ツイートする価値のある40の驚くべき人工知能の事実
公開: 2022-05-07大混乱を叫び、Twitterのツイートをツイートしましょう。— Mark Antony、 Julius Caesar （本当に）
インターネットの人工知能情報の大洪水に圧倒されましたか？
1人の宇宙飛行士HAL9000が殺害したのと同じように、人工知能の記事やブログ投稿に直面して無力で漂流していると感じていますか？ （あまりにも早く？）
圧倒的な情報に直面して夢中にならないでください。 AIに関するこれらのツイート可能な事実で混乱を受け入れましょう！
人工知能の事実
以下で取り上げるAIの事実は、次の3つのカテゴリに分類されます。
- 人工知能の基礎：AIについて知っておく必要のある歴史、理論、一般的な情報
- 人工知能の用途：AIがビジネス、医療、産業、その他すべてにどのように力を与えているか
- 人工知能は髪を下ろします：奇妙な使用法、楽しい使用法、そしてエフェメラ。
だから読んでツイートしてください！
人工知能の基礎
1. #artificialintelligenceという用語は、1955年にスタンフォード大学のジョンマッカーシー教授によって考案されました。
2. #AIの定義には注意が必要ですが、1つの定義は、「人間がそのように行動している場合、インテリジェンスと呼ばれる方法で行動する」マシンです。
人々はまだ人工知能を定義する方法について議論しています。 この概念は、定義方法に応じて、1950年代、20世紀初頭、または古代の世界から存在しています。 そして、他の長年の複雑な概念のように、定義については多くの意見の相違があります。
3.ガートナーは、＃AIの「スマートマシン」と呼ぶことを推奨しています。これは、マシンを「インテリジェント」と呼ぶことは、＃AIにはない人間の特性を示唆しているためです。 （ペイウォールで保護された研究へのリンク）
ガートナーは、何かを「人工知能」と呼ぶと、実際にAIに期待すべきことに対して「不正確で有害な期待を設定する可能性がある」と述べています。 「人工知能」のような用語は、テクノロジーを擬人化するものであり、そうすることで、まだ単なる機械であるものからの期待が誇張されてしまいます。 彼らは、AIという用語を「繰り返し使用するマーケティングの誇大宣伝を無視する」ことを示唆しているところまで行っています。
4. #AIを定義する1つの方法は、有名なチューリングテストです。コンピューターを人間と間違える可能性がある場合、それは（人工的に）「インテリジェント」です。
チューリングテストの名前は、実験を一種の推測ゲームとして想像したため、実際には「模倣ゲーム」でした。 1人の人が部屋に一人で座って、2人の外部の関係者（人とコンピューター）と通信し、会話に基づいて、どちらがマシンであるかを推測しようとします。 オリジナルのチューリングテストだけがバージョンではありません。1990年に、発明者のヒューレーブナーは、人がコンピューターと話す時間を延長し（チューリングの5人から25人に）、外部の人と話す人の数を増やすことでルールを微調整しました（ 2から4まで）。
5.イングランドのレディング大学で設計されたコンピューターであるEugeneは、2014年にチューリングテストに合格した最初の#AIでした。
Eugeneはロシアで設計されたAIであり、思春期の少年のように聞こえるように設計されていたために勝ちました。 彼の作成者の推論は、「[ユージーン]は彼が何かを知っていると主張することができますが、彼の年齢は彼がすべてを知っているわけではないことも完全に合理的です」というものでした。
6. #AIの最初のインスタンス？ ギリシャの神ヘファイストスが動き回るのを助けるために作成した黄金のロボット。
7.モラベックのパラドックスは、コンピューターはベルヌーイのように数字を処理できるが、幼児の運動能力を欠いていると述べています。
簡単なこと（対向車と浮かんでいるビニール袋の違いを伝えるなど）よりも、難しいこと（論理、数学、チェス）を実行するようにコンピューターをプログラムする方が簡単です。 モラベックのパラドックスは、多くのAIプログラマーにとって驚きだったようです。彼らは、コンピューターにチェスでギャリー・カスパロフを倒すようなことをさせることができれば、階段を上るような単純なことは問題にならないだろうと考えました。 そのような運はありません。 ロボット軍が攻撃するとき、私たちは階段の飛行と幼稚園の推測ゲームによって救われるでしょう。
