AIではないものは何ですか?
人工知能のプロジェクトやコンサルティングを通じて、このテーマを理解していない多くの人々を支援しなければならなかったのですが、私は次のことに気づきました。
人工知能とは何ではないのかを説明することから始めるのが常に最善です。
なぜなら、実際には、多くの人が実際には間違った既製の概念を持って到着するからです。
そして、これは確かに、助けになるというよりも、むしろ邪魔になることになります。
主に、人工知能と自動化の間の混同です。
次に、人工知能と自動化の違いを非常に簡単に説明します。
Python で行うのが自動化であるとか、ニューラル ネットワークを使用して行うのが人工知能であるなどと言うつもりはありません。
本当に重要なこと、結果に焦点を当てて、実践的な方法で説明します。
ここには、「決定論的」 という、かなり醜い名前の概念があります。
しかし、考え方はシンプルです。
常に活動の結果について考えてください。
1 人にタスクを実行してもらうことができます。
このタスクを自動化することができます。
あるいは、AI にこのタスクを実行させることもできます。
問題は、これらのオプションのうちどれが最良の結果をもたらすのかということです。
ここで、非常に役立つ簡単なルールを紹介します。
期待する結果の種類を確認してください。
結果が正確で、変動なく常に同じである必要がある場合は、自動化の方が優れています。
たとえば、合計。
2 つの数字を追加したい場合は、誰かにそれを依頼できます。
AIに質問することができます。
あるいは、自動化を使用することもできます。
常にそれを正しく行うのは自動化です。
なぜなら、自動化は、バリエーションを持たずにまさにそれを実行するために作られたものだからです。
今は違う考えをしてください。
これと同じ問題を 100 人に与えると、全員がまったく同じ結果を得るでしょう。
これは、この問題が決定論的であることを示す明らかな兆候です。
そして、この種の問題では、自動化が勝ちます。
次に、別のタイプの問題に移りましょう。
100 人に犬を想像して描いてもらったと想像してください。
それぞれ違う描き方をしていきます。
それでも、すべての図面は正しいかもしれません。
あるいは、詩を 100 冊要求します。
100 通りの異なる答えが得られます。
そしてそれらの多くは良いものになるでしょう。
ここで、正しいとみなされる結果は一意ではありません。
可変です。
そしてまさにこれこそが、自動化よりも人工知能が役立つところです。
なぜなら、AI は、複数の答えが考えられるこの種の問題にうまく機能するからです。
結果が完璧である必要はないが、十分に良好である必要がある場合。
したがって、単純化すると次のようになります。
問題の正解が 1 つしかない場合は、おそらく自動化が必要になります。
問題に対していくつかの適切な答えが受け入れられる場合は、おそらく人工知能が必要です。
これを理解すると、テクノロジーの使用方法が完全に変わります。
そして、これをさらに明確にするために、実際のケースを紹介します。