著名な AI の第一人者としての AI の変革は、AI の倫理と AI の法則を掘り下げる、心を曲げる「モータルコンピューター」を提案します

著名な AI の第一人者である基調講演者は、人間と不滅のコンピューターを提案していますが、それ以上のものがあります …[+] 目に会うよりもこれに。

ゲッティ

おそらくまだ熟考していないものがあります： 人間のコンピューター.

しかし、多分あなたはそうあるべきです。

AIに関する最近の非常に著名な年次会議で、特にニューラルネットワークと機械学習の出現に焦点を当てた、神経情報処理システムに関する会議（内部関係者には NeurIPS）。招待された基調講演者であり、長年の AI の第一人者と見なされている Geoffrey Hinton は、人間と不滅の文脈でコンピューターについて考えるべきであるという興味深い、おそらく物議を醸す主張を行いました。

私は注目に値する主張に対処し、最初は必ずしも関連していないように見えるXNUMXつの方法でそうしますが、少し説明を加えた後、それらは死すべき者と不滅の競合に関してより明確に互いに関連するようになります.

XNUMX つのトピックは次のとおりです。

1) AI の機械化のために、ハードウェアとソフトウェアの両方を別個の個別の味方として持つのではなく、統合的に結合する

2) ある AI モデルから別の AI モデルに機械学習の定式化を転送または抽出すること。これは、単純な完全な純血種のコピーを必要とせず、必ずしも望まずに (または実行可能な場合でも可能でさえありません)、そうするものです。

これらすべてには、AI と AI 開発の将来の方向性に関する重要な考慮事項があります。

さらに、非常に厄介な AI の倫理と AI の法律に関する懸念も多数発生しています。これらのタイプの AI が想定する技術的進歩は、通常、純粋に技術的な根拠に基づいて騒ぎ立てられ、それが倫理的 AI および AI 法に注目すべき影響を与える可能性があることに気付くよりもずっと前に行われます。ある意味では、通常、AI 倫理と AI 法に十分な注意を払って参加する必要があるという目覚めの前に、猫はすでに袋から出されているか、馬は納屋から出ています。

さて、その遅ればせながらのサイクルを破って、これで XNUMX 階に入りましょう。

AI の倫理と AI の法律の根底にある最新の洞察に全体的に興味を持っている人は、私が現在進行中の広範囲にわたる記事に有益で刺激的な魅力を感じるかもしれません。ここのリンク & ここのリンクちょうど少数の名前を挙げる。

ここではまず、ハードウェアとソフトウェアの結合に関する上記の点について説明します。トピックの議論と分析は、手をつないで行われます。次に、コピーと言う問題について触れます。蒸留一つのAIから新たに考案されたAIまでをターゲットとして、機械学習AIシステムの重要な要素。

始めましょう。

AIのためのハードウェアとソフトウェアの結合

おそらく、コンピューターの設計は概して、ハードウェア側があり、ソフトウェア側が別にあるということを知っているでしょう。日常的に使用するラップトップまたはデスクトップコンピューターを購入すると、それは汎用のコンピューティングデバイスであると解釈されます。コンピューターの内部にはマイクロプロセッサがあり、ユーザーが購入したり自分で作成したりできるソフトウェアを実行および実行するために使用されます。

コンピューター用のソフトウェアがなければ、それは金属とプラスチックの塊であり、文鎮として機能する以外は、基本的にあまり役に立ちません。ソフトウェアは王様であり、世界を支配すると言う人もいます。もちろん、ソフトウェアを実行するためのハードウェアがなければ、ソフトウェアはあまり役に立ちません。コードは好きなだけ何行でも書くことができますが、ソフトウェアがコンピューター経由で使用されるまでは、定型化されたソースコードは、美しい詩やスリル満点の探偵小説のように薄っぺらで飛べません。

遠く離れているように見える別の大通りに一時的に切り替えることを許可してください (実際にはそうではありません)。

私たちはよく、コンピューターの仕組みと人間の脳の仕組みを類似させようとします。概念的な類似点を作成するこの試みは便利です。そうは言っても、肉の詳細に近づくと比較が崩壊する傾向があるため、これらのアナロジーに乗り遅れないように注意する必要があります.

