自分の汎用AIに関する理解が間違っていた

汎用AIについて調べてみたら下記のサイトが分かりやすかった。

リンク："専用"と"汎用"の違いとは？日立製作所研究開発グループ・矢野和男が語る、汎用AIの可能性

汎用AIには3つのキーワード

• アウトカム
• スコープ
• オプション

上記のサイトでは、ブランコを効率よく漕ぐ方法で3つのキーワードを説明している。

私が間違っていたのは、"汎用AIは一つでなんでも覚える"ということ。

この記事を読んだ限りだと、汎用AIというExcelのファイル（説明が変ですが）があって、そのファイルにデータを入力したら、データに合わせて解析して答えを出すよという感じ。

Excelなのでフォーマットは自由で入力するデータは、何でもいいという感じだろうか。

なんかこう書いたらExcelでも同じようなことができるような気がしてきた。

まぁ、私は数学出来ないので無理でしょうけど。

汎用AIは、研究段階なのでいろいろなパターンがありそうです。

というかまだ私が無知なだけか。

未来の世界では汎用AIを使って仕事をするだろうから、ちょこちょこ調べていこうと思います。

汎用AIっているのかな？

ネットでAI研究をしている方の記事を見ると、汎用AIなるものを研究しているみたい。

個人的に研究するのはいいけど、必要なのかな？という疑問が起こったのでブログで書いてみる。

汎用AIについて知識不足でおかしなことを
書いてるかもしれないけど、思ったことが２つ。

①状況判断AI+特化型AIでいいじゃないかな？
　状況判断AIというのは自分で勝手書きましたが、要は状況を的確に判断できるAI。
　”車が来て危ない"とか、"人が話しかけてきてじゃんけんしようとしてきている"とか。
　
　どういう仕組みになるかというと、状況判断AIが状況に合わせて特化型AIにアクセスして答えを得るという感じ。
　M2Mというマシンとマシンのやり取りだけど、Ai2AiといういわゆるAIとAIをやり取りすればいいんじゃないかなという感じ。

②汎用AIは、ほかの機能に影響を与えないのか？
　これは何かというと、先ほど書いた"車が来て危ない"と思うとか"人が話しかけてきてじゃんけんしようとしてきている"とかが、同じニューラルネットワークにあるとちょっとした変化がすごい影響を与えるのではないかということ。
　例えば、汎用AIのニューラルネットワークが新たな学習をすることで"車が来て危ない"と思わなくなることが多々起きないのかなということ。

まぁ、素人考えなので研究者の方は対策も考えているかもしれないですね。
書いていて思ったのが汎用AIのほうが、いろいろなものから刺激を受けて発展しそうな気もするので、汎用AIのほうがロマンがあるなぁって感じですね。