「人工知能 vs 人間の知能：トップ7の違い」
AI vs Human Intelligence Top 7 Differences
はじめに
人工知能は、架空のAIキャラクターJARVISから現実のChatGPTまで、長い道のりを経て進化してきました。しかしながら、人間の知性は学習、理解、革新的な解決策の発見を支援する特性であり、データを基に人間を模倣する人工知能とは異なります。AIが今日、非常に普及したことで、人工知能 vs 人間の知能という新たな議論が浮上し、これら2つの競合するパラダイムを比較するようになりました。
人工知能とは何ですか？
人工知能と呼ばれるデータサイエンスのサブフィールドは、人間の知性と認識を必要とするさまざまなタスクを実行できる知的なコンピュータを作成することに関連しています。これらの洗練されたマシンは、過去のエラーや歴史的データから学び、周囲の状況を分析し、必要な手段を決定することができます。
AIは、計算科学、認知科学、言語学、神経科学、心理学、数学など、多くの他の学問からのアイデアと手法を統合した分野です。
この機械は自己学習、自己分析、自己改善の能力を持ち、処理中には最小限またはほとんど人間の努力を必要とします。
これは、メディア業界、医療業界、グラフィックスやアニメーションなど、あらゆるビジネスで、技術が行動を人間に基づいて再現するのを支援するために利用されています。
人間の知能とは何ですか？
人間の知能は、理性的に考え、さまざまな表現を理解し、難しい概念を理解し、数学の問題を解決し、変化する状況に適応し、知識を使って環境を制御し、他者とコミュニケーションする能力を指します。
それは、特定のスキルセットや知識の体系に関する情報を提供するかもしれず、別の人間に関連するかもしれません。また、情報エージェントやロケーターの場合は、アクセスしなければならない外交情報を提供するかもしれません。さらに、それはソーシャルネットワークや個人的なつながりについての情報を提供するかもしれません。
人間の知能と行動は、個人の独特な遺伝子、幼少期の成長、さまざまな出来事や環境への経験に根ざしています。さらに、それは個人の新しく獲得した知識を使って自分の環境を変える能力に完全に依存しています。
人工知能 vs 人間の知能
以下に人間の知能と人工知能の詳細な違いを説明します：
| パラメータ | 人間の知能 | 人工知能 |
| 起源 | 人間は理性的に考え、思考し、評価し、他の認知的なタスクを実行する能力を持って生まれます。 | AIは人間の洞察によって生み出された革新であり、Norbert Wienerは批判のメカニズムについて理論を進めることでこの分野の発展に貢献しました。 |
| 学習能力 | 人間の知能は、観察、経験、自己教育によって新しい情報を得て、それを新しいシナリオに適用することができます。 | AIは統計モデルとアルゴリズムを使用して、膨大な量のデータから学習することができます。彼らは独自の人間的な分析スタイルを構築することはできず、データと定期的なトレーニングを通じてのみ学習することができます。 |
| 創造性 | 創造的な思考と創造性を使って、人間の知能は新しい概念、文学、音楽、芸術を生み出すことができます。 | AIは既存のトレンドとデータを使用して新しいアプローチを生み出すことができますが、固有の革新性と独自性はありません。 |
| 意思決定 | 人間の意思決定は、データだけに基づかない主観的な要素に影響を受けることがあります。 | AIは完全に収集されたデータに基づいて解釈するため、意思決定においては強く客観的です。 |
| 性質 | 人間の知能は類似しています。 | 人工知能はデジタル機械を使用します。 |
| エネルギー消費 | 人間の脳は約25ワットのエネルギーを使用します。 | 現代のコンピュータは約2ワットのエネルギーを使用します。 |
| 社会的なスキル | 抽象的な概念を理解する能力、自己認識の度合い、他者の感情に対する感受性は、人間を他の社会的な動物と区別する能力です。 | 人工知能は、関連する対人関係や情緒的なサインを読み取る能力をまだ開発中です。 |
人間の要素なしにはできないAI
人工知能対人間の知能の議論は、人間の要素を考慮しないままでは完全ではありません。AIは、労働的なプロセスをより効率的で便利な方法で処理するために設計されていますが、職場での人間の関与の必要性を置き換えることはできません。しかし、人間の支援なしでは、技術は進歩しません。エンジニアは、応用の進展の前提条件として人工知能システムを作成し、テストする必要があります。AIは人間なしでは機能しないため、人間とAIは置き換えることはできません。
人々は感情を示し、他人の表情や気分を解釈する能力を持っていますが、人工知能搭載のマシンはそれを訓練されていません。AI搭載のマシンは人間の話し方を模倣できるかもしれませんが、共感や他の感情を表現することはできません。
AIは新しい課題に対して創造的な解答を見つけることを制限するコードに基づいています。AIは意図どおりに動作するため、文脈を理解し、洗練された解決策を考案する能力が制限されています。