とにかく、議論のために、よく使われるアナロジーをここに示します。

脳自体は非公式に ウェットウェア. それは物事を表現するためのキャッチーな方法です. コンピューターがハードウェアとソフトウェアで構成されていることはわかっているので、造語の「ウェア」の部分を使用して、脳が何を意味するかを説明するのは賢明です。私たちのノギンに寄り添い、強力で神秘的な脳が浮かんでいて、私たちのすべての行為を精神的に計算しています（良いこともあれば、私たちの考えのいくつかは明らかに良いことで満たされていません）。

平均重量がわずか 100 ポンド程度の脳は、注目に値する器官です。どういうわけか、その方法はまだわかりませんが、脳は 100 億個のニューロンと、おそらく 1,000 兆から XNUMX 兆個の相互接続またはシナプスを使用して、私たちのすべての思考を行うことができます。脳の生物学的および化学的特性は、どのようにして知性を生み出すのでしょうか? 確かなことは誰にも言えません。これは時代の探求です。

お聞きしたいのですが、脳は表向きはハードウェアのみですか、それともハードウェアとソフトウェアの両方を組み合わせたものですか?

その頭の体操にヌードル。

脳は (一般的な意味で) 単なるハードウェアであると主張したくなるかもしれません。体の臓器です。同様に、心臓はハードウェア、膀胱はハードウェアなどと言えます。それらはすべて、物理的な形を持ち、物理的に関連するアクションを実行するアーティファクトについて話すときと同様の機械化です。

では、人間を動かすソフトウェアはどこにあるのでしょうか?

私は、人類の「ソフトウェア」が何らかの形で脳に存在することについて、私たち全員がほぼ同意していることをあえて提案したいと思います。卵を調理したり、パンクしたタイヤを修理したりするために必要な手順は、私たちの脳に具現化された指示です. 前述のハードウェアとソフトウェアのコンピューターのアナロジーを使用すると、私たちの脳はいわばハードウェアの一部であり、そのために世界について学習し、何をすべきかの指示が脳内で「実行」され「保存」されます。

コンピューターでは、ハードウェアを簡単に指して、これがハードウェアであると言うことができます。ソースコードのリストを作成し、そのリストをソフトウェアとして指定できます。今日、私たちは電子的にオンラインでソフトウェアをダウンロードし、ラップトップやスマートフォンにインストールします。昔はフロッピーディスクやパンチカードを使用して、コンピュータのハードウェアにロードするソフトウェアを格納していました。

私はあなたを重要な難問に陥れています。

何かを学び、その知識が脳に存在するようになったとしても、脳の「ハードウェア」と推定される脳の「ソフトウェア」を区別できますか?

議論されている立場の XNUMX つは、脳内の知識は、ハードウェアとソフトウェアの概念から特に切り離すことはできないというものです。このように、コンピューターの性質との類似性は崩壊する、と熱心に主張する人もいます。脳内の知識は、脳のハードウェアと絡み合っており、切り離すことはできません。生物学的および化学的特性は、あなたが精神的に持っている知識を織り交ぜています.

少し精神的な反省のためにそれを煮込みます。

いつの日か人間の知性と同等、あるいは人間の知性を超えるコンピューターを考案したいのであれば、脳の構造とその内部の働きを、そのような高い目標を達成するために何をする必要があるかのガイドとして使用できるかもしれません。 AI の分野では、脳の働きについて知れば知るほど、人工知能 (AGI) と呼ばれることもある真の AI を考案できる可能性が高くなるという信念があります。

AI の他の人々は、脳がどのように機能するかを知らなければならないことにあまり関心がありません。彼らは、脳の秘密の内部の仕組みを解き明かすことができるかどうかに関係なく、AI の作成を迅速に進めることができると強調しています。脳の謎が私たちの AI の取り組みを妨げないようにしてください。確かに、人間の脳を解読しようとし続けますが、脳がリバースエンジニアリングされるのをじっと待っているわけにはいきません。それがいつの日か実現可能であれば、素晴らしいニュースですが、おそらくそれは不可能であるか、何年も後に起こるでしょう.

