AIと5Gテクノロジー:将来への影響| VPN概要

過去数年間、5GとAIを中心に多くの誇大宣伝がありました。新聞、ウェブサイト、テレビ専門家、政治家は、これらのテクノロジーが世界に及ぼす潜在的な影響についてよく話します。これは、5GとAIがさまざまな方法で私たちの生活を劇的に変える可能性がある次の技術革命を表しているため、完全に正当化されます。 5GとAIには、医学、教育、コンピューターサイエンス、ロボット工学、銀行、ガバナンス、戦争、宇宙、バーチャルリアリティなどの分野のタスクをデジタル化して自動化する可能性があります。人間は、そう遠くない昔に、ファンタジーと見なされることを実行できるようになります。 5GとAIの潜在的なアプリケーションは事実上無限です。さらに、5GとAIは補完的です。これらは相互のパフォーマンスを向上させ、新しい可能性に到達するのに役立ちます.


しかし、これらの新しいテクノロジーのすべての新しい可能性と変更により、考慮しなければならない一連の新しいリスクが浮上します。この記事では、これらの新しいテクノロジーとは何か、それらが人類にとって何を意味する可能性があるのか​​、および潜在的なリスクとは何かについて検討します。.

5Gとは?

5Gは、単にモバイル通信の次のステップです。 1G無線で携帯電話を電波塔に接続しているので、歩きながら会話できます。 2Gはアナログをデジタル通信に変え、テキストメッセージも送信できるようにしました。 3Gは、携帯電話でインターネットを利用するようになりました。 4Gにより、インターネットデータ転送の速度とボリュームが向上し、携帯電話で映画全体をストリーミングできるようになりました。 5Gが次のラインであり、急速に近づいています。通信の次のステップでは、処理遅延がほとんどなく、4Gの最大100倍のインターネット速度を実現できます。.

5Gは「モノのインターネット」を実現します

5Gを使用すると、バッテリを消耗することなく、文字どおり何百万ものインターネット接続デバイス、アプライアンス、センサーを接続することも可能になります。このような新しいネットワークにより、スマートホームとスマートシティ全体を利用できるようになります。このようなデバイス、アプライアンス、センサーのグローバル化されたネットワークは、「モノのインターネット」またはIoTと呼ばれることもあります。これらすべてのデバイスがデータを転送し、人間の入力なしで通信できるようにします.

この「IoT」により、企業はあらゆる種類のプロセスを自動化し、生産コストを削減し、無駄を減らし、透明性を高めることができます。たとえば、適切なプログラミングを行うことで、IoTは自立的な農業ユニットを生み出すことができます。土壌センサーは、作物が最大の収量を得るのに必要な水または栄養素の量をドローンに警告します。車には、自動運転車を整備士に向けてタイヤをタイムリーに交換するタイヤセンサーを装備することができます。相互に支援し合うデバイスの相互接続された広大なウェブを通じて自給自足のエコシステムを構築する可能性は、私たちの想像力と投資意欲によってのみ制限されるようです。 5Gの導入により莫大な経済的利益が期待されるのは当然のことです。たとえば、グローバル経営コンサルティング会社のマッキンゼーは、モノのインターネットが2025年までに最大11.1兆ドルの経済的影響をもたらすと予測しています.

5GはAIが新境地を開拓するのに役立ちます

AIの機能を拡張するには、より多くのデータを供給する必要があります。多くのデータ。 AIの最近の進歩は、2つの進展の結果です。まず、何年にもわたるコンピューティング能力の向上。このパワーは、コンピューターが1秒間に実行できる計算の数を示します。もう1つの進展は、世界中の人々がソーシャルメディアのWebサイトに個人データをアップロードし始めたときに突然利用可能になった個人化されたデータの急増です。突然利用可能になったパブリックデータの量は、コンピュータがそのデータを超高速で実際に処理する能力と一致しました.

