今では、未来のスーパーテクノロジーである人工知能の開発に関連する用語が私たちの語彙に強制的に入り込み、専門家、政治家、消費者団体、ハイテク業界の間で激しい議論が巻き起こっています。市民は混乱しており、すぐに実生活を混乱させる可能性があるこの革命についてもっと理解したいと考えています。 良くも悪くも、それはあなたの視点次第です。
マッシミリアーノD'Eliaの
ヨーロッパは最初に規制を試みたIA法 インテリジェントなアルゴリズムの使用。この規制は政治家や専門家には歓迎されているが、依然として疑問が残り、政治的・社会的力学とはかけ離れた消費者団体やその他の団体にさらなる情報を求める内容となっている。 ビジネス.
XNUMX月初めに設立された理事会と欧州議会との間の予備合意は、法の構造を概説したが、欧州の機関と企業の間の交渉は リーダー AI分野はまだ海に浮かんでいます。
AI法の最終的な承認は来年2025月からXNUMX月の間に予想されている。しかし、その効果が現れるのは、技術革新の促進と国民の基本的権利の保護を目的としてこの法律が施行されるXNUMX年まで遡ることになる。
人工知能に関するヨーロッパの規制枠組みは、今のところ、次のようなアプローチに基づいています。」リスクベース」 高リスクシステムに対する漸進的なルールはますます厳しくなり、その開発者は登録する義務があり、システムで使用されるデータを作成する必要があります。 トレーニング アルゴリズムの。ヨーロッパの一部の国は当初、高度な人工知能モデルを厳格な規則や管理から守ろうとしていましたが、最終合意では、国家安全保障、したがって軍事システムの革新や研究に関連するすべての活動など、限定的な譲歩が規定されました。警察部隊。
生体認証と大規模監視は、専任の国家当局の許可によって制限されます。予測テクノロジーの使用に関する法的補償は、法執行機関と治安部隊にのみ保証されます。したがって、欧州の法律では、汎用人工知能システムの市場投入前の透明性義務と、機密データのより慎重な管理が義務付けられています。
AI 法の発効後は、加盟国による規制の実施に XNUMX 年間、禁止された使用を確立するためにさらに XNUMX か月の期間が設けられます。さらに、 AI協定、つまり、欧州の規定を先取りした自主的な遵守システムです。
AI 法違反に対する罰金は、最低 7,5 万または売上高の 1,5% から最大 35 万または売上高の 17% までとなります。多くの解釈変数、企業や消費者団体の利益を考慮すると、EU 規制は定義から程遠く、大幅な変更が生じる可能性があり、その結果、2023 年 XNUMX 月初旬に承認された最初の文書の起草に活力を与えた協力の精神が変化する可能性があります。
人工知能とその自然、ブルーゴールドへの影響
人工知能 (AI) サーバーにおける水の消費量は、AI システムまたはデータセンターの全体的な環境への影響を評価する際に非常に重要な側面です。ただし、水の消費は、エネルギーの場合のように直接使用される領域ではなく、さまざまな要因に関連する間接的な側面であることが多いことに注意することが重要です。 AI サーバーの水消費量に寄与する可能性のある要因をいくつか示します。
データセンターの冷却: AI ワークロードを処理するサーバーをホストするデータセンターには、温度を許容レベルに保つための冷却システムが必要です。これらのシステムは水を使用してサーバーによって発生した熱を放散できます。
ハードウェアの製造: グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) や特殊プロセッサなどの専用 AI ハードウェアの製造では、製造および冷却のプロセスに大量の水が必要になることがよくあります。
エネルギー生産: AI サーバーに電力を供給するために使用されるエネルギーが、大量の水を必要とする供給源 (石炭火力発電所や原子力発電所など) から供給されている場合、システムのライフサイクル全体が全体的な水消費量に影響を与える可能性があります。
ハードウェア製造リソース: ハードウェアの製造に必要な天然資源の採取は、特にシリコンなどの材料が含まれる場合、水に影響を与える可能性があります。
地理上の位置： 水資源の利用可能性と管理は、データセンターの地理的な位置によって大きく異なる場合があります。水資源が乏しい地域では、水の消費が重大な問題となる可能性があります。
一部の企業は、水の消費を含む、AI システムによる環境への全体的な影響を削減する戦略を採用しています。これには、よりエネルギー効率の高い技術の採用、必要な水の量が少ない革新的な冷却システムの採用、再生可能エネルギー源への移行などが含まれる場合があります。水の消費など、AI に関連する環境への配慮がますます重要になってきており、多くの組織が AI システムの設計と管理において持続可能な実践を導入しようとしていることに留意することが重要です。
デカローグ
以下は、私たちの語彙に強制的に組み込まれ、新たな法的規制よりも早く私たちの実生活を混乱させる可能性のあるいくつかの用語の説明です。
超人工知能
「人工超知能」とは、いくつかの分野で人間の認知能力を大幅に超える高度なレベルの人工知能 (AI) を指します。この用語は、さまざまな知的タスク、機械学習、複雑な問題の解決に優れた AI と関連付けられることがよくあります。人工超知能は、人間の学習と理解の能力を超えるだけでなく、世界の自律的な理解を発展させ、推論し、学習し、人間の手の届かない方法で問題を解決できるインテリジェント システムの作成を提案する未来的なビジョンです。人間の知性。
今日、私たちはまだ人工知能のレベルに達していません。今日の研究開発は、人間よりも効率的または正確に特定の活動やタスクを実行できる人工知能システムに焦点を当てています。人工超知能は、人間を超える知能を持つ実体を創造する可能性について倫理的に深く考える価値のある将来の展望です。
生成的人工知能
「生成型人工知能」とは、新しいデータ、コンテンツ、または情報を自律的に生成できるシステムの作成を扱う人工知能 (AI) の下位分野を指します。これらのシステムは、機械学習アプローチ、特に生成ニューラル ネットワークを使用して、多くの場合人間が生成したデータを模倣したり、人間が生成したデータと区別できないデータを生成します。