私は今、人間と不滅のコンピューターの競合をあなたと共有する準備ができています. 座って、大きな公開の準備ができていることを確認してください。

ハードウェアとソフトウェアが明確に分離されているコンピューターは、ハードウェアが (もちろん制限内で) 永久に存続できるという点で「不滅」であると主張できますが、ソフトウェアは何度も何度も作成および書き換えることができます。ハードウェアを修理してからくりを起動できる限り、従来型のコンピューターを使い続けることができます。 1970 年代の粗末な家庭用コンピューターは、組み立て用のキットに含まれていましたが、XNUMX 年近くも前のものでしたが (長い間、 コンピュータ年).

しかし、ハードウェアとソフトウェアが不可分に機能するコンピューターを作成することを選択したとします (これについては後で詳しく説明します)。これは、脳がおそらくハードウェアとソフトウェアの統合された構成を持っていると前に述べたのと同じ根拠に基づいて考えてください。もしそうなら、この同類のコンピューターはもはや不滅ではないことが示唆される. 代わりに、「致命的」であると解釈されます。

招待された基調講演者で注目すべき AI の第一人者である Geoffrey Hinton が NeurIPS カンファレンスで行った発言と、彼の付随する研究論文で述べられているように:

「汎用デジタルコンピューターは、指示に忠実に従うように設計されました。汎用コンピューターに特定のタスクを実行させる唯一の方法は、何をすべきかを非常に詳細に指定したプログラムを作成することであると想定されていたからです。これはもはや真実ではありませんが、研究コミュニティは、コンピューターの構築方法に対するディープラーニングの長期的な影響を理解するのに時間がかかりました. より具体的には、コミュニティは、同じプログラムまたは同じ一連の重みをハードウェアの別の物理コピーで実行できるように、ソフトウェアをハードウェアから分離可能にする必要があるという考えに固執しています。これにより、プログラムに含まれる知識が消滅するか、重みが不滅になります。ハードウェアが消滅しても、知識は消滅しません。 .

このタイプの AI で議論されている特定の種類のコンピューティングは、人工ニューラルネットワーク (ANN) を利用することに注意してください。

このことについて整理しましょう。

私たちの脳には、実世界の生物学的ニューロンがあります。あなたはいつもそれらを使用しています。それらは生物学的および化学的に相互接続されて、ノギンのネットワークになっています。したがって、これを ニューラルネットワーク.

他の場所には、人工知能を考案する目的でコンピューターで計算的に表現する、いわゆる偽の「ニューロン」があります。 AIの多くの人々は、それらをニューラルネットワークとも呼んでいます。これはやや混乱していると思います。ほら、私はそれらを次のように呼ぶことを好みます 人工の ニューラルネットワーク。これは、in-your head への参照をすぐに区別するのに役立ちます ニューラルネットワーク （いわば本物）、コンピューターベースのもの（人工の ニューラルネットワーク）。

誰もがそのスタンスを取るわけではありません。多くの AI 関係者は、ニューラルネットワークに言及するとき、ほとんどの場合 ANN について話していることを AI 関係者全員が「知っている」と想定しています。脳。

あなたが私のドリフトを理解してくれると信じています。ほとんどの場合、AI の人々は「ニューラルネットワーク」と言うが、それが私たちの頭の中の実際のネットワークを指しているのか、コンピューターにプログラムされた計算ネットワークを指しているのかわからないため、あいまいになる可能性があります。しかし、AI の人々は概してコンピュータベースのインスタンスを扱っているため、人工ニューラルネットワークについて言及していると想定するのがデフォルトです。文言の先頭に「人工」という言葉を追加して、意図をより明確にするのが好きです.

