百科事典を買ったジョーイのような気持ちになったことはないだろうか？
AIについて話すと、時にそのように感じることがある。
誰もが最新のAIシステムについて語り、新しい語彙、新しい使用例、最先端技術を駆使しているが、（正直に言おう）ついていくのはかなり大変だ。
コンテンツ制作のためのジェネレーティブAIツールがある；
どんな質問にも答えてくれるAI研究ボットや、最新のAI技術を使って道路をナビゲートする自動運転車まで。
そのため、少し混乱してしまうこともある。 友人 エピソード)
現在使用されている最も一般的な人工知能の種類についての知識を深めたい方は、こちらをお読みください。
このブログでは、7つの異なるタイプのAI、それらが現在何に使われているのか、そしてそれが将来何を意味するのかについて説明する。
AIの7つのタイプ：概要
一般的に、人工知能には7つのタイプがある。
それぞれのタイプは、異なる能力や専門性を表している。
では、7種類のAIとは？それを分解してみよう。
もうAIがあなたのテキストを検出する心配はありません。 Undetectable AI あなたを助けることができる：
- AIがアシストする文章を出現させる 人間らしい。
- バイパス ワンクリックですべての主要なAI検出ツール。
- 用途 AI 無事に そして 堂々 学校でも仕事でも。
| AIの種類 | 説明 | 例 |
| ナローAI（ANI） | 1つのタスクに特化し、記憶力に欠け、あらかじめ設定されたパラメーター以上に適応できない。 | Siri、Netflixのレコメンデーションシステム、カスタマーサービスのチャットボット。 |
| 人工知能（AGI） | 人間のような知能を持ち、複雑なタスクを理解し、学習し、単独で実行できる仮想AI。 | まだ開発されていない。 |
| 人工超知能（ASI） | 人間の知能を凌駕する仮想AIは、地球規模の問題を解決できるが、倫理的な懸念がある。 | まだ開発されていない。 |
| リアクティブ・マシン | リアルタイムのデータに反応する基本的なAIで、記憶や学習能力はない。 | IBMのチェスAI「ディープ・ブルー」、自動ドア、スマートライト、セルフレジ。 |
| 限定メモリーAI | 短期記憶を持つAIは、過去の経験から学び、リアルタイムで適応することができる。 | 自動運転車、不正検知システム、創薬アルゴリズム。 |
| 心の理論 AI | 人間の心理学にヒントを得た、感情、意図、信念を理解できる仮想AI。 | 概念的なもので、ソーシャルロボットやAIカウンセラーにつながる可能性がある。 |
| 自己認識AI | 自己認識を持ち、批判的思考ができ、感情を理解し、重要な倫理的問題を提起することができる仮想AI。 | まだ開発されていない（不可能かもしれないが、一部の人にとっては究極の目標かもしれない） |
1.ナローAI（人工ナローインテリジェンス - ANI）
ナローAIは現在使用されているAIの中で最も一般的なタイプであり、知らず知らずのうちにすでにナローAIツールを使用している可能性が高い。
Siriやカスタマーサービス・チャットボット、あるいはネットフリックスのレコメンデーション・アルゴリズムのような「狭い」AIは、ひとつのタスクに本当に長けている。
後ほど紹介する複雑な形態のAIとは異なり、ナロー・インテリジェンスは、特定のプログラミングを超えて思考したり、推論したり、適応したりすることはできない。
ナローAIと、より高度なタイプの人工知能との重要な違いは、メモリがないことだ。
ナローAIツールは、データを保存してそこから学習することはできないし、あるタスクから別のタスクに学習を適用することもできない。
2.人工知能（AGI）
今、私たちは現実の領域を超えて、未来の潜在的なAIのタイプへと移行しつつある。
人工的な一般知能は、現在のところ仮説であり、機械が持っていることを意味する。 ヒューマンインテリジェンス複雑な仕事を理解し、学習し、自主的に実行する能力を持つ。
しかし、AGIに言及する際に「人間の知性」と言うと、かなり複雑になる可能性がある。
理論的には、AGIは実際に人間と見分けがつかないほどの知性を持つだろう。
しかし、より正確には、AGIの膨大なデータ処理能力は人間の脳のそれを劇的に上回るため、AGIは人間以上の知能を持つことになる。
でも心配しないで。
AGIが現実のものとなるには、ニューラルネットワークの設計、機械学習、ロボット工学などの分野で大きなブレークスルーが必要となる。
