アプリ版:「スタンプのみでお礼する」機能のリリースについて

AIを作る事は何故難しいんですか?

AIはタイムマシンに並ぶ程の究極の発明の一つですよね。
もし人間並みのAIが出来れば、研究をAIに任せて恐ろしい速さで科学技術が進歩すると考えられるからです。
タイムマシンの作り方さえAIが教えてくれるかも知れません。

ゴキブリ並みの知能をもったAIを作ってもノーベル賞もらえるらしいですね。

宇宙の創生や、ガンの治療法等いろいろな議論がされてますが、知能をもったAIの作り方に関しては検討も付いていないイメージがあります

A 回答 (5件)

昔はコンピュータを速くしてメモリを増やせば人工知能(さらには心)を持たせられると考えられていました。


しかし実際は、プログラムされた知識を出力するだけでは人工知能といえないと判ってきました。
さらには、「知能って何?」「知能が有るってどうゆうこと?」といった哲学的な問題がでてきてAIは停滞ぎみです。
    • good
    • 0

 そういったAIが誕生して、人類を滅ぼしにかかる話はSFでは定番ですよね。



 まず、記憶の管理、論理、膨大な処理を行える能力など、機械的には難しいようです。

 
 人間の脳の仕組みを完全に解明しない限り難しいでしょうね。ひらめきがどのように生まれるのかも理解出来ていませんから。

 AIの装置の考え方はある程度固まっているかもしれません。ただそれを作る技術、費用が高いなどもあるでしょうね。
 今は、生命の仕組みを調べている時期で、それが分かれば人工知能へと応用がされると思いますよ。
    • good
    • 0

推理小説に登場する探偵の推理力はその作者の知能を超えることはできない。



人工頭脳を作るにはそれがどうやって動くかを文章で書きださなければならない。
それをハードウェアで作るにしろソフトウェアで作るにしろ、最初は自然言語化しないといけない。
設計書類がないと物は作れない。
そして自分の脳が持っている能力を、その10%でも良いから言語化できる人はいないということであった。
    • good
    • 0

現在のコンピュータは、記号化された情報を、プログラムした規則に従って高速で演算するものです。


この半世紀の間で演算速度もメモリ量も飛躍的に拡大しましたが、この基本的原理は今も変わっていません。
情報が記号化されてさえいれば、猛烈な速さで計算することは出来ますが、問題はその「記号化」です。

> AIを作る事は何故難しいんですか?
現実の様々な膨大な(しかもほとんどが無駄・無関係な)情報の中から、必要な情報だけを選び出して意味を持つ概念・記号に変換することが、現在のコンピュータにはとてつもなく難しいからです。

例えば大勢の人間が写った映像情報の中から特定の人間を記号として選び出すことを考えて見ます。
人間なら幼児であっても大勢の中から親の顔を見分け「ママー!」と意味を持った概念に結びつけることが、無意識にいとも簡単に出来てしまいます。
しかしこれをコンピュータに行わせようとすると、ビットパターンの画像情報の中から必要な情報だけを抽出し判定して「特定の人物」という記号に変換する作業には、非常に複雑で難しい演算が必要になります(しかも完全には出来ていません)。

同じようなことは、例えば不完全な言葉から意味を推察する場合などをはじめ、人間がごく普通に行っている殆どの活動について言えます。

人間がどうやって脳内で必要な情報を抽出・整理して知的活動をしているのか、そのメカニズムは未だ殆ど解明されていませんが、たぶんコンピュータの演算方法とは全く異なったやり方で行われている事だけは間違いないでしょう。

そのメカニズムが解明されれば、コンピュータでその真似をさせることで、AIは一気に実用化され発展することでしょう。
その意味でタイムマシンとは比較にならないくらい、実現可能性は高いと思いますよ。

なお未だにAIそのものは実現していませんが、人工知能研究の過程で「エキスパート・システム」など、限定された分野ではありますが一部実用化はしています。

お薦めの入門書:
「ロボットにつけるクスリ---誤解だらけのコンピュータ・サイエンス」星野 力、アスキー出版局(2000年) ISBN4-7561-3312-6
    • good
    • 0

一つは、常識を持たせるのが難しいことでしょうね。


3歳児の質問に答えるのが難しいように、常識は当たり前すぎて説明する事が困難です。

最近の研究では肉体を持たない知能というのは難しいのではないかという話があります。
人間が何か行動を起こす場合、意識する前に肉体が動作し始めるという研究があります。
つまり、意識の陰には膨大な無意識が存在するらしいのです。
無意識をプログラムするのは困難でしょう。

下記のサイトは参考になるでしょう。
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/0906/11/n …
    • good
    • 0

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!