A.I.ヒューマノイド ロボット:違いを知る

世界が人型のソフィアの旅に注目している中、人工知能の真の定義を再検討したいと思います。 AI は、学界、産業界、政府が共有する概念または技術です。厳密に言えば、AI は感覚的な存在でも個人でもありません。そして間違いなく、A.I に特定の性別はありません。

AI とソフィアのようなヒューマノイド ロボットとの関係と差別化は疑わしいものです。もちろん、最先端のロボットの中には AI を搭載したものもあります。AI は、ヒューマノイド ロボットが周囲から学習し、人と対話し、独立して動作するのに役立ちます。しかし、ロボットとさえリンクされていない多くの AI プラットフォームと発明があります。

AI がお手伝い

ヒューマノイドが人間になれるかどうかという最も物議を醸す問題は、重要な点を見落としています。問題は、人工知能がヒューマノイドが人間のような特徴を得るのを助けることができるかどうかではありません.実際、ロボットは人間の役割を果たすべきではありません。人工知能は、人間が社会で感覚的な存在を演じることなく問題を解決するのに役立ちます。 AI 開発者は、AI の問題解決の側面に取り組み、生産性を高めることで、仲間をサポートできます。

初期の AI

AI はまだ初期段階にあります。したがって、人間レベルの知性、思いやり、または人間の多くの基本的な資質のいずれかを達成するのに十分な能力はまだありません. AI に人間の資質を与えることは、既存の問題を解決するのではなく、新しい問題を生み出すだけです。さらに、この考えは、グローバル コミュニティの前で AI を誤って伝えています。これにより、AI をさらに発展させることの結果について考えるようになります。

多くの未来学者は、実際には人間の問題を解決しないヒューマノイド ロボットのモデルに焦点を移すのではなく、人工知能の利点を宣伝することがより重要であると考えています。現在のロボットは、むしろジェンダーの認識を永続させ、データ主導の偏見を明らかにしています.

グローバル社会と同期している技術コミュニティは、目的のある AI システムの開発に焦点を当てる必要があります。交通機関の問題や複雑なヘルスケア、さまざまな分野の技術的専門知識の向上や生産性の向上などのビジネス上の問題など、AI テクノロジーが取り組むことができる多くの問題があります。グローバル コミュニティは、完全な混乱を引き起こす AI テクノロジーを必要としません。代わりに、性別に基づく偏見を無効にし、データソースを使用して学習し、成長し、人間のカウンターパートと一緒に驚異的な働きをするテクノロジーが必要です.

討論の重要性

AIを搭載したヒューマノイドを使用してAI体験を恐怖に陥れ、仲間の人間にロボットがいつか自分たちの生活を引き継ぐと考えさせることは、AIの開発を妨害します. It stops people from embracing the astonishingly personalized benefits of AI. Moreover, for technologists and futurologists who have dedicated their lives to uplift human society, it will be a major setback. It will prevent them from real invention and technical progress.

Let us not undermine the significance of this debate. It’s important to talk about the ethics that should be followed while developing Artificial Intelligence and machine learning. It will ensure that we don’t miss the opportunity that could change our lives positively. Therefore, before we start making claims about AI-powered robots accommodating into society, let’s calm ourselves. We have to believe that AI creators will work together relentlessly to rectify the basics of AI technology.

AI advocates from different sectors like public sector, academia and industry will develop extensive ethical standards and will commit to them. Additionally, engineers who create different AI systems must ensure their products will be able to learn, understand bias and will not make the same mistakes that were done by humans in the workforce and society. After all, tech leaders should focus on improving human lives rather than making AI more human-like.