Q：
AIの「ドリフト」に寄与するいくつかの要因は何ですか？
A：「人工知能ドリフト」は比較的曖昧な用語であり、オンラインの技術文献で多くのことを言及しているのを見ることはありません。 しかし、エンジニアや他の人たちが考えているのは、より強力で包括的な結果への人工知能の進化を考えていることです。
チューリングテストに合格するために作成されたチャットボット、ロボット、またはデジタル構造の洗練されたAIエンティティである人工知能のドリフトは、元のプログラミングの指令や指示から、想定されていない可能性のある応答やアクティビティのタイプへと分岐し始めますヒューマンハンドラー。
このドリフトの例は、最近のプロジェクトで見ることができます。たとえば、2人のFacebookチャットボットがITプロフェッショナルが「秘密のコード」と呼んでいることで有名な相互通信を始めたところです。さまざまなコミュニケーション手段。人間のプログラマーによって提案または要求されたものではありません。
人工知能のドリフトに関与する要因は、過去数十年で強力な人工知能のパラダイムの進化につながった要因です。 1つは、より疎結合な機械学習アルゴリズムであり、非常に解釈的であり、これらのテクノロジーに成長と発展の余地を与えます。 機械学習は、従来の技術のように定量化可能なデータと厳格な計算タスクに単に焦点を合わせるのではなく、機械学習とディープラーニング戦略に反映される自己修正ツールおよび自己進化ツールに向かって、コンピューティングシステムの動作方法を根本的に変えます。人間の思考と知性をはるかにうまくシミュレートするニューラルネットワークのアイデア。
AIドリフトと人工知能の進化のもう1つの要因は、より高度な種類の知能をシミュレートするために、共同ベースで機能するマルチパートテクノロジーです。 一部のIT専門家は、これらを「深い頑固なネットワーク」、または生成コンポーネントと識別コンポーネントの両方を含むテクノロジーと呼んでいます。 マルチエンティティパラダイムのこれらおよび他の個々のエンティティは相互に機能するため、テクノロジーが実行できることを進化させ、元のプログラミングによる制約の少ないより自由な結果に向かって動かします。 それが人工知能の進歩の背後にある考え方であり、この人工知能のドリフトの背後にある概念です。コンピューティングシステムは、これらの進歩的な要因により、元のプログラムの実行後に変更または変更される可能性があるからです。
