ほとんどの人間はチェスが苦手です。彼らは交響曲を書くことはできません。彼らは小説を読んでいない。彼らは良いアスリートではありません。彼らは論理的な推論が得意ではありません。私たちのほとんどは起き上がります。工場や農場などで働きに行きます。簡単な指示に従ってください。ビールを飲んで寝ます。

賢いロボットが愚かな人間にできることは何ができないのですか？

最初の質問

この問題を科学的に扱うために、ポスト工業化社会におけるポストモダン文化の現実を科学的に扱うという現実を利用するのは十分に合理的な問題だと思うので、いくつか定義する必要があります。

最も難しいのは知性です。知性は、賢さ、賢さ、愚かさが存在する領域です。

リストを見ていきましょう。

• ほとんどの人間はチェスが苦手ですが、人間がゲームを発明しました。
• ほとんどの人間は交響曲を書くことはできませんが、人間がそれらを発明しました。
• ほとんどの人間は小説を読みませんが、デジタルコンピューターはまだ小説を書くことができず、人間のようにそれらを読むことによって倫理的バランスを学ぶことはできません。
• ほとんどの人間はオリンピックレベルのスポーツ選手ではありませんが、人間が開発したオリンピックとロボットはまだオリンピックではありません。
• ほとんどの人間は（論理的推論が得意かどうかにかかわらず）、「Get by」以外の目的でそれを使用しません。

質問は、人々が収入を得るための方法に適用するインテリジェンスの却下に移るまでは問題ありません。多くの場合、多くの人は、起きて通勤し、いくつかの簡単な指示に従って、穏やかに眠るだけでは不十分です。酔った。この最後の部分をこれで置き換えましょう。

• ほとんどの人間は、製品またはサービスの品質を最適化するために自分の品質を測定し、仕事の速度、信頼性、または正確さを改善するための教育リソースを探すことを意図して作業していません（職場でこれらのことを奨励するプログラムが導入されている場合を除く） 。）

単純化のために、これらを統合したものとしてインテリジェンスを定義すると、これが得られます（AIの開発に応じて変更される可能性があります）。

• チェスをする：AIの勝利
• ゲームの設計：人間の勝利
• 交響曲を書く：人間が勝つ
• 小説を書く：人間が勝つ
• 物語からの倫理の吸収：人間の勝利
• オリンピックゴールド：人間の勝利
• 論理的な一貫性：AIが勝つ

上記のリストを解釈するには、2つのことを正しく認めなければなりません。

1. マシンは特定の品質基準に従って何かをする能力を持っているかもしれませんが、勝つために適切に構成、訓練、または接続されていません。
2. 人間は、特定の品質基準に従って何かをする能力を持っているかもしれませんが、教育を受けたり、訓練されたり、または勝つための適切な動機付けはされていません。

二番目の質問

賢いロボットが愚かな人間にできることは何ができないのですか？これらは少数ですが、特定の観点からは特に重要です。

• 家族や友人を愛する
• 理由もなく思いやりがある
• 何を学ぶかを決める
• ハント
• 近づいてくる将来の危険を見てください
• 他の人を楽しませる
• 祈る

科学的な観点からでも、私はこれらの人間の傾向を無関係であると否定しません。また、これらの事柄がシリコンベースのエンティティの能力を超えている可能性も否定しません。

あなたが説明する「ベースラインの人間」は、メディア業界では歴史的に「最低限の共通点」（LCD）として説明されてきました。

LCDは、従来はネットワークテレビ番組など、コンテンツの最も幅広い視聴者です。（ケーブルが登場する前は、ネットワークは3〜4つしかなく、すべてのビデオコンテンツは電波で放送されていました。特に視聴者セグメントをターゲットにする方法がなかったため、コンテンツをLCDにアピールする必要がありました。）

• キャプチャ

キャプチャはLCDで解決できる必要がありますが、ボットをだますためです。captchaが実行可能である限り、定義により、それらは常にベースラインの人間がAIよりも優れた機能を持つものになります。

人間が生まれるいくつかの分野には利点があります：

1. 高速かつ正確な画像処理能力。最も愚かな人間でさえ、2つの異なるオブジェクトのエッジを正確に伝えることができます。たとえば、画像のどの部分が犬でどれが猫であるかなどです。

2. ファジー学習能力。人間は猫を識別するためにあらゆる種類の猫を見る必要はありません。一部の猫（実際の猫、写真、ビデオ）を見る限り、簡単に猫を識別できます。

3. 推論。現在の機械学習手法は、ほとんどが統計ベースの高次元モデル近似です。解決策やパターンを見つける代わりに、AIエンティティが現在の事実に基づいて新しいアイデアを生成できるのを見たことはありません。

4. 抽象化。GANやその他のAI技術で鮮やかな図面を作成できるようになりました。しかし、現在のところ、抽象化図面を作成できるモデルは見つかりません。たとえば、AIは現在それを行うことができませんが、人間は実際の猫の写真から猫を落書きすることができます。

何百万年もの進化のおかげで、人間が遺伝子のスキルを持って生まれてきたこれらの種類のものがもっとあります。私は将来的には、最終的に人間の利点を打ち負かすために、より良いアルゴを持つより良いAIエンティティが存在すると信じています。

サバイバル、想像力、道徳的推論

頭に浮かぶのは、「愚かな人間」と言ったときに生まれた新生児で、すでにいくつかの基本的な「生存本能」があります。それは痛みを避け、食物を消費し、そして「安全な」および「危険な」状態と人々を区別することを素早く学びます。

私たちはチェスを学び、一瞬で最適な動きを計算できるコンピュータプログラムを持っていますが、チェスをプレイしていないのは少し無意味です。単にボードゲームをプレイできることは、生存の観点、産業の観点、または経済の観点からはほとんど価値がありません。

