人工知能とは、人間のように思考できる機械の創造を目的とするコンピュータサイエンスの分野です。 理論上、完璧なAIは過去の経験から学習し、高度な推論を用いて、人間よりも迅速かつ正確にタスクを実行することができます。 さまざまな形態のAIは、高度なアルゴリズムを使用してデータ処理を行い、その理解に基づいて意思決定を行います。 これらのAIの能力は様々であり、研究開発が継続されるにつれ、AIが実行できることの限界は常に拡大しています。
狭域人工知能(ANI)とは、特定の命令や行動を実行するように設計されたAIを指します。ANIは、ある特定の認知能力に秀でるように構築されており、新しいスキルを独自に学習することはできません。AppleのiPhoneに搭載されているSiriは、狭域AIの例であり、機能の範囲が限定されています。
汎用人工知能はまだ存在していませんが、理論上は、人間のように学習し思考できるAIです。汎用人工知能は、さまざまな文脈から得た知識やスキルを、問題や状況に応じて適用することができます。強AIとも呼ばれる汎用人工知能は、環境から独立して学習することができます。現時点では、真の汎用人工知能はSFの中でのみ存在していますが、現実のものとするための研究は現在も進められています。
人工超知能(ASI)は、人間の思考や理解を超える能力を持つAIの一種です。このAIは認知能力を発揮し、独自の思考能力を開発することができます。人工超知能は完全に自己認識し、独自に意思決定や判断を行うことができます。
リアクティブマシンとは、特定のタスクを実行するように作られた学習能力を持たないAIシステムです。これらの人工知能マシンは、与えられた入力に応じて反応し、現在のデータのみを使用します。リアクティブマシンの最も有名な例のひとつに、IBMのチェスをプレイするAIであるDeep Blueがあります。Deep Blueはチェスボードを分析して今後の動きを予測し、最善の動きを選択することはできましたが、ミスから学習してスキルを向上させることはできませんでした。
その名の通り、限定的な記憶力を持つAIは過去の経験を記憶し、そこから学ぶことができますが、これらの経験は一時的にしか記憶されません。限定的な記憶は機械学習のプロセスに不可欠であり、AIはそこから知識を抽出するために情報を記憶できる必要があります。チャットGPTは限定的な記憶を持つAIの人気例であり、多くのことを学習するように訓練されていますが、実際に使用してみると、与えた プロンプト内の情報を短時間だけ記憶し、その後は忘れていくことがわかります。
心の理論 AIは、感情的な合図を理解するなど、環境に対して人間のような反応を示すことができます。人間がどのように考え、行動するかを理解し、それに応じて行動を調整することができます。
自己認識型AIは、現在のところ仮説上の存在にすぎません。自己認識型人工知能は完全な意識を持ち、自身の感情や欲求を持つと同時に、周囲の人間の感情やニーズを理解することも可能でしょう。自己認識型AIは存在しません。これは最も 高度なAIの一種であり、多くのAI研究者の究極の目標です。