AIの初期の頃は、途方もない熱意、素晴らしいアイデア、そして非常に限られた成功を特徴としています。ほんの数年前までは、日常的な数学的計算を行うためにコンピューターが導入されていましたが、今ではAI研究者がコンピューターがそれ以上のことができることを実証していました。GPTとも呼ばれる生成事前トレーニング済みトランスフォーマーは、Open AIによって作成された言語モデルのカテゴリです。OpenAIの目標は、世界の問題のいくつかを解決するために使用できる安全で有益なAIシステムを作成することです。人工知能により、タスクを時間どおりに完了することが容易になります。AIアルゴリズムは、膨大な量のデータを人間よりも高い精度で処理および分析できるため、より正確で信頼性の高い結果が得られます。
AIは、私たちの生活をより簡単に、より安全に、より生産的にする可能性を秘めています。機械は人間の知性を模倣し、人間の仕事を必要とする操作を実行できます。近年、AIテクノロジーは飛躍的な進歩を遂げており、製造や輸送からヘルスケアや金融に至るまで、さまざまな分野で複数の用途があります。
学習、問題解決、意思決定など、従来は人間の知性を必要とするタスクを実行できるインテリジェントマシンの作成は、急速に拡大しているテクノロジー分野です。AIは膨大な量のデータを分析し、人々が自分で見つけることができないかもしれない洞察を提供し、より多くの情報に基づいた意思決定をもたらします。
機械学習は、適応可能な方法を使用して、コンピューターに間違いから学習し、例から学習し、類推から学習する機能を提供します。
時間の経過とともに、インテリジェントシステムのパフォーマンスは学習機能によって強化される可能性があります。機械学習のメカニズムは、適応システムの基盤として機能します。人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムは、最も広く使用されている2つの機械学習技術です。
オートGPT とは何ですか?
AutoGPTは基本的に、言語モデルを非常にスマートにする新しい方法を表す空想的な用語です。これには、ほとんど自動化されたプロセスを使用してこれらのモデルを生成および微調整し、言語の翻訳や質問への回答などを行うことができます。クールなことは、人間の介入が最小限で済むため、作業が少なくて済むことです。基本的に、このプロセスは一連の異なるモデルを生成し、最良のモデルを選択し、それらをどんどん良くし続けます。それは私たちがこれまで以上に言語技術でより多くのことができることを意味するので、それはかなり素晴らしいです!
大規模言語モデル (LLM) は、大量の記述資料から人間の音声に似たテキストを生成できる人工知能のサブセットです。これらのモデルは、多くの場合、ディープラーニング手法、特にトランスフォーマーと呼ばれる特定の種類のニューラルネットワークを使用して構築され、書籍、論文、Webページなどの膨大な量のテキストデータを使用してトレーニングされます。
ニューラルコンピューティングと人工ニューラルネットワークに関する初期の研究は、McCullochとPittsによって開始されました。ニューラルネットワーク技術は、記号的推論に基づくシステムよりも現実世界とのより自然な相互作用を提供します。ニューラルネットワークは、学習し、問題の環境の変化に適応し、ルールが不明な状況でパターンを確立し、あいまいな情報や不完全な情報を処理できます。ただし、説明機能がなく、通常はブラックボックスとして機能します。
テキスト分類、言語翻訳、およびテキスト生成は、LLMを利用できる自然言語処理アクティビティのほんの一部です。チャットボットや仮想アシスタントなどのアプリケーションは、自然言語での人間の入力に対して論理的かつ文脈的に適切な応答を生成できるため、優れています。
ベビーAGIとは何ですか?
人工知能、または赤ちゃんAGIは、人間のようなさまざまな知的タスクを実行できるインテリジェントコンピューターの作成を説明するために使用される用語です。「赤ちゃんAGI」というフレーズは、発達中の乳児のように、まだ完全に成熟しておらず、まだ初期段階にある人工知能を指します。
AGIの考え方は、制約されたドメイン内で特定のタスクを実行することを目的とした狭いAIとは異なります。汎用人工知能は、推論、学習、新しい状況への適応という点で人間と同じように機能するロボットの開発を目指しています。
経験から学び、人とうまく会話し、複雑で動的な状況で判断できるコンピュータを設計することは、新生児AGIを作成する上で重要な問題です。汎用人工知能の研究は、通信、輸送、医療など、いくつかの業界に革命を起こす可能性を秘めています。
しかし、AGIは、いつの日か人間を凌駕する可能性のあるインテリジェントコンピューターを構築することの潜在的な危険性と倫理的影響について人々に心配させています。その結果、汎用人工知能の分野の専門家は、これらの問題の解決策を見つけ、この技術の安全で責任ある進歩を保証するために懸命に取り組んでいます。
結論
AutoGPTとベビーAIは異なる目的を果たし、開発の異なる段階にあります。Auto GPTは、限られたドメイン内で特定のタスクを実行するように設計されているため、狭いAIの例です。
一方、赤ちゃんAI(AGI)は、人間と同じように幅広い知的タスクを実行できる機械を作成することを目的としています。赤ちゃんのAIはまだ開発の初期段階にあり、人間のような知性をまだ達成していません。
Auto GPTは現在より成熟しており、赤ちゃんのAGIがまだ開発段階にある間、特定のタスクをより正確に実行できます。