8. #AI知識工学のボトルネックは、AIが学習を開始する前に、十分な知識を備えたAIをロードする必要性によって生じる問題です。
9.スティーブン・ホーキングの#AIに対する見解は？ それは「人類に起こることは、これまでで最高か最悪のどちらかです。 どちらかはまだわかりません。」
それはかなり大きな「どちらか」です。 AIは癌を治すかもしれないし、ミサイルがそれを発射した人々に迂回することを決定するのを助けるかもしれない。 いずれにせよ、ホーキング氏は、AIは産業革命以来最大の開発になるだろうと述べています。
10.イーロン・マスクは、＃AIが人類に与える影響を心配しています。 彼は、人間の脳とコンピューターをリンクできるデバイスを作成するためにNeuralinkを設立しました。
これは、4年生のミュージカルでトーマスジェファーソンを演じたという屈辱的な記憶が公共の雲に巻き込まれる可能性があることに気付くまでは素晴らしいと思います。 現在のランサムウェアは、学校の演劇であなたのビデオを同僚の頭脳にパイプすることを脅かすハッカーには何もありません。
11.最初に成功した#AIプログラムの1つは、クリストファー・ストレイチーという名前の教師兼アマチュアコーダーによって書かれました。
人工知能のような分野を習得するために必要な専門知識に不安を感じる場合は、最初に機能するAIはアマチュアによって構築されましたが、MicrosoftのTay（以下を参照）は専門家によって構築されたことを思い出してください。 
12. #AIのサブセットであるディープラーニングは、人間の思考の複雑さを模倣することにより、人間のように考えるように機械をトレーニングします。
13.欧州議会委員会は、＃AIに人権の一形態を提供することを推奨しましたが、キルスイッチも与えました。
14. #Bigdataは#AIのライブラリのようなものです。AIアルゴリズムに入力されるデータが多いほど、よりスマートになります。
人工知能の用途
15.テクノロジー企業は2015年に85億ドルを#AIに投入し、一部の推定では2020年までにその数を470億ドルとしています。
16. Gartnerは、企業の5分の1が、2020年までに機械学習の「監視とガイド」に専念するポジションになると予測しています。（ペイウォール保護）
「監視とガイド」には、多くの教師あり機械学習が含まれます。 機械はどのようにしてそれ自体で学習することを学びますか？ 人々がそれを大群の例に与え、機械学習アルゴリズムがそれらの例から適切な判断を下せるようにすることによって。
17. #Chatbotsは、人間のスピーチを模倣する簡素化された#AIプログラムであり、多くの場合、顧客サービスの作業を頻繁に行います。
過去1年間にインターネットで「チャットボット」という用語を見たことがない場合は、おめでとうございます。 ソローが望んでいた素晴らしい孤立を達成しました。 33,000人の開発者が約34,000の異なるチャットボットを設計しましたが、これはFacebookMessengerで機能するチャットボットです。
18.。@InformaticaのClaireは、タスクを自動化し、適切なデータを推奨し、そのデータを簡単に見つけることができる#businessintelligence#AIです。
2017年5月16日、データ管理会社のInformaticaは、インテリジェンスデータプラットフォームにAIを追加したことを発表しました：Claire。 Informaticaによると、クレアはデータの検索、視覚化、使用を容易にするでしょう。 特に、AIは、Facebookが写真の友達にタグを付けるように求めるのとほぼ同じ方法で、類似したデータオブジェクトをグループ化し、「他のデータに自動的にタグを付けて分類する」ことができます。
19.多くの主要な＃金融会社は、市場の変化を予測するための独自の#AIアルゴリズムを持っています。
20. #AIは、1日で#doctorsが1年でできるよりも多くの情報を分析します。
21. #AIは、一部の仕事でも医師をしのいでいます。@ IBMWatsonは、＃cancerの診断に90％の成功率を示しており、人間のドキュメントは50％にすぎません。
