「技術的特異点」という考えは、愛好家や専門家の頭の中で常にざわめき、後味の悪い懸念を伴う概念です。それは、AIが人間の制御を逃れ、私たちの能力を超え、私たちが知っているすべてを変える瞬間を描いているからです。
技術的特異点の到来を予測し、この技術的な「事象の地平線」を超えて何が起こるかを想像することの難しさは、私たちをブラックホールに直面しているような気分にさせ、遅かれ早かれブラックホールに飲み込まれてしまうのではないかと感じさせます。
世界の終わりは何時ですか？
しばらくの間、あらゆる分野の専門家は、シンギュラリティへの接近の可能性のある兆候を特定し、出来事がいつ「限界点」に達するかを予測しようと試みてきました。
最も頻繁に引用される指標の 1 つは、人間と同じ正確さで言語 (書き言葉と話し言葉) を理解して解釈する人工知能の能力です。言語は最も困難な課題の 1 つです。このため、この目標を達成することは、汎用人工知能 (AGI) の存在を示す可能性があります。 (現在は元) Google エンジニアが作ったもの 数ヶ月前に時期尚早にLaMDAに起因する.
CEOのマルコ・トロンベッティによると、 翻訳、AI翻訳の分野のイタリア企業、今がその時です。
技術的特異点、わずか数年後？
「言語は人間にとって最も自然なものです」とトロンベッティ氏は言う。 「目の前にあるデータしかし、機械がそのギャップを埋めるのにそれほど遠くないことが示されています。」
Translated は、「編集時間」(TTE) と呼ばれる指標を使用して AI の進捗状況を追跡しました。この指標は、プロの人間の編集者が、他のプロの人間の翻訳者が作成した翻訳と比較して、AI によって生成された翻訳の校正と最適化に費やす時間を計算します。
過去 8 年間のモニタリングで 2 億を超える最適化を分析したところ、段階的かつ継続的な改善が示されており、これにより人工知能は人間の翻訳の特性にますます近づいています。
どれだけ近いか？
タント。 2015 年には、プロの編集者が機械翻訳をチェックするのに 3,5 単語あたり平均 XNUMX 秒かかりました。 今日、彼らは2秒しかかかりません。 この傾向が続けば、人工知能 (具体的には Translated の人工知能) は、この XNUMX 年間の終わりまでに、人間による翻訳と同じ品質に到達する可能性があります。
ちょうど7歳です。人工知能の分野でこのような計算に基づいて技術的特異点への速度を予測したのは初めてだ。
2030年、技術的特異点の期限。 か否か？
言語の理解と使用は、一般的な人工知能の定義に寄与するパラメータの中でも非常に重要であることに私は同意します。
そして、彼らだけではないと思います。これらは、必ずしも機械が知的であることを意味するものではありません (正確に「知能」とは何かについて私たち全員が同意しているわけではないため)。
ただし、Translated によって作成された見積もりには、その AI の結果が技術的特異点の前兆であるかどうかに関係なく、独自の重要性があります。
言語を完全に翻訳でき、人間とまったく同じように翻訳できる機械は、社会に大きな影響を与えるでしょう。
そうすれば、彼の答えの背後に「誰か」がいるのか、それともいないのかがわかります。
