AIとヒューマンインテリジェンス：AIとヒューマンインテリジェンスの違い

人工知能は、サイエンスフィクションの構成要素から現実へと長い道のりを歩んできました。 現在、自動運転車、スマートバーチャルアシスタント、チャットボット、外科用ロボットなど、多数のインテリジェントマシンがあります。 AIが現在の業界で主流のテクノロジーになり、一般人の日常生活の一部になって以来、人工知能と人間の知能という議論が巻き起こっています。

人工知能は人間のようなタスクを実行できるインテリジェントなマシンを設計および作成しようとしますが、「人工知能はそれ自体で十分ですか？」と考えざるを得ません。

おそらく最大の恐怖は、AIが人間を「置き換え」、数年以内に人間を凌駕することです。 しかし、それは完全に真実ではありません。 AIは非常に高度ですが、機械は経験から学び、賢明な意思決定を行うことができるようになりましたが、AIは、人間の直感などの本質的に人間の属性に依存せずに最適に機能することはできません。

それでは、人工知能とヒューマンインテリジェンスの議論をさらに深く掘り下げて、それらの特性と関係を理解し​​ましょう。

人工知能と人間の知能：定義

人工知能とは何ですか？

人工知能はデータサイエンスの一分野であり、通常は人間の知能と認知を必要とする幅広いタスクを実行できるスマートマシンの構築に焦点を当てています。 これらのインテリジェントマシンには、経験と履歴データからの学習、周囲の環境の分析、および適切なアクションの実行が含まれています。

AIは、コンピューターサイエンス、認知科学、言語学、心理学、神経科学、数学などの複数の分野の概念とツールを活用する学際的な科学です。

読む：人工知能の将来の範囲

ヒューマンインテリジェンスとは何ですか？

ヒューマンインテリジェンスとは、考え、さまざまな経験から学び、複雑な概念を理解し、論理と理由を適用し、数学的問題を解決し、パターンを認識し、推論と決定を行い、情報を保持し、仲間の人間とコミュニケーションすることを可能にする人間の知的能力を指します。

ヒューマンインテリジェンスをユニークなものにしているのは、人間が複雑な認知タスクを達成できるようにする自己認識、情熱、動機付けなどの抽象的な感情に支えられていることです。

人工知能と人間の知能：比較

人工知能とヒューマンインテリジェンスの直接比較は次のとおりです。

自然

ヒューマンインテリジェンスは、さまざまな認知プロセスの組み合わせを利用して新しい環境に適応することを目指していますが、人工知能は、人間の行動を模倣し、人間のような行動を実行できるマシンを構築することを目指しています。 人間の脳は似ていますが、機械はデジタルです。

機能している

人間は脳の計算能力、メモリ、思考能力を使用しますが、AIを搭載したマシンは、システムに入力されたデータと特定の命令に依存しています。

学習力

ヒューマンインテリジェンスとは、さまざまな事件や過去の経験から学ぶことです。 それは、人生を通して試行錯誤のアプローチによって犯された間違いから学ぶことです。 インテリジェントな思考とインテリジェントな行動は、ヒューマンインテリジェンスの中核にあります。 ただし、人工知能はこの点で遅れをとっています–機械は考えることができません。

彼らはデータと継続的なトレーニングを通じて学ぶことができますが、人間に固有の思考プロセスを達成することはできません。 AIを利用したシステムは特定のタスクを非常にうまく実行できますが、新しいアプリケーション領域でまったく異なる一連の機能を習得するには数年かかる場合があります。

aiコースとmlコースに参加する世界のトップ大学からオンラインで–修士、エグゼクティブ大学院プログラム、ML＆AIの高度な証明書プログラムであなたのキャリアを早急に追跡します。

AIなしではできないこと–「人間工学」の要素

人工知能とヒューマンインテリジェンスの議論は公正なものではありません。 AIが、いくつかの点で人間よりも優れたパフォーマンスを発揮できるインテリジェントマシンの開発に役立っていることは確かですが（例として、 AlphaGoとDeepBlue ）、人間の脳の可能性に匹敵するまでにはまだ長い道のりがありません。 AIシステムは、人間の行動を模倣およびシミュレートするように設計およびトレーニングされていますが、人間のように合理的な決定を下すことはできません。

AIシステムの意思決定力は、主にイベント、トレーニング対象のデータ、および特定のイベントとの関係に基づいています。 AIマシンは、常識がないからといって「因果関係」の概念を理解することはできません。 SQLServicesのデータサイエンティストであるNickBurnsは、次のように述べています。「モデルがどれほど優れていても、データと同じくらい優れているだけです…」

人間は、論理、推論、理解と組み合わせて、習得した知識を学び、適用する独自の能力を持っています。 現実のシナリオでは、人間に固有の全体論的、論理的、合理的、および感情的なアプローチが必要です。

人工知能と人間の知能：将来はどうなるのか？

現在、AIはまだ開発と進歩を続けています。 AIシステムのトレーニングに必要な時間はかなり長く、人間の介入なしでは不可能です。 自動運転車やロボットであれ、自然言語処理や画像処理などの高度なテクノロジーであれ、それらはすべて人間の知性に依存しています。

現在、自動化は業界に急速に浸透している主要なAIアプリケーションです。 WEFによる2018年のレポートで、スイスのシンクタンクは2022年までに、AIが世界で7,500万人の雇用を置き換え、1億3,300万人の新しい雇用を創出すると予測しました。 新しいジョブプロファイルには、数学と統計およびMLアルゴリズムの知識、プログラミング、データマイニング、データラングリング、ソフトウェアエンジニアリング、データ視覚化の習熟度など、データサイエンス固有のスキルが必要です。

今日、ビッグデータとデータサイエンスのテクノロジーを使用している企業は、AI / MLの本質を知っている、MLエンジニア、データサイエンティスト、データエンジニアなどの熟練した専門家です。 ビッグデータから価値を生み出すのは、そのような専門家のドメイン知識と多用途のスキルセットです。

また読む： AIプロジェクトのアイデアとトピック

まとめ

AIは業界を形作る非常に貴重なツールであり、インテリジェントなワークフローと組み合わせた自動化は、近い将来、すべてのセクターで標準になるでしょう。 AIはインテリジェントな行動を非常によく習得していますが、人間の思考プロセスを模倣することはできません。

科学者や研究者はまだ人間の思考過程の背後にある謎を知らないので、私たちがいつでも人間のように「考える」ことができる機械を作ることはほとんどありません。 結論として、AIの未来は主に人間の能力によって支配されます。 それは人間の知性と認識によって補完されます。

機械学習とNLPでupGradの高度な証明書プログラムをチェックアウトします。 このコースは、機械学習に関心のあるさまざまな種類の学生を念頭に置いて作成されており、1-1のメンターシップなどを提供しています。