ゴールデン百科事典|一般的な人工知能は本当に人間のように考えることができますか？

著者：ジュール・ウィンフィールド、コイントレグラフ。コンピレーション：wuzhu、ビッチンビジョン

1。AGIとは何ですか？

人間と機械の境界が曖昧になると、普遍的な人工知能（AGI）が見えます。狭い人工知能（ANI）（人工知能を使用して単一の問題を解決する）とは異なり、AGIは、人間の認知と区別できない方法で知識を理解、学習、適用できる人工知能を指します。

AGIはまだ理論的な段階にありますが、人工知能が人間の意見と判断を総合的に置き換えることができるという見通しは、研究者、技術者、学者がAGIの概念を現実に変えるために取り組んでいます。

現在、別の主流の研究では、人工知能の影響を受けている世界におけるAGIとANIの実現可能性と影響を調査しようとしています。

実際、ANIはすべての人生を変えてきましたが、AGIの可能性はそれ以上のものです。マシンが人間がタスクを完了するのを支援するだけでなく、特定のタスクの背後にあるドライバーを積極的に理解し、結果を予測し、独立して革新的なソリューションを作成して最良の結果を達成する世界を想像してください。このパラダイムシフトは、ヘルスケア、教育、輸送、および他の無数の分野に革命をもたらす可能性があります。

2。なぜAGIはそんなに強力なのですか？

ANIとは異なり、AGIは、限られたドメイン内で事前にプログラムされたタスクまたは事前定義された応答を実行することに限定されません。代わりに、さまざまなコンテキストで知識を生成および適用する可能性があります。

AGIを搭載した自動運転車を想像してください。鉄道駅から乗客を拾うことができるだけでなく、鉄道駅で停止したり、観光ルートを選んだり、奇妙な道路のナビゲートなどの提案をカスタマイズすることで、旅をパーソナライズし、最終的に目的地に到達することもできます。そして、AGIは機械であるため、疲れを感じず、指数関数的な速度で継続的に学習し、改善することができます。

Vitalik ButerinはAGIの次の定義を与え、Agiの大きな可能性を強調しました。

この例は、次のようなAGIの興味深い機能を強調しています。

• 学習能力：AGIは経験から学び、人間のプログラマーによる追加のデータセットトレーニングを必要とせずに、時間の経過とともにパフォーマンスを継続的に改善できます。この学習は、特定のタスクに限定されませんが、幅広いアクティビティをカバーしています。

• 問題解決能力：AGIは論理的推論を使用して、人間のような複雑な問題を解決できます。これには、感情的な影響などの非伝統的な変数の検討が含まれ、より広い潜在的な結果を明らかにすることができます。

• 適応性：AGIは、明示的なプログラミングなしで新しい状況と環境に適応します。つまり、動的で予測不可能な環境で繁栄する可能性があります。

• 理解と説明：AGIは、自然言語、抽象的な概念、感情的なニュアンスを理解し、複雑な人間コンピューターの相互作用を可能にします。

3。AGIの追跡：2025年4月の時点でどこにありますか？

AGIは現在、AIのSFバージョンです。しかし、AGIはまだ理論的段階にありますが、その大きな可能性は人工知能のサイエンスフィクションバージョンになります。

ChatGptなどの既存のモデルは絶えず進化し、改善されていますが、AGIを現実に変える旅には、以下などの重要な技術的課題を克服する必要があります。

• テクノロジースタックの定義：一般的な人工知能（AGI）の純粋に仮説的な性質により、実際の実装に必要なテクノロジースタックの正確な性質を決定することは困難です（または不可能）。

• ニューラルネットワーク：深い学習の進歩はこの分野を駆り立てていますが、AGIでは、情報を処理し、感情とニュアンスを導入するために人間の脳構造をシミュレートするための特殊なニューラルネットワークも必要です。

• 自然言語処理（NLP）：NLPフィールドは、マシンが人間の言語をよりよく理解し、生成し、ニュアンス、感情、複雑さを取り入れることができるように、大きな進歩を遂げる必要があります。これには、NLPを活用する従来の機械学習モデルでまだ進化している言語文法、セマンティクス、およびコンテキストのより複雑な分析が含まれます。