AIをさらに改善するには、コンピューターが並べ替えるための新しい手法とさらに多くのデータが必要になります。人工知能は、基礎となるアルゴリズムをトレーニングするために大量のデータを必要とします。 5Gを使用すると、現在可能であるよりもはるかに大きなデータセットをプラットフォーム間で記録および送信できます。言い換えれば、5GはAIがより高度になるのに役立つ十分なデータをAIアルゴリズムに供給するという技術的障壁を克服するのに役立ちます.

つまり、5Gは次の大きな技術革命を実現する可能性を秘めています。生産性の向上の可能性はほとんど想像もできません。進歩するAIの分野と組み合わせると、これらの新しいテクノロジーのアプリケーションは事実上無制限になります。しかし、人工知能とは正確には何ですか?機械はどのように「学習」できますか?そして、AIの潜在的なリスクは何ですか?

AIの定義は??

ラップトップ上の回路脳AI(人工知能)は、機械によって示される知能です。これは、コンピュータなどのマシンが何らかの形の知能を必要とするタスクを実行することを意味します。 AIのもう1つの説明は次のとおりです。「マシンは、データを解釈し、データから学習し、その知識を使用して特定の目標を適合および達成できる場合、人工知能を備えていると言われます。その背後にある考え方は、人間の知性を非常に正確に記述できるため、マシンをシミュレーションしてそれをシミュレートできるということです。これがAIがロボットに関連してよく使用される理由です。基本的に同じ機能を持つ人間のコピーであるマシンです。.

人工知能には2つの非常に異なる概念があります。 AIの最初の「タイプ」またはアイデアは、2001年のような有名な映画から認識されているものです:A Space OdysseyまたはTerminator。これらは、人間と同じように考え、計画し、応答する機械またはシステムであり、いわゆる「超知性」も備えています。これはArtificial General Intelligence(AGI)と呼ばれ、情報を超高速で処理し、非常に複雑な計算をナノ秒単位で実行でき、何も忘れることはありません。あなたはそれを自分の心を持ったグーグルとして想像することができます。現在、そのような技術はありません。科学者はAGIが現実的にも可能かどうかを知りません.

AIの2番目のバージョンは「ナローAI」と呼ばれます。これは実際に存在するAIであり、あなたがこれを読んでいる間にさらに開発されています。ナローAIは、自動運転車、音声認識、高度な画像に基づいて医療診断を行うことができるソフトウェアなど、非常に優れた明確なタスクを実行するシステムです。 Narrow AIには、さまざまなタイプの学習の違いがあります.

さまざまなタイプの狭いAI学習

Narrow AIには、さまざまな種類の学習があります。下の表に、これらの種類の学習についての簡潔で簡単な説明があります.

「学習」のタイプ
説明文
機械学習機械学習では、データ形式の例とエクスペリエンスを使用して、コンピューターが予測を行ったりタスクを実行したりする方法を改善します。
教師あり学習教師あり学習では、説明付きの写真など、AIでラベル付けされたサンプルデータを表示して、コンピューターにそれらを解釈および分類する方法を「教える」
教師なし学習教師なし学習とは、注釈付きまたはラベル付きのガイダンスなしでコンピューターデータを供給することを意味します
強化学習強化学習は、ビデオゲームの得点とは異なり、仮想報酬を最大化する方法を理解するために実行できるさまざまな種類のアクションを実験するソフトウェアです
深層学習深層学習はおそらく最もよく知られた形式であり、潜在的に最も画期的なタイプの学習です。ディープラーニングを使用すると、膨大なデータセットを並べ替えてパターンを認識し、相関関係を見つけ、確率に基づいて推論を行うことで、マシンが「学習」できるようになります。この手法により、AIは世界最高のチェスプレーヤーを倒す、メラノーマを正しく診断する、人間との複雑な会話に従事する、車を運転する、ビデオゲームを倒す、肖像画を描く、さらには科学的発見を行うなど、驚くべきことを行うことができました.

記録のために、AI学習の実際のメカニズムは、ここで説明するよりもはるかに複雑です。.

