コンテンツ
- 意思決定者としてのAI
- AIは人間をしのいでいますか？
- AIのインテリジェント化
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- ロボット道徳
出典：Danomyte / Dreamstime.com
取り除く：
人工知能は急速に勢いを増し、責任を負っています。
最近まで、企業の取締役は、必要に応じて研究ツールとして使用するために、ラップトップまたはタブレットを取締役会に持ち込む（または、大企業の場合、それらのデバイスを背後に配置するアシスタントを用意する）ことがありました。ここでのキーワードは「ツール」です。デバイスは情報を収集するために使用され、監督がインテリジェントに発言したり、特定のトピックに投票したりします。コンピューターシステムは実行するアクションについても推奨するかもしれませんが、テクノロジーは常に従順でした収集されたデータまたはいわゆる「人工知能」の推奨を無視することを選択できるディレクター。
意思決定者としてのAI
さて、ゲームが変更されました！ Rob Wileが2014年にBusiness Insiderで「取締役会にアルゴリズムを名前を付けたベンチャーキャピタル会社-Heres What It Actually Does」というタイトルの記事で書いたように、コンピューター分析システムはツールではなく対等の名前が付けられました、取締役会へ。 Wile氏は、「Deep Knowledge Venturesは、加齢性疾患治療薬と再生医療プロジェクトに重点を置いている企業であり、VITALと呼ばれるプログラムは、大量のデータを熟読することで、ライフサイエンス企業に関する投資を推奨できると述べています。… VITALは、将来の企業の資金調達、臨床試験、知的財産、および以前の資金調達ラウンドをスキャンすることによって決定を下します。」ストーリーの本当のキッカーは、VITALが他のメンバーと同等の議決権を持つ理事会の投票メンバーであることです。
これは、このようなニュースの最初の1つに過ぎないと言うだけで十分です。
AIは人間をしのいでいますか？
人工知能はあらゆる種類の勝利を記録しています。独学のコンピューターが1月に2兆ドルのシミュレートされたハンドをプレーした後にポーカーで勝つための「究極の」戦略を考案したときに大きなニュースを出しました。物語が多くの読者の注意をひかないかもしれない理由は、コンピューターがすでにチェス（グランドマスターを破る）とチェッカー（「Jeopardy」は言うまでもなく）で勝ったことです。ただし、これは異なります。そのような場合、コンピューターインテリジェンスは、当面の問題に関するすべてを把握しており、その場で、何百万もの事実、動き、戦略などをスキャンして、敵と競うことができました。この場合、AIは対戦相手が「穴に」あるカードを知らないため、不完全な知識を扱っています。また、相手に「ブラフ」するタイミングと頻度、およびブラフを放つ「チック」または表現があるかどうかを知るプロファイルもありません（セッションの進行中にそれらを学習する場合がありますが） ）。
カナダのエドモントンにあるアルバータ大学のプロジェクトを率いたマイケル・ボウリングは、AP通信のプロセスを説明しました。このプログラムは、2ヶ月間、毎秒24兆兆のポーカーをシミュレートしました。結果として得られる戦略は、カードの不運のためにすべてのゲームに勝つことはできません。しかし、長い目で見ると、何千ものゲームで、お金を失うことはありません。彼は、「私たちは世界で最高の（プレイヤー）に反することができ、人間はお金を失うものになるでしょう」とコメントしました。
APの記事では、プロジェクトの背景をさらに説明しました。
「この戦略は、特にヘッズアップリミットテキサスホールドemと呼ばれるゲームに適用されます。2プレイヤーゲームでは、各出場者は表向きに配られた2枚のカードと表に置かれた5枚のカードからポーカーハンドを作成します。「プレーヤーは、表向きのカードが配置される前に賭けを行い、その後、各カードが明らかになるたびに賭けます。賭けのサイズは固定されています。科学者は何年もポーカープレイプログラムを作成しましたが、ポーカーは不完全な情報を含んでいるため、プレイヤーがプレイしているゲームで発生したすべてのこと、特に対戦相手のカードを把握していないため、解決するのは困難です。交渉やオークションなどの現実世界の多くの課題には不完全な情報も含まれており、これがポーカーがゲーム理論と呼ばれる意思決定への数学的アプローチの長年の証明地である理由の1つです。