3.人工超知能 (ASI)
仮定の話をさらに進めてみよう。AGIの一歩先が人工超知能（ASI）であり、あらゆるレベルで人間の能力を凌駕する知性である。
これはAIの最も有能な姿のひとつであり、人類を凌駕する知性によって複雑な作業をこなし、推論し、問題を解決することができるだろう。
それが少し怖い。
人工超知能は人間の能力を単に複製するだけではなく、それをはるかに超え、おそらく自己認識や人間操作、さらにはそれ以上の可能性へと枝分かれしていくだろう。
この種のAIが人間や社会、そして未来に与える影響はまったく予測できないが、貧困や気候変動といった地球規模の問題を解決する能力を持つ可能性は高い。
問題は、その答えを本当に知りたいのか、ということだ。
幸いなことに、この種の人工知能をめぐる倫理的な大論争は、今のところまったくのフィクションである。
4.リアクティブ・マシン
最後の2つは100%の仮想AIの例であるが、リアクティブAIマシンはこれまでに作られた最初の機械学習モデルの1つであり、現在でも私たちの日常生活において重要な技術の1つである。
リアクティブ・マシンはAIの最も基本的な形態である。
これらのシステムは、プログラムされたルールに基づいたリアルタイムの交通データにしか対応できず、時間の経過とともに学習したり適応したりすることはできない。
彼らは限られたメモリーしか持たないか、メモリーをまったく持たない。 反応性.
その一例を挙げよう。 IBMのディープ・ブルー 1997年にグランドマスターのガルリ・カスパロフを破ったチェスAIシステム。
今日、ロボット工学やオートメーションでは、あらかじめ設定された指示に従って新しいものを製造するリアクティブ・マシンを目にするかもしれない。
さらに一般的なリアクティブ・マシンは、自動ドア、自動飛行機ナビゲーション・システム、音声コマンド（アレクサや自宅のスマート・ライトのような）、さらには近所のスーパーマーケットで使っているセルフレジのような、反復的なタスクに電力を供給する。
5.限られたメモリーAI
リアクティブ・マシンにはメモリーが全くなく、AGIには入力間の接続を作成・形成するための広範なメモリーがあるが、リミテッド・メモリーのAIシステムはこの2つのバランスをとっている。
限られたメモリしか持たないAIツールは、過去の経験からデータを保存し、そこから学習してパフォーマンスを向上させることができる。
例えば、過去のルートから学習し、1日のさまざまな時間帯で所要時間を最適化するセルフナビゲーションカーや、詐欺検知、創薬、あるいは病気予防のための高度なアルゴリズムなどである。
限定記憶AIがユニークなのは、短期記憶を使って新しい状況に適応できる点で、つまり、リアルタイムのデータが変化してもダイナミックな調整が可能なのだ。
6.心の理論AI
心の理論AIマシンとは、心理学から着想を得た概念で、感情や意図、人間の信念の複雑さを理解できるマシンを指す。
信念や人間の言葉のニュアンスは一筋縄ではいかず、解釈の余地があるからだ。
私たちが心の理論のAIツールを開発するためには、認知モデリング、自然言語処理、機械学習において大きなブレークスルーが必要だ。
しかし、もしそれが可能なら、これらのAIマシンは、カウンセラーや心理学者のように働いて、人間が感情を理解し、調整するのを助けることができるだろう。
心の理論は、人間の友人、介護者、あるいはパートナーとして機能する社会的ロボットへの道を開くかもしれない。
7.自己認識AI
しかし、一部の人々にとって、自己認識AIは究極の目標である。つまり、自己意識を持ち、自らの存在を認識するコンピューターである。
このスーパーAIは、特定のタスクを実行できるだけでなく、感情や道徳を理解し、自分の行動や目的について批判的に考えることができるだろう。
しかしもちろん、自己認識マシンは複雑な倫理的問題を引き起こす。
生命をこの世に誕生させ、その超知的生命体を反復作業に使うことは道徳的に正しいのだろうか？機械は苦しむことができるのか？機械の感情は人間の感情とどう違うのか？
これらはすべて、答えを出すことは不可能だが、AI研究の将来にとって重要な意味を持つかもしれない問題である。
ナローAIが現在最も一般的なタイプである理由
では、さまざまなタイプのAIがある中で、最も一般的なタイプはどれだろうか？
現在、最も一般的に使用されている人工知能のタイプは次の通りだ。 ナローAI.