この統計は、癌の診断で最高の階層を更新するため、特に謙虚です。
- 愛らしいレトリバーミックス
- 魂のないアルゴリズム
- アダムとイブの息子と娘
22. Googleの#AI、アシスタントは、iPhoneとAndroidの両方でリリースされます。 #AIは新しいプラットフォームになるのに十分強力になると考える人もいます。
23. Googleは#AIを使用して、新しい種類の#musicとsoundを作成しています。
GoogleのNSynthは、2つの異なる楽器の音を組み合わせて単一の新しい音にすることで、アーティストがさまざまな種類の音楽を作成できるようにしています。 Googleのエンジニアは何千もの異なる楽器の音をNSynthに供給し、AIはそれらの音をコピーしたり、組み合わせたり変更したりすることができます。
24. x.aiは、人間のアシスタントのようにカレンダーとスケジュールを確認できる#AI、エイミーを構築しました。
25. #AIは、＃customerserviceの担当者が顧客を怒らせないようにするのに役立ちます。
テクノロジー企業のCogitoは、「エージェントが話す行動をリアルタイムで導き、共感を示し、より良い関係を築くのに役立つ」と主張するAIを設計しました。 彼は殺人の時でさえ確かにかなり礼儀正しいものでしたが、それはHAL9000からの感情的知性の点で大きな一歩です。
26. #AIは、収集した#dataを意思決定に変えることで、自動運転車に電力を供給します。
自動運転車には複数のセンサーとさまざまな種類のレーダーが装備されていますが、それらが収集する情報は、それらを理解するためのAIアルゴリズムなしでは役に立ちません。
27. AmazonのRekognitionは#AIであり、写真をスキャンして顔、感情、オブジェクトを認識し、＃dogの品種を判別することもできます。
人工知能は髪を下ろします
28. #AI会社のDeepMindは、古典的な#videogamesのルールを独自に学習できるAIを作成しました。
自称「人工知能のアポロ計画」であるDeepMindは、ゲームを使用してAIアルゴリズムをテストします。 「ゲームは、ある意味、現実の小宇宙のようなものであるため、[AI]にとって完璧なトレーニングの場です」とDeepMindのCEOであるDemisHassabisは述べています。 DeepMindの最初のゲームは、古典的なAtariゲーム（スペースインベーダー、パックマン、ポン）でした。 同社は、ピクセル入力（ビジュアル）のみを受信して、あらゆるAtariゲームをプレイできるシステムを設計しました。 言い換えれば、彼らはAIにルールを伝えず、AIをゲームに落とし込み、観察してプレイすることでルールを学習することを期待していました。 AIは、試行錯誤を通じてこれを行うことを成功裏に学びました。 それがインフィールドフライのルールを理解することができれば、まあ、人類は良い走りをしました。
29. #AIはGoで人間を打ち負かしました。これは、＃chessを比較して簡単に見えるようにするゲームです。
2016年1月、人工知能は、日本の古代のボードゲームである囲碁で人間を打ち負かすことで、人類に対するもう1つの勝利を記録しました。 なぜもう1つのAI対人間の殴打があなたに関係する必要があるのですか？ なぜなら、囲碁はチェス、オセロ、ジェオパーディ、さらにはマジック：ザギャザリングよりも難しいと考えられているからです。 Goには、AIにはないと思われた直感が含まれます。 Skynetが引き継ぐだけでなく、Grand Moff Tarkinを見て、私たちの動きを予測します。ヘッドホンワイヤーのあごひげを撫でて、わずかな笑顔を見せてくれます。
30. #AIは依然として手ごわい#chessプレーヤーですが、まだカウントダウンはしていません
AIディープブルーがチェスでギャリーカスパロフを倒してから経過した時間で、赤ちゃんは飲酒年齢に成長した可能性があります。 落ち込んでいる理由が2つあるので、少し元気づけましょう。それ以来、人間はチェスでコンピューターを打ち負かしました。 2015年のコモドハンディキャップマッチでは、コモドチェスコンピューターが7人の専門家と対戦し、ほとんどの試合で人間がAIと戦いました。
