弱い人工知能

弱い人工知能（弱いAI）は、心の限られた部分を実装する人工知能、または狭義のAI、人工狭義知能（ANI）^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]}であり、1つの狭いタスクに焦点を当てています。

弱いAIは強いAIと対比されるが、これは様々な解釈が可能である。

• 汎用人工知能（AGI）：特定の1つの問題だけでなく、あらゆる問題に知能を応用できる能力を持つ機械。
• 人工超知能（ASI）：平均的な人間よりもはるかに優れた知能を持つ機械。
• 人工意識：意識、知覚、精神を持つ機械（ジョン・サールはこの意味で「強いAI」という言葉を使っている）。

狭義のAIは「単一の狭義のタスクに限定されている」と分類できます。ほとんどの現代のAIシステムはこのカテゴリに分類されます。^{[ 4 ]}人工汎用知能は逆にその反対です。

狭義のAIの例としては、AlphaGo ^{[ 5 ]} 、自動運転車、医療分野で使用されるロボットシステム、診断医などがあります。狭義のAIシステムは、信頼性が低い場合、危険な場合があります。また、その動作は一貫性を欠く可能性があります。 ^{[ 6 ]} AIが複雑なパターンを理解し、さまざまな環境で確実に機能するソリューションに到達することは難しい場合があります。この「脆さ」により、予測不可能な方法で失敗する可能性があります。^{[ 7 ]}

狭義のAIの失敗は、時に重大な結果をもたらす可能性があります。例えば、電力網の混乱、原子力発電所の損傷、世界的な経済問題、自動運転車の誤誘導などを引き起こす可能性があります。^{[ 1 ]}医薬品の仕分けや配布が誤って行われる可能性もあります。また、AIに欠陥や偏りがある場合、医療診断は最終的に深刻な、場合によっては致命的な結果をもたらす可能性があります。^{[ 8 ]}

単純なAIプログラムは既に社会に浸透しており、多くの場合、一般の人々はそれに気づいていません。タイピングの自動修正、音声認識による音声テキスト変換プログラム、データサイエンス分野の大幅な拡大などがその例です。^{[ 9 ]}狭義のAIは、不当な懲役刑、職場での女性の採用差別、自動運転による死亡事故など、いくつかの論争の対象にもなっています。^{[ 10 ]}

「狭義の」AIであるにもかかわらず、レコメンデーションシステムは、ユーザーの投稿、パターン、または傾向に基づいてユーザーの反応を予測するのに効率的です。^{[ 11 ]}例えば、TikTokの「For You」アルゴリズムは、1時間以内にユーザーの興味や好みを判断できます。^{[ 12 ]}他のソーシャルメディアAIシステムの中には、プロパガンダやその他の潜在的に悪意のある活動に関与している可能性のあるボットを検出するために使用されているものもあります。^{[ 13 ]}

ジョン・サールは、強いAI（彼が言うところの意識を持つAI）の可能性に異議を唱えている。さらに彼は、チューリングテスト（アラン・チューリングによって考案され、元々は「模倣ゲーム」と呼ばれ、機械が人間と区別がつかないほど会話できるかどうかを評価するために使用される）は、AIが「強い」かどうかをテストするのに正確でも適切でもないと考えている。^{[ 14 ]}

アントニオ・リエトなどの学者は、AIと認知モデリングに関する現在の研究は弱AI仮説（「一般」AIと「狭義」AIの区別と混同してはならない）と完全に一致しており、認知に触発されたAIシステムが強いAI仮説を支持するという一般的な仮定は不適切で問題があると主張している。なぜなら、「脳と心の人工モデルは、それらがモデル化している実際の現象であると偽ることなく、精神現象を理解するために使用できる」からである^{[ 15 ]}（一方、強いAIの仮定が示唆しているように）。

• 人工知能– 機械の知能 
• 汎用人工知能– 幅広い能力を持つAIの一種 
• ディープラーニング– 機械学習の一分野 
• エキスパートシステム– 人間の専門家を模倣するコンピュータシステム 
• 人工知能向けハードウェア– 人工知能向けに特別に設計・最適化されたハードウェア 
• 人工知能の歴史
• 機械学習– 人工知能の一分野 
• 人工知能の哲学
• 合成知能― 機械における真の知能の概念 
• バーチャルアシスタント– ソフトウェアエージェント 
• 人工知能が職場に及ぼす影響