ジャーナルサイエンスに記載されているこのシステムは、ピッツバーグのカーネギーメロン大学のTuomas Sandholm（新しい仕事に参加しなかった）とともに、他の人工知能研究者から賞賛を集め、ボウリングの結果を「ランドマーク」と呼び、「初めて競争力のある人々がプレイする不完全な情報ゲームは本質的に解決された」
AIのインテリジェント化
これだけでは頭がおかしくない場合は、ロボットがコンピューターやテレビ画面の前に座って、YouTubeの動画を見て「ロボットは道具を使うことを学ぶ」という方法で物事を行う方法を学んでいます。 」 AI技術の新しい開発に追いつくために私が知っている最高の場所にあるストーリー、Kurzweil AIは、メリーランド大学とオーストラリアのNICTAの研究者によって開発されたシステムが形状を認識し、学習する方法を詳しく説明していますそれらを操作する方法。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
ロボット道徳
ロボットの操作に関しては、多くのことを考える必要があります。 「ロボットによる死」というタイトルのニューヨークタイムズの1月の記事で、作家のロビンマランツヘニグは、タフツ大学のヒューマンロボットインタラクション研究所のマティアスシューツが提起した問題について次のように述べています。
「それほど遠くない未来の日曜日を想像してください。シルビアという名前の年配の女性は、転倒で2つのrib骨を骨折した後、ベッドに閉じ込められて痛みを感じます。彼女はヘルパーロボットの手当てを受けています。ファビロンと呼びましょう。ファビロンに鎮痛剤の投与量を要求するファビロンに何をすべきか？ファビュロンを作成したコーダーは、一連の指示でプログラムを作成しました：ロボットは人間を傷つけてはいけません。ロボットは、スーパーバイザーに許可を求めずに薬物を投与してはなりません。ほとんどの日、これらのルールはうまく機能します。しかし、この日曜日に、ファビロンは、シルビアの家のワイヤレス接続がダウンしているため、スーパーバイザーに連絡できません。鎮痛剤に対する彼女の要求はより強くなります。」Scheutz氏は、「ここで対立があります。ロボットは、人を痛みから解放する義務があります。一方で、到達できないスーパーバイザーなしでは動きません。 」彼は、人間の介護者には選択肢があり、事後、監督者に彼らの行動を正当化できると指摘している。
ヘニグは書いている、
「これは、ロボットができる決定や説明ではありません。少なくともまだです。ロボットの道徳の新しい分野の専門家の一握りは、それを変えようとしています。コンピューター科学者は、哲学者、心理学者、言語学者、弁護士、神学者と人権の専門家は、ロボットが正誤についての私たち自身の思考をエミュレートするために作業する必要がある決定点のセットを特定します。Scheutzは道徳を広く定義します。 」これまでのところ、ロボットは取締役会に参加し、ポーカーで勝利し、スクリーンを見ながらスキルを学び、広く学際的な分野の専門家チームが団結して、ロボットの道徳ガイドラインを開発しようとしています（Henigの記事、長すぎます）ここへの正義は、特に夢中になり、挑戦的であり、私はそれをすべてにお勧めします）。 「スターウォーズ」のR2-D2の時代は過ぎ去り、Isaac Asimovの有名な「ロボットの法則」（「I、Robot」、1950年）に単純に準拠しました。
- ロボットは、人間を傷つけたり、不作為によって人間を傷つけたりすることはできません。
- ロボットは、人間によって与えられた命令に従う必要があります。ただし、そのような命令が第一法と矛盾する場合を除きます。
- ロボットは、そのような保護が第一法または第二法と矛盾しない限り、自身の存在を保護しなければなりません。
これらの法律は、Asimovがそれらを書いて以来、SF作家とロボット開発者の両方を導いてきました。ロボットの開発が指数関数的なペースで加速し、複雑さの領域に移行するにつれて、それらは十分ではないようです。 Henigは注意書きで彼女のコラムを締めくくりました：
「倫理はアルゴリズムによって計算できるという考えには、特に慰めがあります。人間が時々しなければならないパニックで不完全な掘り出し物よりも簡単です。他の多くの人間の労働形態。難しい質問を簡単にすると、一時停止するはずです。」もちろん、彼女は正しいです。しかし、私たち国民は、「情報に通じた国民」にならなければなりません。そうすれば、私たちの雇用、教育、医療に影響を与える決定は、私たちの生涯についてです。 」しかし、私たちがこの「情報に通じた大衆」になるためには、仕事が必要です。運命をコントロールするには、やらなければならない仕事です。