先に進むと、これらの計算人工ニューロンは、実際の生化学的物理ニューロンが行うと私たちが考えていることの数学的または計算シミュレーションと考えることができます。たとえば、数値を重み係数として使用するなど、そうでなければ脳内で生化学的に発生します。今日、これらのシミュレーションは実際のニューロンほど複雑ではありません。現在の ANN は、非常に粗雑な数学的および計算上の表現です。

一般に、ANN は多くの場合、機械学習 (ML) とディープラーニング (DL) のコア要素です。これにはさらに多くの詳細があることに注意してください。ML/DL に関する私の広範な記事をご覧になることをお勧めします。でここのリンク & ここのリンク例えば。

不滅のタイプと致命的なタイプのコンピューターに戻ると、研究者によると、さらに反芻する必要があります。

「ハードウェアからソフトウェアを分離することは、コンピューターサイエンスの基礎の XNUMX つであり、多くの利点があります。電気工学を気にせずにプログラムの特性を調べることができます。一度プログラムを作成すれば、何百万ものコンピュータにコピーすることができます。しかし、不死性を放棄する意思がある場合、計算を実行するために必要なエネルギーと、計算を実行するハードウェアの製造コストを大幅に節約できるはずです。同じタスクを実行することを目的としたハードウェアのさまざまなインスタンスの接続性と非線形性の大きな未知の変動を許容し、学習手順に依存して、特定の各インスタンスの未知のプロパティを効果的に利用するパラメーター値を発見することができます。ハードウェア。これらのパラメータ値は、その特定のハードウェアインスタンスに対してのみ有用であるため、それらが実行する計算は致命的です。ハードウェアと共に消滅します」(同書)。

あなたは今、この文脈で不滅と死すべき者がどのように使われているかを紹介しました.

詳しく説明します。

ハードウェアとソフトウェアが切り離せないと見なされるように、ANN に基づいて専用に構築されたコンピューターを考案できるという命題があります。ハードウェアがいつの日か機能しなくなると (もちろん、これはソフトウェアと完全に絡み合っていると言えます)、このタイプのコンピューターはもはや役に立たなくなり、機能しなくなります。必死だと言われています。切り離せないハードウェアとソフトウェアがチームとして機能しなくなった後は、ANN ベースのコンピューターはあまり役に立たないため、ANN ベースのコンピューターを埋めた方がよいでしょう。

これを人間の脳のアナロジーに当てはめてみると、人間の脳が完全に劣化しているか、何らかの形で取り返しのつかない損傷を受けているという悲惨な状況を想像するかもしれません。人は死ぬものであり、脳は最終的かつ必然的に機能を停止するという考えを受け入れます。彼らの脳に含まれていた知識はもはや利用できません。彼らがたまたま他の人に伝えようとしたり、知っていることを書き留めたりしない限り、彼らの知識は世界に広まってしまいます。

人間はいつか不死になるか、少なくとも通常の寿命を超えて長くなる可能性があるという理論の下で、脳を凍結状態にするなど、脳を保存しようとする試みの報告を聞いたり見たりしたことは間違いありません. 体の中にいなくても、あなたの脳は生き続けるかもしれません。多くの SF 映画や物語は、そのようなアイデアを推測しています。

これで、人間のコンピューターと不滅のコンピューターを概念として、またそれが何を予告するかを詳細に見ていく準備が整いました。

マインドフルな議論と思慮深い分析

この仮定されたアプローチの分析の要点に飛び込む前に、いくつかの重要な警告と追加のポイントについて言及する価値があります。

研究者は、 人間のコンピューター 特に置き換えたり、存在を消したりすることはありません 不滅のコンピューター 今日、私たちは従来のデジタルコンピュータと呼んでいます。両方のタイプのコンピューターが共存します。私がこれを言うのは、一部の人々の反応は、注文の電話は、を必然的に、コンピューターは人間のタイプに向かっている、または向かうでしょう。