生成型人工知能の一例は、「敵対的生成ネットワーク」(GAN) の概念です。GAN では、ジェネレーターとディスクリミネーターという XNUMX つのニューラル ネットワークが、競合プロセスを通じて同時にトレーニングされます。ジェネレーターはより現実的なデータを作成しようとしますが、ディスクリミネーターは実際のデータと生成されたデータを区別しようとします。この競争により、ますます説得力のあるデータを作成するジェネレーターの能力が継続的に向上します。
生成人工知能の用途は多岐にわたり、画像、テキスト、音楽などの生成が含まれます。たとえば、GAN を使用すると、本物に見える人工の人間の顔を作成したり、現実的に見える風景画像を生成したりできます。ただし、そのようなテクノロジーの使用は、異なる出身のテロリストなどの国際的主体によるコンテンツの操作や虚偽の情報の作成の可能性など、倫理的な問題も引き起こすことに注意することが重要です。
一般的な人工知能
汎用人工知能 (AIG) は、人間自身と同様、またはそれ以上の方法で人間のあらゆる認知活動を理解し、学習し、実行することを目的とした人工知能のレベルを表します。特定または限定されたタスクを解決するように設計された通常の AI とは対照的に、IAG は、複数のドメインにわたって適応および学習できる、より広範かつ柔軟な形式の AI を目指しています。
汎用人工知能の主な特徴は次のとおりです。
一般学習: 幅広いデータから学習し、その知識をさまざまな状況に適用する能力。このタイプの学習は、単純なタスクの具体的な学習を超えています。
類推的推論: 人間が過去の経験に基づいて新しい状況に対処する方法と同様に、複雑な問題を解決し、類推を通じて関係を築く能力。
コンテキストを理解する: 環境、社会、文化的要因を考慮して、自分が置かれている状況を理解する能力。このスキルは、新しい予期せぬ状況に適応するために不可欠です。
自己認識: 限界の認識や間違いから学ぶ能力を含む、自分の存在と能力の認識。
適応性: 大幅な再プログラミングを行わずに、新しいタスクや環境に適応する能力。
現在、IAG は人工知能における最も野心的かつ複雑な目標の XNUMX つです。現在の AI テクノロジーのほとんどは特定のタスクに特化しており、一般的な人工知能の特徴である柔軟性や認知の幅を持っていません。汎用人工知能の実現には、技術的、倫理的、セキュリティ上の重大な課題が生じており、依然として AI 研究における長期的な目標となっています。
AIの感覚ニューロン
人工知能の分野では、「感覚ニューロン」は、人間の神経系が外部刺激を知覚するために感覚ニューロンを使用する方法と同様に、センサーからのデータを処理するように設計された人工ニューラル ネットワークのコンポーネントに関連付けることができます。
人工ニューラル ネットワークにおいて、「ニューロン」という用語は、入力を受け取り、活性化関数を通じてそれらを処理し、出力を生成するコンピューティング ユニットを指します。ニューラル ネットワークの最初の層は「入力層」または「感覚層」と呼ばれることが多く、ニューロンはセンサーまたは入力データから初期情報を受信して変換する役割を果たします。
たとえば、コンピューター ビジョン アプリケーションでは、感覚ニューロンが画像内のピクセルからの生の入力を表すことができます。この最初の層の各ニューロンは特定のピクセルに関連付けることができ、画像内の特定のパターンや特徴に応答するようにトレーニングできます。言い換えれば、これらの感覚ニューロンは、輪郭、色、形状などの画像の特定の側面を認識することを学習します。
感覚ニューロンは、より大きな AI モデルの一部にすぎず、その出力はニューラル ネットワークの連続層を通じて処理されます。最終的な目標は、ニューラル ネットワークの構造とアーキテクチャを利用してモデルと関係を学習し、入力データに存在する情報のますます複雑で意味のある表現をネットワークが学習することです。
要約すると、人工知能の感覚ニューロンは、センサーまたは入力データからの初期情報の処理において重要な役割を果たし、ニューラル ネットワークが後続の層で複雑な情報を学習して解釈できるようにします。
チャットボット
チャットボットは、「チャット」(会話) と「ロボット」という言葉の組み合わせから派生し、会話を通じて人間の対話をシミュレートするように設計されたコンピューター アプリケーションを表します。人工知能を活用することで、チャットボットはユーザー メッセージを解釈して一貫して応答し、インタラクティブなエクスペリエンスを提供できます。これらの仮想アシスタントは、Web サイト、メッセージング アプリ、ソーシャル メディア、音声インターフェイスなど、さまざまなプラットフォームにわたって統合できます。その用途は多岐にわたり、自動化された顧客サポート、情報提供、予約管理などが含まれます。
チャットボットには主に次の XNUMX 種類があります。
ルールベース: これらのチャットボットは、事前に定義された一連のプログラミング ルールに従い、事前に決定されたパターンに従って応答します。それらの対話は、プログラミング中に確立されたロジックに限定されます。
人工知能 (AI) を使用すると: これらのチャットボットは、機械学習と自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを使用してユーザー メッセージを理解します。彼らは過去の経験から学び、時間の経過とともに改善し、複雑な相互作用により適応的に対処することができます。
チャットボットの人気はますます高まっており、顧客サービス、ビジネス アプリケーション、オンライン プラットフォームなどの分野で重要な役割を果たしています。これらの存在は、ユーザーとマシンの対話を簡素化し、アクセシビリティを向上させ、より直感的なエクスペリエンスを提供することを目的としています。
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