人工知能は危険？顔認識技術で「偽ポルノ」誰でも合成可能。某サイトすでに3万人以上の登録者
ほ・ん・や・く！WHAT IS AI?AIとは何か？From SIRI to self-driving cars, artificial intelligence (AI) is progressing rapidly. While science fiction often portrays AI as robots with human-like characteristics, AI can encompass anything from Google’s search algorithms to IBM’s Watson to autonomous weapons.SIRIから自動運転車まで、人工知能（AI）は急速に進歩しています。サイエンス･フィクションが、しばしば、AIを人間のようなキャラクターのロボットとして描写しますが、AIは、グーグルのサーチ・アルゴリズムからIBMのWatson、自律兵器まで、なんでも含みます。Artificial intelligence today is properly known as narrow AI (or weak AI), in that it is designed to perform a narrow task (e.g. only facial recognition or only internet searches or only driving a car). However, the long-term goal of many researchers is to create general AI (AGI or strong AI). While narrow AI may outperform humans at whatever its specific task is, like playing chess or solving equations, AGI would outperform humans at nearly every cognitive task.今日、限られたタスクを実行するために設計されている（例えば、顔認証のみ、またはインターネット検索のみ、または車の運転のみ）という点で、人工知能は特化型AI（または弱いAI）として知られています。しかしながら、多くの研究者の長期的な目標は汎用AI（AGIすなわち強いAI）を作ることです。特化型AIのパフォーマンスが、チェスをすることまたは方程式を解くことのような、任意の特定のタスクにおいてでも人間より優れている一方で、AGIのパフォーマンスはほぼ全ての認知的タスクにおいて人間よりも優れています。
2. 現在(2017年前半)人工知能ができること
現在の人工知能ができることについてまとめておきます。
現在注目されているのは数あるAI技術の中でも第三世代のAIと呼ばれています。
まだ｢自発的に考えること｣や、｢自分の意見を持つこと｣などはできず、喜怒哀楽の｢感情｣も持っていません（感情を表現することはできる）。
これからの第四世代以降のAIはそうしたこともできるようになるかもしれません。
しかし、まだまだ人工知能のリスクというものは顕在化していないようです。
ほ・ん・や・く！人工知能（AI）のリスク顕在化のタイミングUp until now, AI has primarily been applied to very limited contexts such as playing Chess or Go or recognizing objects in images, where there isn’t much scope for the system to do much damage. As they start to make decisions on our behalf within the real world, the stakes are much higher.現在まで、AIは、チェスや碁をすることまたは画像内の対象物を認識することなどの、システムが大きな損害を及ぼす余地が多くない非常に限定的なコンテクストに主に適用されてきました。実際の世界で彼ら（AI）が我々を代表して意思決定をし始めると、危険の度合いは非常に高くなります。
2-1 ゲームをする
ゲームで対局ができます。チェス・将棋・囲碁・麻雀などの対局型ゲームができます。
将棋のプログラムは他のゲームよりも難しいです。
将棋においては序盤に難点がありましたが今ではプロに角落ちで勝ったりしています。
2-2 好みを予測する
お客におすすめの商品を提示するバーチャル店員です。
インターネット上のオンラインストア（本）等では、利用者が過去に買った本から本を推選します。
そして、好きか嫌いかにより、おすすめの本を変えてくれます。
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