニングインテリジェンスは変化しました。 80 年前には奇跡だと思われていたものが、今では一般的なテクノロジーになりました。 defiAI を構成する概念は常に進化しています。
10.どうして ChatGPT そもそも作られるのか？ そして Midjourney それともダルイー？
20 世紀半ばに生まれたアイデアであるニューラル ネットワークは、人間の機能の中心となっています。 などのモデル ChatGPT そしてDALL-E。 初期のアイデアは今日の標準からすると単純化されているように見えるかもしれませんが、それらは生物学的な脳の働きを再現する方法を理解するための基礎を築きました。 数学モデル。 ここでは、これらのニューラル ネットワークを可能にする原理を探っていきます。
1. 自然からのインスピレーション:
「ニューラル ネットワーク」という用語自体は、脳の中核機能単位である生物学的ニューロンからインスピレーションを得ています。 これらの人工構造物はノード、つまり人工ニューロンで構成され、自然な脳機能の多くの側面を模倣します。 生物学とのこのつながりは、現代建築の創造に対する貴重な洞察を提供してきました。
2. ツールとしての数学:
ニューラル ネットワークは数学的モデルであり、数学的手法の豊富なリソースを活用してこれらのモデルを分析および評価できます。 簡単な例としては、f(4) = 6 のように、数値を入力として受け取り、それに XNUMX を加算する関数があります。これは基本的な関数ですが、ニューラル ネットワークはさらに複雑な関係を表すことができます。
3. あいまいなタスクの処理:
従来のプログラミングでは、入力と出力の関係が簡単に説明できないタスクを扱う場合には不十分です。 猫と犬の写真を分類する例を考えてみましょう。 それらの類似性にもかかわらず、人間はそれらを簡単に区別できますが、この区別をアルゴリズムで表現するのは複雑です。
4. データからのトレーニングと学習:
ニューラル ネットワークの強みは、データから学習する能力にあります。 XNUMX セットの画像 (例: 猫と犬) が与えられると、モデルは、接続を見つけるように自らをトレーニングすることでそれらを区別することを学習します。 試行錯誤と人工ニューロンの調整を通じて、人工ニューロンを正しく分類する能力を磨き上げます。
5. 大規模モデルの威力:
理論的には、十分なラベル付きデータを備えた十分大規模なニューラル ネットワークは、あらゆる複雑な関数を学習できます。 ただし、必要なコンピューティング能力と、正しく分類されたデータの可用性に課題があります。 この複雑さにより、次のような大規模なモデルがレンダリングされます。 ChatGPT 完全に分析することはほぼ不可能です。
6. 専門トレーニング：
ChatGPTたとえば、コンテキスト内の次の単語を予測することと、攻撃的ではなく有用でわかりやすい回答を保証することという XNUMX つの特定のタスクについてトレーニングを受けました。 これらの正確なトレーニング目標が、その人気と広範な使用に貢献しています。
7. 継続的な理解への挑戦:
このような進歩にもかかわらず、大規模で複雑なシステムの内部動作を完全に理解することはできません。 モデルは依然として活発な研究領域です。 この分野で最も優れた研究者の一部は、その複雑なプロセスを解明するという探求を続けています。
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ニューラル ネットワークの広大な分野には、誤解や誤解を引き起こす可能性のある複雑な詳細が数多くあります。 私たちは、これらの問題を各分野の専門家と率直に議論することで、誤解を払拭し、読者に正確な情報を提供したいと考えています。 現代の AI テクノロジーの重要なコンポーネントであるニューラル ネットワークは進歩を続けており、それとともに私たちの理解も進歩しています。 この魅力的な分野の将来をナビゲートするには、オープンなコミュニケーション、継続的な学習、責任ある実施が不可欠です。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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