- 人間の知能は環境との相互作用のフィードバックループから生まれ、機械モデルはこのダイナミックシステムの中で動作しない。
- 人間の知能は最善の適合からではなく、アウトライアからの推論を行う。
- 大規模なデータセットや統計的ノルムから離れることが真の知能を見つけるポイントである。
- ニューラルネットワークは大規模なデータセットに結晶化するパターンを処理できるが、これはAGIとはほとんど関係がない。
- 人間はデータの山からパターンを見分ける能力が非常に悪いため、AIは我々の広い認知ストーリーで常に役割を果たすだろう。
この記事では、人間の知能と機械の知能についての違いや課題が探求されています。機械学習モデルは人間の知能には及ばないことが指摘されており、大規模なデータセットや統計的ノルムに過度に依存することなく、未知の情報に対応する能力が真の知能であると強調されています。人間と機械の相互作用や認知能力について考えさせられる内容となっています。
元記事: https://mindmatters.ai/brief/where-machine-intelligence-fails-ask-a-programmer/