AIはただの悪い学生です

AIは悪い学生です

ディープラーニングの仕組みを説明するための類推…

元記事はlouisbouchard.aiで公開されており、私のブログで2日前に読んだ!

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人工知能、またはAIについて話すとき、私たちは通常、ディープラーニングを意味しています。テキストの要約、文章の生成、画像の背景の除去、次に観るべき映画の推薦、さらにはがんの早期検出など、ディープラーニングは現在の世界の最先端技術の多くを支えています。ChatGPTやMidJourneyなどもその一部です。有用でますます強力になっているにもかかわらず、これは知能なのでしょうか？まず、コンピュータ科学者のグループと非常に大きな象が同じ部屋にいると想像してみましょう。象を指さしてAIや知能について質問すると、緊張した笑顔やちらちらとした目が続きます。知能が何であるかは私たちの感覚が分かっているようですが、言葉にするのに苦労しています。知能については常に考えを変えてしまいます。ですので、ディープラーニングが知能であるかどうかを答えることに焦点を当てる代わりに、我々は真のコンピュータ科学者として、それが何ができるのか、そしてどのように機能するのかに焦点を当てましょう。とにかく、それが本当に知能であるかどうかなんて気にしないでしょう。それが完璧に運転してくれたり、長いメールを処理して代わりに答えてくれるなら、誰が本当に知能かなんて。

ディープラーニングの類推…

AI、またはディープラーニングは、悪い学生のようなものと考えることができます。

• ラマとChatGPTを使用してマルチチャットバックエンドのマイクロサービスを構築する
• 「Anthropicは、AIチャットボットプラットフォームのClaudeの有料サブスクリプションを導入します」
• 「ジェネレーティブAIをマスターしたいなら、すべてを無視して（ただ2つだけを除いて）ツールに集中せよ」という文です

それは学習内容を理解せずに試験に臨みます。事前に勉強して教科書の内容を学ぶ代わりに、合格点を取る方法を見つけようとします。

質問自体を理解せずに他の生徒の模倣を試みますが、他の悪い学生よりもずっと賢い一点があります：簡単にバレずに勉強したように見えます。

教授に見つかってしまうのを避けるために隣にいる一人または二人の生徒を模倣する代わりに、クラスの全生徒の回答を取り、最も頻出する回答を模倣します。

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