それは、適応性、拡張性、実用性に優れ、さまざまな業界に簡単に導入できるからだ。
複雑な問題を解決することはできないが、反復的な作業や管理作業を根絶することができ、簡単に拡張することができる。
加えて、このテクノロジーは今日アクセスしやすく、手頃な価格で入手できる。つまり、すでに実用化され、医療、金融、製造、小売、エンターテインメントなど、多くの業界の状況を一変させているのだ。
日常生活におけるナローAIの例
おそらく、今話しているように、狭い範囲のインテリジェンス・ツールにアクセスできるようになるだろう。
ここでは、日常生活で遭遇する最も一般的な形式の例をいくつか紹介しよう。
まず第一に チャットボット ChatGPTや電力会社が使っているカスタマーサービス・チャットボットなど、あなたが頼りにしているものはすべて、狭い範囲のAIの例です。
AIアルゴリズムは、あなたのリクエストに応えるようにプログラムされており、あなたが答えを見つけ、データを処理し、日常業務を効率化するのを助けてくれる。
チャットボットのように、 バーチャルアシスタント Siri、Alexa、Google Assistantのように、音声コマンドに反応して、プレイリストの作成、友人への電話、テキストメッセージの送信など、繰り返しの作業や平凡な作業を助けてくれる。
NetflixやYouTubeのアカウントに搭載されているレコメンデーション・エンジンも、狭い範囲のAIの一例だ。
データを集約し、AIモデルを使って次の楽しみを提案してくれる。
この種のモデルは、家庭で使用されるだけでなく、企業が顧客の行動を取り巻くデータを分析・処理し、長期的により最適な体験を提供するのにも役立つ。
最後に、あなたが頼りにしてきたいくつかのツール（たとえば 検出不可能.ai's AI SEOライター, AIエッセイライター そして ヒューマン・タイパー)は狭いAIモデルを利用している。
本物と見分けがつかないような人間味のあるコンテンツを書いても。
これらのツールが「狭い」のは、コンテンツマーケティングの実践に依存する企業向けにコンテンツを書くという、一つのことを非常にうまくこなすからである。
ナローAIを支えるキーテクノロジー
しかし、これらのツールはどのように機能するのだろうか？ナローAIの背後にある、その応用範囲の広さを可能にする隠れた技術とは何なのか？
機械学習（ML）
ディープラーニングなどの要素を含む機械学習は、AIシステムがデータから学習し、時間とともにパフォーマンスを向上させる能力である。
これはナローAIの基本的な特徴であり、ありとあらゆるプロンプトや入力に直接反応するようにプログラムすることはできない。
自然言語処理（NLP）
一言で言えば、NLPとは、機械が人間の言葉を理解し、解釈し、生成することを可能にする技術である。
それは、AIが自然な感覚でユーザーと効果的にコミュニケーションすることを可能にするものだ。
あなたが理解できる言語と声のトーンであなたのプロンプトに応答するChatGPTプロンプトや、言語を分析する一歩先を行き、ユニークで人間らしいテキストを作成するUndetectable AI humanizerツールについて考えてみましょう。
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コンピュータ・ビジョン
最後に、コンピュータ・ビジョンは、顔認識や画像分析など、AIが世界から視覚情報を「見る」のを助ける。
そのために、AIモデルは視覚データをピクセルに分割し、パターンや特徴（エッジ、色、形など）を識別することによって分析し、認識できる特定のオブジェクトを見つけるために接続を行う。
今、ナローAIを使うメリット
ナローAIはどこにでもあり、静かに生活をよりシンプルに、仕事をより効率的にしている。