• 強化学習：報酬ベースのメカニズムを使用して意思決定のために機械を訓練することで、AGIは試行錯誤を通じて最高の行動を学ぶことができます。

進歩にもかかわらず、人間のように本当に考えることができるAGIを作成することは依然として難しい目標です。

4。アギは人間のように考えることができますか？

一般的な人工知能が人間のように考えることができるかどうかは、人間の認知の中核を詳細に見ています。人間の思考は、意識、感情的な深さ、創造性、主観性によって特徴付けられます。一般的な人工知能は人間の思考の特定の側面をシミュレートすることができますが、人間の認知の完全な範囲をコピーすることは困難な挑戦です。

人間の認知のいくつかの次元を模倣するのは特に困難です。

• 意識と自己認識：人間の思考の特徴の1つは、意識、つまり自分自身とその環境の認識です。どれほど複雑な一般的な人工知能（AGI）には、人間の内省的能力が欠けています。AGIは、主観性や本当の感情を欠く、基礎となるアルゴリズムと複雑な学習パターンのセットで動作します。

• 感情的知性：人間は、意思決定、行動、相互作用に影響を与えるさまざまな感情を経験します。AGIはトレーニングを通じてこれらの感情を認識して対応できますが、真の感情的な経験がないことは、これらの感情を完全に再現できないことを意味します。人間の感情的知性には、共感、思いやり、道徳的な考慮事項が含まれ、これらの要素は機械でエンコードするのが困難です。

• 創造性と革新：創造性には、直感的な飛躍と想像力豊かな思考によって達成されることが多い、新しいアイデアとソリューションの生成が含まれます。AGIは、既存の知識を新しい方法で組み合わせることで創造性を模倣できますが、人間の革新を促進する固有の動機と主観的な洞察が欠けています。真の創造性は、AGIが真に複製できない感情的な経験、個人的な反省、文化的文脈に由来しています。

5。AGIの主な利点

一般的な人工知能の試金石は、人間の経験を完全に複製できるかどうかにあります。一度実現すると、その潜在的な利益は非常に大きくなり、すべての生活に利益をもたらし、日常生活のあらゆる側面に影響を与えます。

一般的なAIの限界にもかかわらず、それは次のことを含む、すべての人生の歩みにおいてますます肯定的な力と見なされています。

• 健康管理：AGIは、大規模な基本トレーニングデータを使用して、病気の診断、パーソナライズされた治療計画の策定、およびパーソナライズされた健康結果の予測を支援できます。

• 教育：AGIは、カスタマイズされた学習体験、個別指導、学術研究のサポートを提供できます。AGIは、個人的な学習スタイルと学習の進歩に適応し、それにより教育成果を改善できます。

• 経済：AGIは、財務モデルを最適化し、市場の動向を予測し、生産性を向上させることができます。経済データを分析し、市場動向を予測し、投資の決定をガイドできます。

• 環境科学：AGIは、気候データを分析し、生態学的影響をシミュレートし、持続可能なソリューションを提案できます。

さらに、AGIの可能性は、輸送、コミュニケーション、エンターテイメントなどの分野にまで及び、革新のための新しいフロンティアを提供します。

vi。倫理的および社会的考慮事項

AGIの台頭は、重大な倫理的および社会的問題を引き起こしました。

AGIは強力ですが、その安全な使用は依然として慎重に検討する必要があり、下の図に示すAGI協会など、いくつかの非営利団体の設立につながりました。

基本的に、次の問題を解決することが重要です。

• 安全性：ユニバーサル人工知能（AGI）が安全で制御可能なパラメーター範囲内で動作し、意図しない結果を防ぐことを確認してください。これには、厳密なテストの実施と、AGIの展開を監督するための規制枠組みの導入が含まれます。

• プライバシー：AGIシステムによる乱用から個人データを保護します。AGIは膨大な量のデータを処理できるため、プライバシーを保護することが重要です。

• 偏見と公平性：差別的な慣行を防ぎ、AGIの利益への公正なアクセスを確保します。開発者は、不公平な治療につながる可能性のあるAGIシステムにバイアスがないことを確認する必要があります。

• 雇用：AGIが失業と労働力学に与える影響に対応します。AGIはタスクを自動化するため、雇用への影響を考慮し、影響を受ける労働者にサポートを提供する必要があります。