それはなされた主張ではありませんでした。

彼の話の中で、彼は、これらの専門的な ニューロモーフィック指向 コンピューターは、として知られる計算作業を実行します。 致命的な計算: 「システムが学習した知識とハードウェアが不可分である、私がモータル計算と呼んでいるものを実行します」(1 年 2022 月 XNUMX 日の Tiernan Ray による ZDNET 記事で引用)。

そして特筆すべきは、「それはデジタルコンピュータに取って代わるものではない」（同書）。

また、彼のプレゼンテーションで述べたように、これらの新しいタイプのコンピュータは、近くのコンピュータストアにすぐに出回ったり、オンラインですぐに購入できるようになるとは考えていません。数年間ではありませんが、このまったく異なるタイプのコンピューターを調査する理由は十分にあります。」用途も異なるだろう。「あなたの銀行口座を管理し、あなたが持っているお金を正確に把握しているのはコンピューターではありません。」

さらにひねりを加えたのは、コンピュータプロセッサやコンピューティングチップを製造するために現在行っているように、人間のコンピュータが製造されるのではなく、成長したように見えるということです。

成長の過程で、人間のコンピューターは、計算の成熟のスタイルで能力を向上させます。したがって、特定の定命のコンピューターは、ほとんど機能を持たずに開始し、それが目指していたものに成熟する可能性があります。たとえば、人間のコンピューターを使用して携帯電話を作成したいとします。この目的のために最初に形成またはシードされた人間のコンピューターのシンプルなバリアントから始めます。その後、求めていたより高度なバージョンに成熟します。要するに、「それを、それらの携帯電話のそれぞれに置き換えるには、赤ちゃんの携帯電話として始める必要があり、携帯電話になる方法を学習する必要があります。」

死の計算に関する彼の基本的なスライドの 1 つで、その利点は次のように説明されています。非常に低消費電力のアナログ計算を使用できます。(2) 正確な接続性とアナログ動作が不明なハードウェアを拡張できます。」

同じ講演の一部であり、彼のプレプリント研究論文にも含まれているのは、ANN をより適切に考案する方法について提案された手法です。 前方前方 ネットワーキングアプローチ。 ANN に精通している方の中には、バックプロパゲーションまたはバックプロップの使用について十分に認識していることは間違いありません。彼が提案した forward-forward テクニックをご覧になることをお勧めします。この魅力的なアプローチについては、今後のコラム投稿で取り上げる予定です。今後の記事に注目してください。

話は変わりますが、AI コミュニティの廊下や脇道で、この生意気なことについて何が言われているのか考えてみましょう。 人間のコンピューター 陰謀。

私たちは、一部の人が言うことから始めましょう。

準備は完璧？

このことを 人間の コンピューター。

同様に、今日の従来のコンピューターは不滅.

どちらの使用法もまったく間違っており、誤解を招く可能性が非常に高いため、懐疑論者は強く勧めています。

不滅のものの日常の辞書の定義は、死ぬことができないもので構成されています。それは永遠に生きます。死なないためには、それ自体が生きていると言わなければならないでしょう。あなたは、今日のコンピューターが生きていると主張するのは間違った道を歩んでいます。合理的な人なら、真正な「生きた」特性を現代のコンピューターに帰することはできません。それらは機械です。それらは物です。彼らは人でも動物でも、生きた状態のものでもありません。

不滅の定義を拡張して、非生物にも言及できるようにしたい場合、その場合、非生物は決して腐敗する必要がないように見え、必然的に崩壊して塵になることはありません. 今日のコンピューターについてそのような主張をすることができますか? これは行き過ぎのようです (補足: もちろん、物質と存在の性質についての壮大な哲学的議論に入ることができますが、この場合はそこには行きません)。

要点は、「死すべき」および「不滅」という言葉の使用または誤用は、風変わりであり、求められていないと言うことです。一般的に使用されている用語を他の目的に再利用すると、混乱を招き、濁った水になります。この特定の文脈において、人間と不滅が何を意味するかを明らかに再概念化することをいとわない必要があります. これが問題になります。

さらに困惑させるのは、これらの言葉の選択がコンピューターの側面を擬人化する傾向があることです。

AI の擬人化に関連する問題はすでに十分すぎるほどありますが、そのような可能性をさらに補う必要はありません。 AI の倫理と倫理的 AI の記事で詳しく説明したように、知的能力をコンピューターに帰する方法はさまざまです。その結果、AI ベースのコンピューターが人間と同じように考え、行動できると人々が誤解するようになります。今日の AI とコンピューティングが人類の知性と常識と同等であると社会が信じるようになると、それは危険への滑りやすい坂道です。ここのリンク & ここのリンク.

