2022.12.14
(3)人工知能理解への案内 Guide to Understanding Artificial Intelligence
テーマ：英語のお勉強日記(7309)
カテゴリ：人工知能
What Is General AI And What Can It Do?
一般的なＡＩとは何か、それが何をできるか？
Now, this is the best form of AI as it teaches machines or software to do the things that human beings can do. This is the reason why it is called Artificial General Intelligence, which means machines that can work like people.
さて、人間ができることをするようにマシンあるいはソフトウェアに教えるから、これは最も良い形のＡＩです。 これが人々のように働くことができる機械を意味するそれがなぜ人工一般知能と呼ばれるかの理由です。
They can be taught how they can make reports or polish shoes or iron clothes. These are things that can help them to do specific tasks just like humans.
彼らは彼らがどのように報告をするか、あるいはくつを磨くか、あるいは服にアイロンをかけることができるか教えることができます。 これらは彼らが人とまったく同じように特定の仕事をするのを助けることができることです。
They might do them in an even better way than humans with more accuracy and speed. General AI developers are focusing on developing machines and software that reduce the efforts that people have to put into things that can be easily done by a machine.
彼らはもっと多くの正確さとスピードで人よりさらに良い方法でそれらをするかもしれません。 一般的なＡＩ開発者は容易にマシンができることに人々が注がなければならない努力を減らすマシンとソフトウェアを開発することに焦点をあてています。
This will not eat up jobs, instead, it will increase productivity to a great extent. This will make the world truly smart and intelligent.
これで仕事を食われることはないでしょう、その代わりに、それはかなりの程度、生産性を上げるでしょう。 これは世界を本当に賢く、そして知的にするでしょう。
This is about making machines that can understand things by themselves and then carry out the tasks for which they have been created.
これは自分自身で物事を理解して、そして次に（そのために）それらが創造されてきている仕事を実行することができる機械を作ることに関わりがあります。
They can be studying data or the environment and then according to the things that they can do, they can make decisions. This is intelligent and this is an artificial intelligence future technology.
それらはデータあるいは環境を研究している可能性があり、そして次に彼らがすることができることに従い、それらは決定をすることができます。 これは知的です、そしてこれは 人工知能の将来技術です。
Machine Learning
機械学習
ML or machine learning is what makes an AI application intelligent enough to learn new things. This is the broad part of AI that most industries in the world are working on.
MLあるいは機械学習ha,
新しいことを学ぶのに十分ＡＩアプリケーションを知的にするものです。 これは世界中のたいていの産業が取り組んでいるＡＩの広い部分です。
Because of this, a computer device takes up data and with more data, it gets more intelligent. It is like feeding a human being with food that makes them stronger. Data makes a device that has used ML smart and intelligent.
このために、コンピュータ装置がデータを取り上げ、そしてもっと多くのデータで、それはいっそう知的になります。 それはもっと強くする食物を人間に与えるようなものです。 データが MLを使う装置を賢く、知的にします。
Because of this, the software can learn how they need to improve and personalize themselves according to their users. ML is also used in the voice assistants because of which they can remember what we say and search related to that.
このために、ソフトウェアはそれらのユーザーに従って、それらが自分自身をどのように改善して、個人化する必要があるか学ぶことができます。 ML は同じくそのために 我々が言うことやそれに何を関連づいて検索することを思い出すことができる音声アシスタントに使われます。
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Elements Of Machine Learning
機械学習の要素
Machine learning can be regarded as a subset of AI and has mainly two elements, namely supervised learning and unsupervised learning.
機械学習はＡＩの下位グループと見なすことができて、そして主に２つの要素、すなわち、監督付きの学習と監督なしの学習があります。
Supervised Learning
監督付きの学習
This is a rather common technique for teaching systems. It is done by using a huge number of labeled examples in the form of data. The systems are filled with a large amount of data that identifies the features of interest.
システムを教えることに対して、これはどちらかと言うと共通の技法です。 それは、データのかたちで莫大な数のラベルをはられた例を使うことによって、行われます。 システムは興味のある特徴を識別する大量のデータで満たされています。
These are then labeled into the system’s memory. Once the system is trained, these labels can be used to read data as well as create new data.
これらはそれから、システムの記憶にラベルをはられます。 システムがいったん訓練されると、これらのラベルは、新しいデータを作ることと同様、データを読むために使うことができます。
Unsupervised Learning
監督なしの学習
It is quite different from the above method of learning as this algorithm attempts to locate patterns in data. They cluster together these patterns to perform operations and give meaningful results.
このアルゴリズムがデータのパターンの位置を尽き止めようと試みるから、それは上記の学習方法と非常に異なっています。 それらはオペレーションを行い、意味を持つ結果を与えるためにこれらのパターンをひとまとめにします。
Reinforcement Learning
強化学習
This is a reward-based learning process. Here, rewards are processed according to their input data. This is basically a trial-and-error process and is greatly used in machine learning methods.
これは報酬ベースの学習過程です。 ここで、報酬が、それらの入力データに従い、処理されます。 これは基本的に試行錯誤プロセスであって、大いに機械学習方法で使われます。
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AI Changing The World
世界を変えるＡＩ
AI will change the world in many different ways. There are different parts of industries that will be directly affected by it like robotics and the automobile sector.
ＡＩが多くの異なった方法で世界を変えるでしょう。 ロボティックスと自動車部門のように直接それに影響されるだろう産業の異なった部分があります。
AI will make robots and cars smart enough to be able to work on their own and control the things around them as per their programming. Though it will take some time to make them behave as normal as humans, even as of now they will be able to have a conversation, understand what people say, and respond to them.
ＡＩはロボットや自動車が独力で機能して、それらのプログラミングに従って周りにあるものごとをコントロール可能となるように十分賢くするでしょう。 人と同じぐらい通常でそれらを振る舞わせるのに若干の時間を要するだろうけれども、現時点でさえそれらは会話をして、人々が何と言うか理解して、彼らに応答することが可能でしょう。
Other parts that will be affected by it are the content that gets uploaded on the internet. Search engines have started using AI to filter out information and news that is fake.
それに影響されるだろう他の部分はインターネット上でアップロードされる内容です。 サーチエンジンがＡＩを偽りの情報やニュースを除外するために使い始めています。
This is the reason why now the internet does not list any website that is caught spreading fake news or information about something. This will make the internet a better place for normal people. These are just some of the ways, there are many other ways in which it will change the world.
これは今インターネットが何かについての偽りのニュースあるいは情報を広めているのを捕えられたどのウェブサイトをなぜ列挙しないかの理由です。 これはインターネットを正常な人々のもっと良い場所にするでしょう。 これらは単なるいくつかの方法に過ぎません、それで世界を変えるだろう多くの他の方法があります。
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Conclusion
結論
Artificial Intelligence is the future. It has the scope to change the technology for the betterment of the world and the people living in it.
人工知能は未来です。 それは世界とそれに住んでいる人々の改善のための技術を変えるための範囲があります。
AI will help businesses to improve their processes, the government to improve the administration, and the general public to do daily work in an easy way.
ＡＩはビジネスが彼らのプロセスを改善したり、政府が行政を改善したり、一般大衆が容易な方法で毎日の仕事をする助けとなるでしょう。
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