認知AI：人間のように考えるAIへの道

認知AI：人間のような思考のAIへの進化

人工知能の出現に関する最も持続的な神話の1つは、先進的な新技術があらゆるテーマに対応する「超能力」を持っているという幻想です。AIは一部の人にとっては神の授かりものであり、他の人にとっては人類にとって脅威になるものです。

現実には、人工知能技術は設計されていない問題を解決することはできません。

ナローAI vs. ゼネラルAI

現在、私たちは実際には「人工ナローインテリジェンス（ANI）」に完全にアクセスしているだけであり、それは単一の問題に焦点を当てることを意味します。

ANIシステムは、人間よりもはるかに高速でタスクを実行することができるという事実は変わりありません。これは私たちの総合的な生産性、効率性、さらには生活の質にとって大きな助けになります。例えば、IBMのワトソンなどのANIシステムは、医学の領域でAIの力を活用してデータに基づいた意思決定を支援し、ケアをより迅速で正確かつ安全にすることができます。

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世界中の専門家たちは、人工汎用知能（AGI）の開発に取り組んでいます。この究極の形態のAIは、どのようなタスクや問題にも対処できるような知的システムの構築を目指しています。現時点では、真に汎用的なAIシステムは存在しません。

AGIは研究の領域にとどまっています（そしてSF小説の中に！）。実際、これらのシステムの理論的なパフォーマンスは人間と同じになります。したがって、膨大なデータセットにアクセスし、処理する能力を持つため、それらは人間の能力を超えることができます。

現在、AIは視覚認識、音声認識、意思決定プロセスの最適化、テキスト生成、言語間の翻訳などのタスクを非常にうまく実行しています。

「知能は、生物が情報を象徴的に表現し、カテゴリ分けのプロセスを使用して自分がどのような文脈で行動するかを理解し、推論、意思決定、または問題解決ができるかどうかを表す能力である」とマーク・ポールマン（AETOSのCEO）

認知AI

さらに進んで認知AIの研究では、世界を知覚するためのさまざまなモジュールを統合し、知識の獲得の基盤となるもの、つまり学習の基盤となるものに焦点を当てています。この研究は、応答があいまいで不確定な複雑で変動する状況で人間の思考プロセスをシミュレートするためのモデルの使用に焦点を当てています。

しかし、重要なことは、今日のAIプログラムの品質は、それが開発および訓練されるデータに依存しているということです。人間は、AIプログラムがうまく機能する場合やシナリオをまだ定義していません。ただし、AIプログラムはこれらの場合やシナリオの中で機能しますが、新しいものを定義するわけではありません。

ただし…彼が適応できる場合は別です。

適応型AI

Gartnerによると、「適応型AIシステムは、問題が発生した場合に柔軟に調整することができる状況別の意思決定フレームワークをサポートします。これらのシステムは、現実世界の状況の変化により迅速に適応するための新しいデータに基づいて連続的に学習することを目指しています。」

したがって、適応型AIの目的は、機械にこれらの機能をもたらし、環境に適応し、理性的に考え、意思決定をし、問題を解決できる柔軟性を持続させることです。

マーク・ポールマンは、適応性を可能にするために、「機械に人間の長期記憶に類似したデータ構造を提供することが不可欠です。情報は象徴的に表現され、カテゴリ分けされ、操作される必要があり、操作対象のオブジェクトは記述的な、機能的な、動的な、象徴的な特性を継承できるように相互に関連付けられる必要があります。」と説明しています。

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