さて、ぎこちない言葉遣いの選択を拒否したり軽蔑したりすることはできますが、それは赤ちゃんを風呂の水で放り出す必要があることを示唆していますか（古い表現で、おそらく引退が近づいています）？

この全体的なアプローチまたは概念については、おそらくより適切な表現を見つけることができると主張する人もいます。残りのアイデアが不適切または不適切な使用によって汚染されないように、「死すべき」および「不滅」の使用を破棄します。一方、これらの単語の選択を使用することは完全に受け入れられるという反論があります。それは、それらが適切であるため、または単語を再利用する方法について柔軟であってはならないためです. バラは他の名前のバラです、と彼らは宣言します。

ここでこれ以上の辛辣な議論を避けるために、私は今後、「死すべき」や「不滅」という言葉を使うことを避け、XNUMX つの主要なタイプのコンピュータが周りで使われていることだけを述べます。他は提案です ニューロモルフィック コンピューター。

死亡率の難問をこれに引きずり込む必要はないようです。目の前の問題について他に何ができるかを確認するために、空を晴れた状態に保ちます。

その場合、ニューロモルフィックコンピューターの提案されたアイデアは新しいものではないと主張する人もいます。

AI の初期の時代、特に ANN が最初に調査された時期にさかのぼると、人工ニューラルネットワークの作業を行う専用のコンピューターを考案するという話があったことがわかります。あらゆる種類の新しいハードウェアが提案されました。これは今でも起こっています。もちろん、今日の ANN と機械学習用の専用ハードウェアの調査のほとんどは、依然としてコンピューティングに対する従来のアプローチに基づいていると反論することもできます。その意味で、ハードウェアとソフトウェアのこのアナログ不可分性は、限界をいくらか押し上げており、コンピュータを「成長させる」という命題も、少なくとも考えられている主流から外れるという点ではそうです。

要するに、これらの問題に完全に没頭している人がいて、提案が浮かんでいることに他の誰かが驚くかもしれないことに驚いています。これらの概念は、以前と同じであるか、さまざまな研究所ですでに調査されているものを反映しています。

髪を大騒ぎしないでください、と彼らは言います。

これは、多くの人にとって厄介な別の側面に私たちを連れて行きます.

一言で： 予測可能性。

今日のコンピューターは、一般的に予測可能であると考えられています。ハードウェアとソフトウェアを見て、コンピューターが何をしようとしているのかを理解することができます。同様に、コンピューターが既に行ったことを追跡して、なぜそれを行ったのかを突き止めることができます。もちろん、これを行うには限界があります。したがって、予測可能性を誇張したくはありませんが、全体的なアイデアは理解できると思います。

今日の AI が直面している厄介な問題の XNUMX つは、一部の AI が自己調整するように考案されていることです。開発者が配置した AI は、使用中に変化する可能性があります。 AI 倫理の領域では、最初は過度の偏見や差別的傾向を持たずに使用された AI の例が多数ありますが、AI が生産されている間に徐々に計算的に自己変異しました。での詳細な評価ここのリンク.

心配なのは、必ずしも予測可能ではない AI を伴う環境に私たちがすでに入っていることです。

兵器システム用の AI が自己調整を行い、その結果、AI が予想外の標的とタイミングで致命的な兵器を配備し、発射したとします。人間は、AI を停止するループに参加していない可能性があります。ループ内にいる人間は、AI のアクションを追い越すのに十分な速さで応答できない可能性があります。その他の身も凍るような例については、私の分析を参照してください。ここのリンク.