社会へのAGIの統合には、公共の利益に役立ち、社会的価値を尊重することを保証する思慮深いガバナンスアプローチが必要です。

7。ブロックチェーンパワーAGIはできますか？

一般的な人工知能（AGI）は、暗号通貨取引や市場分析などの分野に革命をもたらす領域と同じくらいスマートなコンピューターを作成できます。しかし、AGIはすべての人に利益をもたらすために信頼と公平性を必要としています。BitcoinとEthereumであるブロックチェーンの背後にある技術は、これを達成するための安全で透明な方法を提供します。

ブロックチェーンが暗号化されたソリューションを活用してAGIパフォーマンスを向上させる方法を次に示します。

• 明確なトレーニング記録：ブロックチェーンは、ビットコインのオープントランザクションログと同様に機能し、一般的な人工知能（AGI）をトレーニングするために使用されるすべてのデータを記録します（例えば、暗号通貨取引モード）。これにより、システムが公平であり、隠されたバイアスなしで確実になるようにします。

• 共有決定：Ethereumのスマートコントラクトと同様に、ブロックチェーンにより、開発者、トレーダー、ユーザーがAGIルールに投票できるようになり、企業が制御できないようにします。

• 安全なデータ共有：暗号ウォレットが資金を保護するのと同じように、ブロックチェーンは暗号通貨交換からデリケートなデータを保護し、AGIトレーニングの安全な共有を可能にし、データ侵害を回避できます。

• 公正な報酬：公平なAGIを構築する開発者（正確なトランザクション予測因子など）は、暗号通貨マイニングの報酬と同じように、デジタルトークンを獲得し、倫理的な仕事を促進することができます。

ただし、ブロックチェーンの遅い速度、暗号トランザクションの遅延、および限られたストレージ容量などの永続的な課題により、一般的な人工知能（AGI）がデータを迅速に処理するか、大規模なデータセットを処理することが困難になる可能性があります。

ブロックチェーンが一般的な人工知能（AGI）の準備を可能にするために、研究者はすでに探求しています。

• オフチェーンストレージ：星間ファイルシステム（IPFS）などの分散型システムは、大きなファイルをチェーン外で保存するために使用されますが、ブロックチェーンは検証可能なハッシュのみを保持し、うっ血を減らします。

• シャードとダンクシャルディング：Ethereumのスケーラビリティアップグレードと同様に、Shardは複数のノードにデータを分割し、汎用人工知能（AGI）がネットワークを遅くすることなくより多くの情報を処理できるようにします。さらに、Ethereum用に開発されている高レベルのシャーディングフォームが開発されており、Dankshardingはロールアップとデータの可用性サンプリングを組み合わせて、データアクセスを効率的に拡張できるため、リアルタイムの汎用人工知能（AGI）アプリケーションに最適です。

• データトリミング：ブロックチェーンベースの分散型人工知能コンピューティングネットワーク（DAIBCN）のような高度なブロックチェーンモデルは、古いデータまたは無関係なデータを剪定し、一般的な人工知能（AGI）などの高需要タスクに合わせてシステムを合理化および最適化します。DAIBCNは、安全な分散型人工知能（AI）コンピューティングもサポートしており、ブロックチェーントラストと人工知能（AI）パフォーマンスを完全に統合しています。

8。AGIの未来

一般的な人工知能は、人工知能の発達の頂点を表しており、人間の知能に匹敵する能力を達成することが期待されています。

一般的な人工知能（AGI）は人間の思考の特定の側面をシミュレートできますが、真に人間のような認知を達成することは依然として遠い目標です。意識、感情的な深さ、創造性は、人間の経験に固有の属性であり、一般的な人工知能に大きな課題をもたらします。

それにもかかわらず、一般的な人工知能の追求は、革新を促進し続け、知能の理解を再構築し続けています。このフロンティアに移行する際に、倫理的な考慮事項と社会的意味は、普遍的なAIの可能性を責任を持って活用するために考慮する必要があります。

継続的な研究、実践的な機会と技術的要件の特定、社会全体の対話の実施は、一般的な人工知能によってもたらされる課題と機会に対処するための重要なステップです。

普遍的なAIの未来は有望ですが、社会への究極の統合が人間の幸福を高め、倫理的基準を尊重できるようにするために、バランスのとれたアプローチが必要です。