AIは非常に高速に学習することができますが、論理的思考を欠いているため、人間と同じ程度の論理的思考や事実に対する挑戦はできません。
需要のある機械学習のスキル
現在、人工知能産業において需要のある機械学習のスキルには以下のものがあります：
- Python、C++、Rなどのプログラミング言語
- 応用数学
- 自然言語処理
- データサイエンス
- コミュニケーションおよびデータ可視化スキル
- 統計と確率
人工知能対人間の知能：未来は何をもたらすのか？
デジタルの存在は、長い間の人間の活動に挑戦しながら、人間の能力を向上させています。コードによる技術は、周囲のデータとつながりに関して世界の半分以上に到達し、考えられなかった可能性と重要なリスクを提供しています。
人工知能は、以前は労働集約的なプロセスを自動化することにより、雇用の風景を変えています。技術の急速な進歩により、新しい学問分野と雇用の台頭がもたらされています。AIは多くの反復的な活動を自動化できますが、革新的思考、批判的思考、および行動の知能などの人間の能力を必要とする人々に新たなキャリアの可能性をもたらします。
AIは効果的に実装することで企業に驚くべき利点をもたらすことができ、効率と協力を向上させることができます。企業はAIを使用することで成長と創造性の新たな可能性を探ることができます。これにより製品とサービスの需要が増加し、経済の拡大と生活水準の向上が促進されます。
AI対人間の議論が行われると、明るい共存する未来が待っていると考えられます。次世代は、人間とヒューマノイドが共存する時代で育ち、ヒューマノイドが人間を支援するために機能することが予想されています。
関連記事：専門家がAIの未来を予測する方法
オンラインで最も優れた機械学習とAIのコース
以下は、人工知能の進展に興味を持つ個人が進むのに役立つトップ5のオンラインコースです：
決定木の始め方
機械学習を始める前に、個人は最も広く使用されている機械学習アルゴリズムである決定木について学ぶべきです。このコースには、基礎から高度なレベルまでの決定木の使用方法を学ぶための内在的なカリキュラムがあります。コースには、Pythonでの決定木の実装を説明する実生活のプロジェクトやレッスンがあります。
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初心者向けの機械学習認定コース
この無料の認定コースは、機械学習の旅を始めるのに最適です。コースには、MLの基礎、データサイエンスへのPythonの導入、NumPy、sci-kit-learnなどのツールの使用、実生活のハンズオンプロジェクト、特徴エンジニアリングの概念などが含まれています。週に8〜10時間の学習時間が必要な短期コースです。
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Pythonを使用したローン予測の実践問題
現実的な単調な問題に機械学習とデータサイエンスをどのように実装するかを学びたい人々向けの短く興味深い無料コースです。このコースでは、分類の使用方法に重点を置いています。機械学習で実装できる分類およびその他のアプローチを使用して解決される実践的な問題が含まれています。
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サポートベクターマシン（SVM）のPythonとRでの使用
個人がSVMとは何か、機械学習でのSVMの使用方法、SVMの応用などについて学びたい場合、この無料コースは多くの他の質問に答えます。このコースでは、SVMの基礎とPythonとRでのSVMの実装方法について理解することが含まれています。
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機械学習モデルの評価指標
評価指標はさまざまな機械学習モデルの中核をなしています。このコースでは、機械学習で評価指標を使用する方法、モデルを向上させる方法、その他の興味深いモデルの概念について完璧にガイドします。また、評価指標の種類や分類などを使用した評価についても詳しく説明しています。
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結論
人工知能は、科学の一部から現実へと変わり、それがあらゆるセクターを再構築し、人類を前進させることはほとんど疑いの余地がありません。科学者や実験者はまだ人間がどのように考えるのかに困惑しています。その結果、AI vs. 人間の知能という上昇中の議論における論理的な前提は、AIが人間の知能を代替するのではなく補完するということです。最新のAIの進歩については、Analytics Vidhyaのブログをご覧ください。
よくある質問
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