人工知能（AI）や機械学習（ML）は近年ますます普及してきました。ただ、この2つの分野の違いを見極め、その影響を解読するのは容易ではありません。AIおよびMLのエキスパートであるペドロ・ロドリゲス氏は、Breaking Defenseのウェビナーでこれらの概念に一筋の光を当てました。この議論の目的は、AI/MLツールの現在の実用的な応用を強調することであり、彼らの将来の可能性について論じるのではありませんでした。ロドリゲス氏に加え、シニア戦略・政策アナリストのアンドリュー・ペプラー氏、シニアフェローのヴィヴェク・チルクリ氏もこのウェビナーに参加しました。
ロドリゲス氏によると、AIは現実的または仮想的な環境を予測、推奨、または影響を及ぼすことができるマシンベースのシステムを指します。AIはアイデアと行動を生み出すことを含んでいます。ただし、”AI”という用語は幅広い定義を含んでいます。ロドリゲス氏は個人的に機械学習の概念を好んでおり、機械学習はAIのサブセットと見なすことができます。機械学習は、データ駆動型アプローチに依存し、明示的なプログラミングなしでデータから学習するコンピュータを可能にします。応用物理学研究所の主要なAI技術リーダーとして、ロドリゲス氏は機械学習の明確な定義がより有益だと考えています。
機械学習は50年間存在していますが、そのほとんどの時間は主に人間の知識をマシンに移すことに焦点が当てられていました。しかし、現在のAIブームは異なります。このブームの牽引役であるディープラーニングは、膨大な量のデータと画像をコンピュータでトレーニングすることを含みます。その目的は、コンピュータがこれらの入力の中で意味のあるパターンを独自に検出することです。コンピュータが処理する膨大な量のデータは、一般的にはLLM（Large Learning Models）と呼ばれ、この分野を根本的に変革しています。
ウェビナーでは、最近リリースされた国防省のデータ分析とAI導入戦略の主筆であるペプラー氏がいくつかのトピックについて議論しました。その中には、AIがすでに重要な進展を遂げた分野、分析家やAIモデルのためにデータを整理することなども含まれています。また、話し合いではAIシステムの評価とテストや、議会が包括的な規制を逃れてきたソーシャルメディアや仮想通貨など、AIの規制の課題についても具体的に取り上げられました。
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よくある質問
1. 人工知能（AI）とは何ですか？
AIは実際または仮想の環境に影響を与える予測、推奨、または決定を行うマシンベースのシステムを指します。アイデアと行動を立案することが含まれています。
2. 機械学習はAIとどう違いますか？
機械学習は、明示的なプログラミングなしでデータから学習することを可能にするAIのサブセットです。データ駆動型アプローチに依存しています。
3. 現在のAIブームにおけるディープラーニングの重要性は何ですか？
ディープラーニングは膨大な量のデータや画像によるコンピュータのトレーニングを含み、意味のあるパターンを独自に特定できるようにします。
4. AIの実用的な応用例にはどのようなものがありますか？
AIは、分析家やAIモデルのためにデータ整理するなど、さまざまな分野で注目されています。
5. AIを規制する際の課題はありますか？
AIを規制することは課題があり、特に議員たちの理解が限られていることから、ソーシャルメディアや仮想通貨の規制で困難を示しています。
キーワード
– 人工知能（AI）：実際または仮想の環境に影響を及ぼすことができるマシンベースのシステム。
– 機械学習（ML）：明示的なプログラミングなしでデータから学習することを可能にするAIのサブセット。
– ディープラーニング：膨大な量のデータや画像によるコンピュータのトレーニングを含み、意味のあるパターンを独自に特定できるようにする。
– 大規模学習モデル：AIシステム内でコンピュータが処理する膨大な量のデータ。
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