ニューロモーフィックコンピューターの懸念は、ステロイドに予測不可能性を加えていることです。最初から、ニューロモーフィックコンピューターの本質は、予測に反する方法で動作することである可能性があります。私たちは予測不可能性を誇示しています。名誉のバッジになります。

XNUMX つのキャンプが存在します。

ある陣営は、AI が行き過ぎないようにガードレールを設置することで、不快で予測不可能な懸念に対処できると述べています。もう一方の陣営は、あなたが世界を危険な道に導いていると主張しています。主張されているガードレールが失敗するか、十分に厳格でないか、あるいは偶然または悪意によってガードレールが取り外されたりいじられたりする日が来るでしょう。

ニューロモーフィックコンピューターと予測可能性についての不安を払拭する必要がありますか?

研究者の発言によると、「アナログ計算に興味を持っている人々の中で、不死をあきらめようとする人はまだほとんどいません。」さらに、「アナログハードウェアに毎回同じことをさせたい場合は、これらすべての迷子の電気的なものに大きな問題があります。」

私はこれをラチェットします。

迫り来るやや悲観的な見通しは、今日のデジタルコンピューターに関連するいわゆる予測可能性がいずれにしても予測不可能な方向に進んでいるということです。前述のように、これは特に、従来のコンピュータープラットフォームで自己調整する AI ごとに発生する可能性があります。ニューロモルフィックコンピューターが予測不可能に見えるからといって、従来のデジタルコンピューターが実際に予測可能であるということにはなりません。

どのコンピューティングプラットフォームを選択するかに関係なく、予測不可能なスチームローラーが全速力で私たちに迫っています。この観点から AI の安全性を達成しようとする最新の取り組みについての私の評価については、以下を参照してください。ここのリンク.

予測可能性に関するこのひねりは、ある種の発掘された性質の何かに頭を悩ませるはずです。 AI 倫理と AI 法に携わる方は、の影響を考慮してきた ニューロモーフィックコンピューター.

あなたはおそらく、AI を実行する従来のデジタルコンピューターを目指してきたでしょう。えーと、AI コンピューティングの完全に追加された新しいセグメントがあり、夜も心配し続けることができます。はい、ニューロモーフィックコンピューターです。それをあなたのやることリストに入れてください。

ごめん、眠れぬ夜が増えたね。

AI倫理とAI法が従来のデジタルコンピューティングとAIについて何をしてきたかを簡単に考えてみましょう。

これまでのコラムでは、AI を規制する法律を作成して制定するためのさまざまな国内および国際的な取り組みについて取り上げてきました。ここのリンク、例えば。また、さまざまな国が特定して採用したさまざまな AI 倫理の原則とガイドラインについても説明しました。たとえば、200 近くの国が採用したユネスコ AI 倫理のセットなどの国連の取り組みが含まれます。ここのリンク.

以下は、私が以前に詳しく調べた AI システムに関する倫理的な AI 基準または特性のキーストーンリストです。

透明性
正義と公正
非有害
責任
個人情報保護
善行
自由と自律
信頼
３つの柱
尊厳
連帯

これらの AI 倫理原則は、AI 開発者だけでなく、AI 開発の取り組みを管理する人々、さらには最終的に AI システムを整備して維持する人々によっても利用されることを真剣に想定されています。

開発と使用の AI ライフサイクル全体にわたるすべての利害関係者は、倫理的 AI の確立された規範を遵守する範囲内にあると見なされます。これは重要なハイライトです。なぜなら、「コーダーのみ」または AI をプログラムする人は、AI 倫理の概念に従う必要があると通常想定されているからです。ここで強調したように、AI を考案して運用するには村が必要であり、村全体が AI の倫理規定に精通し、それを遵守する必要があります。

これまであまり考えたことがないかもしれない部分は、同じ AI 倫理の教訓と、急成長している新しい AI 法のリストがニューロモーフィックコンピューターにどのように適用されるかということです。明確にするために、AI の倫理と AI の法律は、実際にそれを明示的に考慮に入れる必要があります。私が指摘しているのは、そうしている人はほとんどいないということです。ニューロモルフィックコンピューターの出現によって、AI を支配しようとする新しい次元という点で多くの人がループに陥る可能性があることを知っておいてください。