現代の世界に非常に役立つことを行うことができるプログラムがありますが、私が知る限り、それらには生存本能がありません。自己学習ロボット。自分自身のために電力を生成し、複製を構築し、維持し、防御するために必要なすべてのツールを備えた森に残されます。その存続を確保するために間に合うようにそれを行う方法を学ぶことはおそらくできないでしょう。私たちの現在の自己学習プログラムは、生存確率を改善するために成功したか失敗したかを識別することができる必要があります。2人の子供は、条件がそれほど厳しくなく、毒性のない食物でなく、何らかの形の避難所が近くにある場合、生き残るのに十分速く学習する可能性があります。

農場や工場で働く適性が平均以下の経済的に貧弱で教育水準の低い人は、チェスをうまくプレイできないかもしれませんが、誰かが他の人を殺しているかどうかを確実に知ることができ、逃亡して当局を探すことを知っています。 。チェスをすることができるロボットはそうしません。

さらに、人間は、問題について考えることによって、問題から切り離されても、学び続けることができます。任意のモデルを構築して思考実験を実行する機能は、現在のところ人間に固有のものです。

とは言っても、人間の心をうまく再現するプログラムがすぐにあり、私たちが意識と呼ぶもののいくつかの側面を実証することを願っています。

インテリジェンスの正確な定義はわかりませんが、私がやり取りした多くの人から、次の場合に限り、特定の分野でインテリジェントであると見なされます。

• 彼らはsplit second correct decisionsその特定の分野の状況を受け入れることができます。

この場合にAIが成功した場所を見てみましょう。

1. Elon MuskのDota 2 AIは、自分のゲームでプロを倒します
2. AlphaZero AIは4時間で自分自身を教えた後、チャンピオンチェスプログラムを打ち負かします

これらはいくつかの有名なケースです。これらのケースを注意深く調べると、次の理由だけでコンピュータが人間より優れていることがわかります。

• 利用可能な巨大なメモリ。
• 高速メモリアクセス。
• プロセッサの速度が速いため、スプリットセカンドの正しい判断（正しい判断のためのアルゴリズムは人間が開発しています）。

したがって、AIは実際には働き者であり、疲労や制限なしで機能します。人間の脳は、意思決定やスピードの分野で優れていません。これが動物の脳を特別なものにしているものの比較です。

人間の脳は創造性に優れています。交響曲の作り方を学ぶことができます。AIも同じことはできますか？おそらく正しいプログラミングで。私たちの知性の多くは、その分散した性質から来ています。私たちは他の人の過ちから学び、それを改善します。多数の人間と記録管理を組み合わせることで、これが可能になりました。テスラ、アインシュタイン、ニュートン、ファインマンなどの科学者は自分で計算を発見しましたが、計算がすでに存在し、それを開発するために多くのことが行われていることを彼らが知っていれば、新しい発明の可能性を考えてみませんか？これをチェックしてください：群れ知能vs通常の人間知能。

したがって、私たちの知性と経験は、個人的なリソースの膨大なソースではなく、情報の膨大なソースからのものです。現在のところ、AIにはない抽象的な概念を考えることができます（つまり、AIのように物事を混ぜ合わせることで、新しいアートワークや音楽ではなく、新しいものを完全に作成できます）。

たとえば、多くの聴覚障害児をまとめて隔離すると、完全にユニークな独自の形の手話を発達させることがわかりました。ここで注意すべき点は次のとおりです。

• 彼らは完全に隔離されました。
• 彼らは手話を開発するためにグループとして働きました。

そのため、アルゴリズムの複雑さと非常に強力なため、マシンはうまく機能しているかもしれませんが、最悪の人間でさえ比較するには、まだ追いつかなければならないことがいくつかあります。

主な問題は、脳の能力がまだ分からないことです。一部の人々は必要が生じたときに彼らの脳で例外的な偉業を行うことができます。第二次世界大戦中に家族を見つけるためにこれを行った人もいます。グランドマスターは一度に48試合をプレイし、エアロバイクに乗っているときに目隠しをしました。しかし、これはどのようにして突然可能になるのでしょうか。私たちが自分の心を完全に明らかにするまで、誰にもわかりません。

この質問はAIとは関係なく、非常にナイーブだと思います。

最も賢いロボットは愚かな人間より賢いですか？

ほとんどの人間はチェスが苦手です。彼らは交響曲を書くことはできません。小説を読んではいけません。彼らは良いアスリートではありません。彼らは論理的な推論が得意ではありません

では、スマートとはどういう意味ですか？誰かがチェスをしたり、交響曲を書いたりする場合、その人はそのタスクで「賢い」または実際に才能があるということですか？人間は、最も複雑なAIモデルでさえも実行できない多くの推論タスクを簡単に実行できます。

「スマートな」ロボットのようなものはありません。まず、ロボットは純粋に機械的なデバイスです。それが実行するすべてのアクションは、その中の「ソフトウェア」によって制御されます。ロボットにAIソフトウェアがあると言うと、内部にはロボットに代わって意思決定を行うアルゴリズムがたくさんあります。それらにはスマートな「魔法」はありません。すべてのアルゴリズムです。

最先端のAIシステムのほとんどは、効率的なアルゴリズムと大量の注釈付きデータの結果であると考える方がはるかに優れています。

「賢い」と「愚かな」は相対的な用語です。知性を測定するための具体的な定義はありません。一人一人が彼の腕前を独特の方法で示しています。シングルエントランステスト/ IQテストでそれらを標準化することはできません。

人間のような知性を示すシステムの構築の経路、またはAI用語のAGIには、多くの基本的な障害があります。

だから答えはノーです。