汎用AI

AIは、幅広い分野だ。
しかし、僕が興味があるのは、学習型のAIである。そして、そのAIが汎用的である事が好ましいと考える。
スコープの限られたAIの方が、現状遥かに実用性があるのは、事実だ。しかし、人のように世の中全体を知覚できているかどうかは、そのAIの用途はなんであれ、差を生む。

翻訳機を例にする。野球=baseballである事は、明確だ。
しかし、野球がどのようなゲームであるかを知覚しているかいないかで、コンテキストを理解し、より正しい訳を行う事が出来るだろう。その後に、straight ballが飛んできたという文があった場合、真っ直ぐな玉ではなく、直球と訳す事ができるようである。

画像解析機を例とした場合も、机の上に何があるかを解析する場合、何がその上にある事が多いかを「経験上」知っているかいないかで、判断に影響を与えるだろう。逆にその経験が弊害となり、似ている物を見て、「勘違い」を引き起こす原因になるかも知れないが。それも寿命が無いAIの知能にしてみれば、「経験」で処理できる範疇ではないかと思う。

という事で、このブログで扱うAIは、学習型でかつ汎用的なAIに対しての考察になるという事である。