反復的で時間のかかる仕事を引き受けることで、私たち人間は創造的な仕事やより複雑な仕事に集中することができる。
これによって事務的な負担が軽減され、物事をより早く終わらせることができる。
もうひとつの大きな利点は、AIがいかにスケーラブルであるかということだ。ナローAIは大量のデータとインタラクションを一度に扱うことができる。
また、驚くほど正確で、銀行業務における不正の発見や医療スキャンにおける初期段階の病気の検出など、人間が見逃してしまうような細部まで捉えることができる。
さらに、手頃な価格で利用しやすいため、恩恵を受けるのは企業だけではない。
個人は、日常生活で、あるいは自分の仕事を手助けするために、ナローAIを使うことができる。
ナローAIの課題と限界
しかし、ナローAIには確かに利点があるが、技術的には欠点もある。
最も明白なのは、これらのツールは柔軟性に欠けるということだ。
各システムは一つのことをうまくこなすように作られており、特定のプログラム以外のタスクには適応できない。
例えば、ネットフリックスのレコメンデーションを支えるAIは、あなたがフライトを予約する手助けをするつもりはない。
つまり、用途が異なれば、その用途のために特別にプログラムされ、構築される必要のあるAIモデルも異なるということだ。
つまり、作業の重複の可能性、高価なプログラミング要件、必要に応じて複数のアクションを実行するための複雑な技術スタックを意味する。
もう一つの問題はデータだ。
狭いAIがうまく機能するには、膨大な量の高品質で偏りのないデータが必要だ。データに欠陥があれば、AIのアウトプットもそうなる。
私たちはすでに次のような経験をしている。 AIバイアスこれは、現実の世界に深刻な結果をもたらす、乗り越えるべき困難なハードルである。
そして最後に、倫理的な懸念がある。
自動化は効率化にとっては素晴らしいことだが、雇用の奪い合いやその他の社会的課題にもつながりかねず、慎重な検討が必要だ。
AIは反復作業を自動化することができるが、そのような作業に頼って生活している人たちはたくさんいる。
また、創造的でやりがいのある役割は十分にあるのだろうか？
一般的AIか超知能AIか？
しかし、この記事で触れたのは、スーパーAIアルゴリズムが世界を征服するという議論だけだ。
こうした人工知能の一部には、倫理的、道徳的、法的な重大な懸念がある。この議論は、私たちの未来にとってどのような意味を持つのだろうか？
現在のところ、一般的なAIや超知的AIのアイデアは、SFの領域にとどまっている。
とはいえ、このような高度なAIが登場する可能性は注目に値する。
一方では、世界的な大問題を解決する可能性もある。
その一方で、コントロールや安全性、人類への影響について深刻な問題を提起している。
とはいえ、今のところ、人工知能の実用化にはまだまだ時間がかかりそうだ。
最終的な感想
7種類のAIのすべてが現在を形成している。
ナローAIはすでに登場し、日常業務をよりスムーズにし、産業をより効率的にしている。
ネットフリックスのレコメンデーション、スマートホームシステム、そして仕事や学業で使うコンテンツ作成ツールの多くに搭載されている。
そして、AIはそれだけにとどまらない。
さまざまなタイプのAIが進化を続けるなか、私たちはエキサイティングな未来を迎えている。新しいタイプの人工知能が、私たちの役割や人間関係、意思決定にさえ影響を与えるのだ。
今のところ、私たちがすでに持っているツールを改良し、責任を持って使用することに焦点が当てられている。
そうしているうちに、次に話題の中心が "現在最もよく使われているAIの種類は？"に移ったとき、知的な答えが用意されていることだろう。知的な答えが用意されているはずだ(友人 ユーモアはともかく）。