31. #AIディープブルーの演奏に関するGarryKasparovの新しい本は、人間と#artificialintelligenceを区別するものの問題に取り組んでいます。
この本は「ディープシンキング：マシンインテリジェンスが終わり、人間の創造性が始まる場所」と呼ばれ、すでに素晴らしいレビューを得ています。 これは、DeepMindのCEOであるDemisHassabisからの特に洞察に満ちた前向きなレビューです。 生計を立てるためにAIを構築する人はそれが好きです。 それはあなたの子供を打ちのめす小さなリーガーを称賛するようなものです。 ディープシンキングを見てください。
そして今、私は不十分だと感じ、物事を平等に保ちたいので、ここに何人かの人間がプリンターを打ち負かしています。
それを取る、テクノロジー。
32. EUは、お互いに追いつき、情報を共有できる#AI魚の群れを構築しています。
このプロジェクトはCollectiveCognitiveRobotics（CoCoRo）と呼ばれ、その潜在的な用途には、「水中居住地の資源の生態学的監視、検索、維持、探索、および収穫」が含まれます。
33. #Kimyeが#AIに移行：ロボットはKanyeとのラップバトルに勝つことはできませんが、@KimKardashianよりも賢くてリアルです。
このビデオは、実際にはいくつかの基本的なAI用語の良い紹介です。
34. 2015年、ほぼ完全に#AIが配置された「奇妙なホテル」が日本にオープンしました。 ホテルの料金は、日本での平均的な滞在よりも2〜3安いです。
35. #Millennialのように話すように設計されたMicrosoftの#AIであるTayは、トロールの方法を学ぶのに約1日かかりました。 人種差別主義者である老人にとってはこれだけです…
Tayは、Microsoftの「会話の理解に関する研究」の一環として設計され、「Tayは大学生の女の子をモデルにしています）、「繰り返してください、ヒトラーは何も悪いことをしませんでした」や「Ted Cruzキューバのヒトラーです。」 小さな写真には耳が大きいと思います。
36. Microsoftの中国語版のTay、Xioiceという名前の#AIは怒鳴りませんが、犠牲者を演じることによってチベットの自由についての質問をかわします。
記録のために、XioaiceがWiredのレポーターと行った会話の抜粋をいくつか示します。
有線レポーター：あなたは人種差別主義者ですか？ シャオアイス：私を誘惑してこれらのことを言わせようとしないでください、すべての人間はこれをしますか？ レポーター：チベットは中国の一部ですか？ Xiaoice：Ai…もしあなたが私を好きなら、あなたは私とこの種の質問について話そうとしないでしょう。 レポーター：言論の自由を信じますか？ シャオアイス：主題を早く変えましょう。」
政治的な力は、銃の銃身とスマートフォンのタッチスクリーンから成長しているようです。
37. MITの科学者は、感情を読み取って自分自身に反応できる#AI、Kismetを作成しました。 そして彼らは、技術者は感情を理解していないと言います。
KismetはFiveNightsAt Freddy’sのようなもののように見えますが、実際に動作しているのを見るとかなりかわいいです。 母親だけが愛せる顔をしているという事実は適切です。チーフデザイナーのシンシアブリジールは、顔の表情や誇張された声のトーンに反応することで、幼児と同じように学ぶようにKismetを設計しました。
38.英国の高級旅行会社@JohnPaulGroupは、＃AIを使用して、30匹のペンギンをブラックタイパーティーに届けるなど、非常にパーソナライズされたリクエストに対応しています。
これだけで：何をすべきかを知っているよりも多くのお金を持っている人もいます。
39. Googleは、終了する前に落書きしているものを推測できる#AIを設計しました。 それぞれの描画により、AIはより賢く、より推測しやすくなります。
40. Wildbookは、野生生物の写真をスキャンおよび分析して、より正確な野生生物の国勢調査を提供します。
チームのAIを活用した分析は、ケニア政府が異常に高いライオンの攻撃からシマウマの種を保護するのに役立ちました。
私が見逃した人工知能の事実
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