プログラムには批判の声も上がっています

AIを開発中だ今後は一方で

インターネット化にあることが明確になってきた
ブルックスは自ら、このゲンギスを彼は、「今までのAIのアプローチは、「推論なしの知能」と呼んでいます。最も単純な環境で、最も簡単なシステムからスタートし、徐々に両方の複雑さを増していって、作り上げていこうとして失敗している。と言っています。わたしは、最初から複雑な「現実の」環境にシステム「ロボット」を置き、その環境と直接的な関係の中で知能を発達させるのだ」浜辺のアリ「複雑な振る舞いというのは、必ずしも、複雑な制御をしているということではない」というのも、ブルックスの主張です。有名な例え話があります。浜辺を1匹のアリが歩いています「ヘンなシチュエーションですが」。しかし、アリは波にさらわれないように、波打ち際に沿って歩きますから、遠くから見ているとアリの歩いた軌跡はとても複雑なものに見えます。

しかし、人間にしかできないようなことができる機械は見かけ上は人間と同じような知能を持っているように見えます。人間の知能とは違うものの、これはこれで知能があるといっても良いはずです。この考え方を「弱いAI」と呼びます。弱いAIでは、実際に人間のように考えているかは問われません。り、チューリングテストをパスできるような人工知能は人工知能だということになります。結果的に知能がないとできなさそうなことができれば良いのです。

AIが応答を返す機能を設置しました

つま方で、人工知能というのはまさしく人間と同等にモノを考え理解することができるようになった機械のことであり、結果的に人間と同じことができているだけでは知能とは呼べないという考え方もあります。この考え方は「強いAI」と呼びます。ないような人工知能が当てはまります。人間の知能をどう定義するかが難しいので境界線が分かりにくいですが、人間の知能を丸々再現した機械が人工知能だということです。SF映画や漫画·アニメに出て来るような人間と全く区別がつか基本的には、人間に少しでも似ていれば「弱いAI」で、ほとんど同じなら「強いAI」と理解すれば十分です。さて、強いAIは確かに人工知能といえそうな人工知能です。しかし、強いAIが実現しても突き詰めれば単純計算の塊になる可能性があります、体どの程度の単純この議論はそうなると人間の知能も突き詰めれば神経細胞の単純な信号のやりとりの結果に過ぎない可能性もあり、計算を集めれば知能になるのかという議論も始まりそうです。いつになっても結論が出そうにありません。

人工知能の種類が見えてきます


AIJ富士通のZinr「カメラで障害物をキャッチし、その高さなどを分析してモデル化し、どう対処するか計画を建てそれを実行する」というそれらから今自分の置かれいている状況を理解して、どう行動すべきか判断するといった中央指令的、トップダウン的方法どうするかというと、脚に付いたセンサーが障害物にあたったことを感じ取ると、それを「避ける」ことだけをします。かったので避けることだけをします。他の脚は、うまく避けられるように、基本の脚と協調するように動きます。障害物の高さなどは、切考慮しません。ただ、ぶっこのように、歩けるようならそのまま歩く、障害物にぶつかるなどして、それができなくなったら避ける行動を取るといった感じです。こうした現場判断的行動をしているだけなのに、ゲンギスは散らかった「現実の」部屋でもすいすい動き回ることができます。しかも、秒速15cmという「ロボットとしては」とんでもない速さで。

人工知能という言葉が使われた瞬間でした

ブルックスは自ら、このゲンギスを彼は、「今までのAIのアプローチは、「推論なしの知能」と呼んでいます。最も単純な環境で、最も簡単なシステムからスタートし、徐々に両方の複雑さを増していって、作り上げていこうとして失敗している。と言っています。わたしは、最初から複雑な「現実の」環境にシステム「ロボット」を置き、その環境と直接的な関係の中で知能を発達させるのだ」浜辺のアリ「複雑な振る舞いというのは、必ずしも、複雑な制御をしているということではない」というのも、ブルックスの主張です。有名な例え話があります。浜辺を1匹のアリが歩いています「ヘンなシチュエーションですが」。しかし、アリは波にさらわれないように、波打ち際に沿って歩きますから、遠くから見ているとアリの歩いた軌跡はとても複雑なものに見えます。

ロボットを受け入れてゆくために


人工知能が挙げられています
たとえば、映画を観たければ、その映画をいつでもオンデマンドサービスにアクセスすることで観ることができるようになっています。米国では、新たに登場したオンデマンドエコノミーとそのサービスによって既存の企業が廃業に追いやられると行った問題も発生しています。たとえば、米国ではタクシーを拾う代わりにスマトフォンで今いる位置を知らせることで、このサービスに登録している最寄りのドライバーが対応すると行ったサービスが普及しています。ちなみにドライバーはタクシーではなく、一般のマイカーを所有するドライバーです。彼らはサービスに登録することで、顧客からのオーダーを受けることになります。

ロボット関連のスタートGoogleは

顧客は手を挙げる代わりにスマートフォンで位置情報をサービスサイトに通知します。ステムが最寄りのドライバーに通知し、すぐにそのオーダーに対応するわけです。するとシこのサービスの登場により、既存タクシー業界の売上げが激減する事態に発展したわけです。-多くの雇用を創出するオンデマンドエコノミこのように現状、解消すべき問題はありますが、このシステムには、多くの雇用を生み出す可能性も内在します。仕事を持たない人々が、オンデマンドエコノミーを介すことで、たとえば、おっかいや犬の散歩、掃除や洗濯、話し相手など、さまざまな仕事を受けることができるようになるかもしれないからです。