「犬レベルのAIから神レベルのAIへ向かって」

From AI at the level of a dog to AI at the level of a god

AIができること、できないこと、その理由と方法を理解する

私が人工知能（AI）を学び始めた当初、よくこのような図（図1）を見かけました。この図はAI、機械学習（ML）、深層学習（DL）という3つの重要な概念の関係を説明しています。おそらくどこかでまだ見かけることができるでしょう。このような図では、AIがMLを含み、MLがDLを含んでいるように見えますが、この推論は必ずしも正しくない可能性があります。

もし論文のタイトルや要約にMLに関連する言葉が含まれている場合、著者が線形回帰、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、サポートベクターマシン、単層パーセプトロンなどの浅い、深層学習ではないモデルを使用したことが安全に想定されます。なぜなら、もし著者がDLモデルを使用した場合、単純にその論文がDLに関するものであると宣言し、MLを使用して論文を説明することは考えないでしょう。実際、実践者の中には、MLとDLを相互に排他的な概念と考える傾向があることがわかります。

また、AIとMLの関係についても多くの混乱があります。図からは、MLがAIの一部であると見なされていますが、これには問題があります。「AI/MLライター」と自称するライターがいることをVoAGIの読者の方々はおそらくご存知でしょう。「AI/ML」という表記は、AIとMLが異なるか交換可能なものであるかを意味するかもしれませんが、絶対的な包括的な関係の意味はありません。ここでライターが実際に何を意味しているのかに関係なく、混乱が見えます。カリフォルニア工科大学のコンピュータサイエンスの教授であり、MLの研究や教育活動で知られるヤセル・アブー＝モスタファ氏は、次のようにAIとMLを区別しています。

MLは私たちが行うことです。AIは私たちが達成することです。

• 「AIはどこで起こるのか？」
• アンソロピックは、以前のモデルと比べて、コーディング、数学、論理思考において大幅な改善を果たしたClaude 2モデルをリリースしました
• 「最適効率のための証明済み戦略：Azure VM パフォーマンスの最適化とコスト削減の効率化」

私はこの定義がとても好きです。なぜなら、しばしば慣習的には両方の概念が交換可能に使用されることがあるにもかかわらず、2つの概念の違いを明確にしているからです。

AIの領域における3つの基本的な概念についてなぜこんなにも混乱があるのでしょうか？私の理解では、AIの領域の知識は急速に拡大しており、毎日何千もの新しい概念が出てくるため、人々は追いつけないのかもしれません…

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