３タイプの人工知能

人工知能は、コンピュータで人間の知能を複製またはシミュレートするコンピュータサイエンスの一分野です。
なので、コンピュータは人間の知能を必要とするタスクを実行できます。
人工知能の機能には、計画、学習、推論、問題解決、意思決定などがあります。
人工知能システムは、機械学習、深層学習、ルールなどの手法を使用したアルゴリズムを利用しています。
機械学習アルゴリズムは、統計手法でデータを学習し、タスクを徐々に改善します。

すべての人工知能システムは、次の3つのタイプのいずれかに分類されます。
１．狭人工知能(Artificial narrow intelligence, ANI),能力の範囲が狭い人工知能
２．汎用人工知能(Artificial general intelligence, AGI),人間の能力と同等の人工知能
３．超人工知能(Artificial super intelligence, ASI), 人間よりも能力の高い人工知能

狭人工知能(Artificial narrow intelligence, ANI)
狭人工知能は、これまでに成功した唯一のタイプの人工知能です。
狭人工知能は、目標指向であり、特定のタスクを非常に知的に遂行します。
狭人工知能は、人間の知能を模倣または複製するのではなく、狭い範囲のパラメーターとコンテキストに基づいて人間の行動をシミュレートするだけです。
狭人工知能は、機械学習とディープラーニングの成果に支えられて、過去10年間で数多くのブレークスルーを経験してきました。

狭人工知能の例：
・Google / Google検索によるRankbrain
・AppleのSiri、AmazonのAlexa、MicrosoftのCortana、その他の仮想アシスタント
・IBMのワトソン
・画像/顔認識ソフトウェア
・病気のマッピングと予測ツール
・製造ロボットおよびドローン
・危険なコンテンツのための電子メールスパムフィルター/ソーシャルメディア監視ツール
・視聴/購入行動に基づくエンターテインメントまたはマーケティングコンテンツの推奨事項
・自動運転車

汎用人工知能(Artificial general intelligence, AGI)
汎用人工知能は、人間の知能や行動を模倣する一般的な知能を備えた機械の概念であり、その知能を学習して適用し、問題を解決することができます。
汎用人工知能は、どのような状況においても、人間と見分けがつかない方法で考え、理解し、行動することができます。
AIの研究者や科学者はまだ強力なAIを達成していません。

汎用人工知能システムは、人間の脳を基準として設計されています。
人間の脳の複雑な計算能力を複製できるアルゴリズムの作成は理論的には可能で、無限の時間と記憶が与えられれば、最高レベルの複雑さの問題を解決できることを意味します。
現在は、脳とその機能についての包括的な知識を持っていないので、それをモデル化してそれを機能させることに苦労しています。

最速のスーパーコンピューターの1つである富士通製の「京」は、人間の脳の1秒間の神経活動をシミュレートするのに40分かかりました。画像および顔認識技術が進歩するにつれて、機械が学習して見る能力が向上する可能性があります。

スーパーコンピューターの能力をもってしても、人工総合知能の達成にはほど遠いですが、人工知能研究の急激な進歩は、おそらく2040年から2050年ごろに汎用人工知能の発明に至る可能性があります。

超人工知能(Artificial super intelligence, ASI)
超人工知能は、人間の知能と行動を模倣または理解するだけではない架空の人工知能です。

汎用人工知能(AGI)が構築された結果、最終的に自己改善サイクルの連鎖反応により、新しいよりインテリジェントな世代がますます急速に出現し、臨界点に達し、すべての人間のインテリジェンスを質的にはるかに上回る強力な超人工知能(Artificial superintelligence, ASI)が生まれます。

超人工知能は、理論的には私たちが行う数学、科学、スポーツ、芸術、医学、趣味、人間関係やデータと刺激を処理および分析し、意思決定と問題解決を行う能力が、人間よりはるかに優れているでしょう。

このような強力なコンピュータを自由に使える可能性は魅力的に思えるかもしれませんが、コンセプト自体には多くの未知の結果があります。自己認識する超人工知能の出現は、私たち人類の生存、生き方に与える影響は、絶大になると推測されるシンギュラリティが到来します。