人工知能の基礎 – パート1：起源
Linuxから、Linuxverseのベテランブログとして通常、フリー・オープンソースソフトウェアは、そこから生じる、あるいは深く関連するあらゆる知識、発展、科学技術について、非常に広い視野を持っています。そのため、私たちは、フリー・オープンソースソフトウェアの分野におけるアプリケーション、システム、ウェブサイト、人々、機関、そしてGNU/LinuxディストリビューションやBSDベースのオペレーティングシステムに関するニュースや開発に関する出版物を共有することに重点を置いています。また、フリー・オープンソースソフトウェアと何らかの形で関連する、関連性の高い最新の技術分野についても共有しています。その好例が、 暗号通貨、デジタルウォレット、デジタルマイニングさて、今日はこれから始まります «人工知能の基礎に関する短いシリーズの第1部 一般的には、しかし、 生成人工知能 (GAI).
このブログで様々なことについて読んでいるなら Linuxで利用可能なAIチャットボット、またはさまざまな 自由でオープンなAIテクノロジー、または異なる AIを統合したGNU/Linuxディストリビューション人工知能の基礎に関するこの一連の出版物をお読みいただくことで、この刺激的で絶えず変化する分野についてもう少し学び、理解を深めていただくことができます。
LocalAI: コンピュータ上の無料のオープンソースのローカルAI
しかし、このことを掘り下げる前に 「人工知能という刺激的で驚くべき分野の第1部」さらにその基盤についてより詳しく知りたい場合は、 過去および最近の関連出版物 Linux で利用できる数多くの AI ツールの 1 つについて、読み終えた後に次のように述べました。
LocalAIはオープンソースツールであり、OpenAIプラットフォームの無料代替として最適です。包括的なAI機能を備えています。 誰でも簡単に強力な言語モデルと自律エージェントを実行し、さまざまなドキュメント形式を管理できます。 局所的に 現代の家庭用ハードウェアのほとんどで。そして何よりも素晴らしいのは、制限や妥協なしにクラウドを活用できます。
人工知能の基礎 – パート1：定義
知能とは何か？（自然知能と人間知能）
はい、私たちは 人工知能を一般的かつ直接的に学ぶ良い出発点は、間違いなく、インテリジェンスが何を意味するのかという概念を明確にすることである。 自然と人間の知能つまり、私たち人類が人工知能で再現しようとしているのは、ソフトウェアとハードウェアの両方のレベルで機械を使ってである。
このように、 自然知能と人間知能の明確で簡潔な定義 次のとおりです。
知能とは、推論、計画、問題解決、抽象的思考、複雑な概念の理解、迅速な学習、そして経験からの学習を可能にする、一般的な精神的能力です。知能には、行動を環境に適応させ、認知的、感情的、そして社会的な要素を含む様々なスキルを用いて新たな状況に対処する能力が含まれます。
自然知能と人間知能の重要な側面
さらに、より具体的には、私たちが人工的に再現しようとしている自然知能と人間知能の重要な側面を強調し、明確にする必要があります。簡単に言えば、最も顕著で重要な側面は次のとおりです。
- 基礎スキル: 理解し、推論し、学習し、複雑な問題を解決し、環境に適応します。
- 多重知能知能はひとつではなく、さまざまなスキルや知能の集合体です。
- コンポーネント考える能力、状況を分析し、創造力を発揮し、結果を予測し、批判的思考力を使う能力。
- 知能の種類: 流動的 (新しい問題の解決を優先し、それを支持) と結晶化 (以前に構築された知識の使用を優先し、それを支持)。
自然知能と人工知能の違い
考慮すべき重要な事実は 自然知能や人間の知能と人工知能やロボット知能の違いは何でしょうか？したがって、第一の自然知能と人間知能は、意識ある生物である私たちを通して、認知、社会、感情のシステムを統合し、個人の経験や意識と密接に結びついているのに対し、第二の人工知能（予測的知能、生成的知能、エージェント的知能）は、これらの発達レベルや範囲に到達したり、超えたりしていない。しかし、これは、いわゆる「 汎用人工知能（AGI）、そして、 人工超知能（ISA）.
最後に、興味深い事実 自然と人間の知能 現在、知能は知能指数（IQ）と呼ばれるメカニズムによって測定されています。これは、論理、記憶、問題解決能力といった認知能力を評価する標準化されたテストから得られるスコアであり、個人の成績を同年代の平均（100を平均とする）と比較します。一方、AIの（潜在的な）知能を測定するメカニズムは、以下の式で表されます。
AIパワー = アルゴリズムパワー x コンピューティングパワー.