コンピュータの場合、画像認識は人間の場合よりも困難です(以下で詳しく説明します)。これは、コンピュータは0と1のマッチングには優れていますが、オブジェクトの識別には優れていないためです。 AIは猫の2つの同一の画像を簡単に認識します。これらの画像は、(他のプロパティの中で)正確に同じ数のピクセルを持っているためです。ただし、これはマシンが猫を猫として認識したという意味ではありません。同じ猫が他の画像に表示されている場合、マシンはそれを認識しません。これを行うには、複雑な数学の問題をニューラルネットワークで解決する必要があります。.

ディープラーニングの目標は、人間の脳の学習機能をリバースエンジニアリングすることです。ニューラルネットワークは、人間のように意思決定を行うために、人間の脳内のニューロンのネットワークをシミュレートします.

AIの可能性と限界

過去数年間、AIが真の経済的変革者になると主張するさまざまな研究が発表されています。プロフェッショナルサービスネットワークであるPwC Globalは、「AIは2030年に世界経済に最大15.7兆ドルを貢献する可能性があります。簡単に言えば、5GとAIから得られる不合理な金額があります。.

AIから最大の利益を得ようとするセクターには、ヘルスケア、自動車産業、金融サービス、小売、テクノロジー、通信およびエンターテインメント、製造、エネルギー、輸送および物流があります。.

疑問符を保持するロボット

ただし、現在存在するAIの制限を確認することも重要です。これまでのAIニューラルネットワークには、数百万の「ニューロン」しかありません。これは、すべての人間の脳の内部にある1000億のニューロンとその数兆のシナプスと比較すると、まだ非常にわずかです。その上、AIニューラルネットワークは人間の脳で「モデル化」されています。しかし、人間の脳は非常に複雑であるため、完全に理解することはできません。言い換えれば、AIニューラルネットワークは、まだ理解していない非常に複雑なものの不完全な模倣です。.

今日存在するAIの制限の簡単な例を挙げます。「1千万の画像を分析した後、16,000プロセッサで実行される「ディープラーニング」システムは、75%の精度で猫を識別することを学びました。」 3歳の子供は、公園の散歩中に2匹または3匹を見た後、猫を正しく識別できます。この形式のAIは、1日の終わりに、AIは供給されているデータと同じくらい優れているため、「狭い」と呼ばれます。人間は依然としてデータの入力を制御しており、AIを機能させるために複雑なネットワークと方程式を考え出す必要があります。さらに、これらのディープラーニングアルゴリズムは、人間とは異なり、これまで遭遇したことのないアイデアや概念を考慮することができません。.

つまり、これらのテクノロジーには多くの可能性があります。しかし、まだその可能性に到達するには程遠いです.

AIに関する一般的な神話

AIという用語は映画やその他のメディアで頻繁に使用されているため、AIに関する一般的な誤解がいくつかあります。次の表では、AIについて存在するさまざまな有名な神話と、実際の真実について説明します.

神話
真実
「インテリジェンス」はわずか数年先にありますナローAIの次の段階は、おそらく数十年先です。 AGIが存在することは決してないかもしれません.
強力なAGIの作成は避けられないそれが起こるかもしれません。そうでないかもしれません。 AIの専門家は同意せず、私たちは単に知りません.
すでに新しいテクノロジーを怖がっている人だけがAIを心配しています多くのトップAI研究者や他の科学者は、AIとAIの方向性に懸念を表明しています。.
AIは意識的または悪に変わる可能性があるより可能性の高いシナリオは、AIが人間の目標を誤解することです。 AIに「できるだけ早く病院に行く」ように伝えると、自動運転車が制限速度を超え、多くの事故を引き起こす可能性があります。その目的は、状況を考慮せずにできるだけ早く到着することだけだからです。これは、人間とAIの間の誤ったコミュニケーションであり、目標がずれてしまいます。これは悪を回すAIとは異なります.
AIの危険性に関しては、ロボットが主な関心事ですAIに関する主な関心事は、前述のように実際には「ミスアライメントされたインテリジェンス」です。これがAIの目標が私たちの目標と一致しない場所です.
機械は目標を持つことができない機械には実際に目標があります。たとえば、熱探査ミサイルには、目標を達成するという目標があります。発生する問題は、それらの目標が、それらの目標を決定する人間の目標とずれている場合です。.