私たちは、ニューロモーフィックコンピューターを含む、新しく考案された AI が何であれ、それを包括するために、十分に広い範囲で倫理的 AI と AI 法を検討する必要があります。

シーソーの代替手段は、古典的ないたちごっこです。これがその方法です。 AI を作成する新しい方法が考案され、構築されています。既存の AI 倫理と AI 法は不意を突かれており、最新の AI シェナニガンを完全に網羅していません。 AI の倫理規定を更新し、新たに制定された AI 法を修正するための取り組みが急がれています。

泡立てて、すすぎ、繰り返します。

エイトボールの後ろに引っかかるよりも、ゲームの先を行く方が私たち全員にとってより良いでしょう.

まとめ

ちょっとした旅にお連れしました。

最初に、検討すべき主要なトピックが XNUMX つあると提案しました。

1) AI の機械化のために、ハードウェアとソフトウェアの両方を別個の個別の味方として持つのではなく、統合的に結合する

ハードウェアとソフトウェアの結合に関する最初のトピックは、ここでの旅の大部分でした。これにより、私たちは人間対不滅のコンピューティングの泥沼に陥りました。このタイプのコンピューター関連のトピックは、通常、社会的影響の懸念を伴うものではなく、純粋に技術的なものと見なされるため、通常は取り上げられない AI の倫理と AI 法に関する重要な考慮事項がいくつかありました。

私は、倫理的 AI と AI 法を持ち出すことに関しては、後で悪化するよりも、より早く安全であることが最も賢明だと言います。

XNUMX 番目のトピックは、ここではまだ明確に説明していませんが、実質的に最初のトピックに関連しています。

ここでは取引があります。

「人間のコンピューター」があり、その機能を保持して、AI に含まれているもののバックアップまたは表向きのコピーを保持できるようにしたいとします。特定の人間のコンピューターが終わりに近づいているのではないかと心配するかもしれません。ええ、私たちはそれに依存しています。私たちは何をすべきですか？答えの XNUMX つは、とんでもないことを真似するべきだということです。

しかし、スケッチされている種類のニューロモーフィックコンピューターをコピーすることは、一見したよりも難しいでしょう。物事はトリッキーになる可能性があります。

おそらく、一般化可能で、機械学習と人工ニューラルネットワークが関係する状況に適用できるコピー戦略を考え出す必要があります。これを大規模および非常に大規模なインスタンスで機能させたいと考えています。コピーが正確な複製ではなく、コピー操作の結果として本質的に同等であるか、おそらくより適切に考案されたものである可能性があります。

として知られる技術蒸留提案されています。

今日のコラムのスペースがなくなったので、この XNUMX 番目のトピックについては次回のコラムで取り上げます。その XNUMX 番目のトピックと、ここで広く取り上げられている最初のトピックとの関係について、すぐに知りたいと思うでしょう。これは、次に何が起こるかのティーザーまたは予告編として機能する追加のメモと考えてください。

蒸留のトピックはかなり際立っているので、席の端にとどまってください.

バットマンがよく言っていたように、コウモリの翼を交差させて、ANN、機械学習モデル、またはニューロモーフィックコンピューターを別のモデルにコピーする方法に関する厄介な問題を解明するという、同じバットタイムとバットチャネルに備えてください。

とりあえず最後に一言。映画の有名なセリフがあります ダークナイトの帰還 私たちのマントをまとった十字軍はこう言っています。 AI 関連の蒸留に関する XNUMX 番目のトピックを取り上げるときは、その理想を維持しようとします。

このエキサイティングで魅力的なダブルヘッダーのパート 2 にご期待ください。

ソース: https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2022/12/07/ai-shake-up-as-prominent-ai-guru-proposes-mind-bending-mortal-computers-which-also- gets-ai-ethics-and-ai-law-dug-in/