人工知能とは何ですか？
上記を明確にした上で、 現代的で正確かつ包括的なコンセプト 人工知能に関する現在の理解は次のとおりです。
人工知能（AI）は、推論、学習、知覚、創造性といった人間の知能プロセスをシミュレートできるシステムの開発に特化したコンピュータサイエンスの分野です。これは、強力なマシンや高度／特殊なハードウェアによって管理されるアルゴリズムと大量のデータによって実現され、情報分析、複雑な問題の解決、自律的な意思決定、そして時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる能力を備えています。
その理由としては、 人工知能は、機械における人間の知能のシミュレーションとして理解されるべきである。 これらは人間のように考え、学習するようにプログラムされた機械、つまり人間のような知能を発揮する機械です。例えば、AI技術を用いて自律的に移動・判断できる自動運転車や、汚れを検知した場合、または事前にプログラムされた場合にのみ、家や職場を自ら傷つけることなく掃除するロボットなどが挙げられます。
無視できない、そして強調する価値のあるもう一つの重要な事実は、すべての人間の科学技術と同様に、 人工知能は、数学など、人間の知識の他の領域を活用します。 (線形代数、微積分、確率と統計など)、コンピューティング (オペレーティングシステム管理、データベースの使用、ソフトウェアエンジニアリング、ロボット工学など)、生物学 (バイオインフォマティクス、進化生物学およびシステム生物学、計算神経科学など)。
人工知能の種類
現在のAI
1. 狭義または弱い人工知能（NAI）
このタイプの人工知能とは、機械学習と自然言語処理の技術とアルゴリズムを適用し、非常に特定のタスクを自動的に実行するものを指します。そのため、そのタスク範囲外の能力は限定されています。したがって、パターン識別、画像認識など、非常に明確に定義されたタスクの実行に重点を置いています。そのため、チャットボットや自動運転車など、様々なアプリケーションに使用されています。
2. 生成型人工知能
このタイプの人工知能は、大規模なデータセットからパターンを学習し、独自の結果を生成することで、新しく独創的なコンテンツ（テキスト、画像、音楽、コードなど）を作成することに重点を置いたAIを指します。事前定義されたルールに従う従来のAIとは異なり、生成型AIはディープラーニングモデルを用いて、創造的で多様な結果を生み出します。例えば、既存の短編小説の分析に基づいてオリジナルの短編小説を作成したり、過去のサンプルの分析から画像、動画、音声を作成したり、数千もの処方、検査、治療、治療法に基づいて新しい医薬品化合物や診断を作成したり、過去の発見に基づいて新しい恒星や惑星を検出したりすることができます。
3. 人工知能
このタイプの人工知能は、最小限の監督の下で特定の目標を達成することに重点を置いた人工知能を指します。そのため、AIエージェント、つまり人間の意思決定を模倣してリアルタイムで問題を解決する機械学習モデルを活用します。さらに、マルチエージェントシステムでは、各エージェントが目的達成に必要な特定のサブタスクを実行し、それらの取り組みはAIオーケストレーションによって調整されます。したがって、事前定義された制約内で動作し、人間の介入を必要とする従来のAIモデルとは異なり、エージェント型AIは自律性、目標指向的な行動、そして適応性を備えています。
重要な注意事項「エージェント」という用語は、一部のAIモデルが独立して意図的に行動する能力を指します。したがって、生成モデルは学習したパターンに基づいてコンテンツを作成することに重点を置いているのに対し、エージェントモデルは生成出力を特定の目標達成に適用することでこの機能を拡張します。
未来のAI
1. 汎用人工知能（AGI）または強い知能
このタイプの人工知能とは、人間に非常に類似した幅広い認知能力を備え、学習、推論、新たな状況への適応、そして多様なタスクや領域における創造的な解決策の開発を可能にする人工知能を指します。これは、狭義のAIシステムのように特定のタスクに限定されるものではありません。現時点では、そして公には、人間の脳を模倣した精神的能力と機能の開発を目指す理論的な概念です。そして、理論的な概念ではありますが、学習・推論能力、新たな状況への高い適応性、そして他者の精神状態を所有し理解する能力を備えることになります。
2。 へ 人工超知能（ISA）
このタイプの人工知能とは、人間の知能をはるかに凌駕する知能を指します。したがって、汎用AIが人間レベルだとすれば、超知能とは、科学的創造性、一般常識、社会性、そして人間の知能に特徴的なその他の高度な特性を含む、事実上あらゆる分野において人間の知能を凌駕する知能を指します。その結果、AIは人間では解決できない問題を解決し、再帰的に自己改善することでさらに強力になることができます。また、独自の目標を設定し、人間よりもはるかに洗練された方法で意識や自己認識に似たものを発揮する可能性もあります。
最終反射
汎用人工知能（AGI）と超人工知能（AI）は、現時点では確率的かつ推測的な概念に過ぎません。類似するものがまだ作られていない、あるいは少なくとも公に明らかにされていないからです。しかし、AGI/ISAの開発は間違いなく大きな転換点となり、機械の知性が人間の知性を凌駕することになる可能性を秘めています。このことは、AGI/ISAが前例のない繁栄の時代の幕開けとなる一方で、人間の価値観と適切に整合しない場合には、実存的なリスクをもたらす可能性もあることを示唆しています。
要約
要するに、これが 「人工知能という刺激的で驚くべき分野の第1部」 強調して 生成人工知能 (GAI)この記事が、このトピックに関する皆様の当初の期待に応え、この技術に関する新たな知識をスムーズに習得し始めるきっかけになれば幸いです。このシリーズは、Linuxユーザーや熱心な読者の皆様に、AI全般、特に生成AIについてより深く理解していただけるよう、今後も継続してまいります。生成AIは、Windows、macOS、Linux、Androidなどの様々なオペレーティングシステムのユーザーなど、一般ユーザーが利用できるAI技術です。なぜなら、 生成 AI は、事前の知識と高度なアルゴリズムやモデルに基づいて新しい知識を作成できるようにするものです。テキスト（レポート、プレゼンテーション、文書）、オーディオ（サウンド、音声、音楽）、ビデオ（アニメーション、映画）など。
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