5Gに対する懸念

5GとAIには世界を変える非常に大きな可能性があるので、多くの懸念があるのは当然のことです。最悪の恐れはAIを中心としていますが、5Gには、新しい通信インフラストラクチャが健康に悪影響を及ぼすことを恐れる多くの声の批評家もいます.

5Gは、3Gまたは4Gよりも高い周波数の電波を使用します。この高い頻度により、より多くのデバイスが同時にインターネットにアクセスできるようになります。これがモノのインターネットを可能にするものです。ただし、一部の人々は、この高い周波数と、絶えず相互に通信しているはるかに多くのデバイスとの組み合わせにより、私たちの健康や他の動物の健康に悪影響を及ぼすことを心配しています.

これは合理的な懸念事項です。すべての主要都市で電波と電磁放射が大幅に増加している場合、少なくともいくつかの副作用がないかどうかを疑問視することは理にかなっています。しかし、これまでのところ、通信機器、つまり電波塔や携帯電話の放射に関連する健康への悪影響はなかったことを覚えておくことは重要です。 2014年、世界保健機関はこの声明を発表しました:「携帯電話の使用によって引き起こされるような悪影響は確立されていません」。これは、健康への悪影響が5Gによって引き起こされる可能性があることを意味します。しかし、これまでのところ、証拠は見つかっていません.

モノのインターネットのリスク

モノのインターネットは、これまでにないほど多くのデバイスを接続します。これは、多くの業界にわたって協力と効率を生み出すことができますが、多くのリスクも伴います.

  • デバイスのネットワークが大きいほど、ハッカーがネットワークのセキュリティを侵害した場合に脆弱になるデバイスが多くなります
  • 一緒にリンクされるデバイスの数は、人類が現実的に管理するには多すぎる可能性があります。見落としを維持することが不可能になるポイントが来るでしょう
  • ネットワークにバグがある場合、ネットワーク内のすべてのデバイスがその悪影響を受ける可能性があります
  • モノのインターネットの一部となるすべてのデバイスの互換性に関するグローバルな標準はまだありません。これは、デバイス間の通信の問題を引き起こす可能性があります

AI開発のリスク

特にAIには多くの人々が関わっています。 AGIの作成は、ターミネーターと同じように、手に負えなくなり、人類に災難をもたらす可能性があります。ありがたいことに、これはAIから発生する可能性が最も低い問題です。それにもかかわらず、AIの開発を取り巻く他の深刻な懸念がいくつかあります.


心配
エロン・マスクAIの優位性をめぐる世界的な競争は、世界で最も技術的に進歩した国(米国、中国、ロシア、ドイツなど)が偶発的に第三次世界大戦を引き起こす可能性があります.
スティーブン・ホーキングAIは、人類史上最大の災害につながる可能性のある多くの混乱をもたらします。強力な自律兵器、人々を抑圧する新しい方法、または大規模な経済混乱を考える
AI開発者アルゴリズムによるバイアス(女性やマイノリティへの差別など)が誤ってAIによって取り上げられ、雇用機会、資格、奨学金、その他多くの分野でさらなる差別につながる可能性があります
欧州連合個人の自由とプライバシーを保護する規制の枠組みがなければ、AIは大量監視のツールとして、また個人の自由に対する武器として使用される可能性があります

最終的な考え

5GとAIはまだ間近ではありません。 5Gテクノロジーの広範な効果が大規模に展開されるまでには、少なくとも数年はかかります。 AIは、多くの人が推測しているレベルのインテリジェンスに到達するまでにはまだ数十年かかると考えられます。 5Gは、長所と短所の観点から私たちが期待できることをより明確に示しています。 1つ確かなことは、今後数年は5GとAIについてさらに多くのことを聞くことです.

Kim Martin
Kim Martin Administrator
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