AIには少なくとも3つのタイプがあります。
1. Artificial Narrow Intelligence（ANI）は、1つの特定のタスク（たとえば、世界チェスチャンピオンの敗北）のために作成されたAIです。
2. Artificial General Intelligence（AGI）は、多くのタスクを実行できるAIです（人間の能力と同等）
3.人工スーパーインテリジェンス（ASI）は、多くのタスクを最高レベル（人間の能力を超える）で実行できるAIです。
Google RankBrain、および現在Googleで動作している他の機械学習アルゴリズムについて話すとき、明らかにANIについて話している。
RankBrain Googleのように、ANIは私たちのメールと同じスパムフィルターであり、私のお気に入りのGoogle翻訳とIBMのワトソン、そしてショッピングや無人車両を推奨するAmazonの機能です。
ANIにはさまざまなアプローチがあり、Pedro Domingosの著書The Supreme Algorithmでは、AIの改善に関わるすべての科学者をいくつかのグループに分けています。
- 象徴主義者
- コミュニケーター（コネクショニスト）
- 進化論者
- ベイジアン
- アナライザー
RankBrainはコミュニケーターキャンプで作られています。 彼らは、私たちの知識はすべて、脳のニューロンの接続にエンコードされていると信じています。
RankBrainの特別な戦略は、専門家がエラーの逆伝播法と呼ぶものであり、ブランド変更後、彼らは「深層学習」と呼ぶようになりました
コミュニケーターは、この戦略によりすべての生データを学習し、最終的に新しい知識の検索を自動化できると言います。 Googleは、2014年1月26日にDeepMind Technologiesの買収を発表したと思われます。DeepMindTechnologiesは、本質的に、エラーを逆伝播する方法に基づいています。
要約すると、RankBrainは「ディープラーニング」テクノロジーに基づいた狭いタスクのために作成された人工知能であると言えます。 これを理解したら、彼らがどこまで進んだかを見てみましょう。さらに重要なことは、これがSEOビジネスをどのように変えるのでしょうか？
技術（およびAI）の指数関数的成長
私たちは未来を過小評価する傾向があります。すべての評価において、過去の歴史的経験に依存しているからです。 ただし、実際には、時間の経過とともに進歩が加速します。 レイ・カーツワイルはそれをより速い反動の法則と呼んでいます。 彼の理論の科学的根拠は、より先進的な社会は、より発達していない社会よりも速いペースで進歩することができるということです。 もちろん、同じ結論を人工知能の分野にも適用できます。
以下は、より速い収益の法則の視覚化です。
おわかりのように、直感的な操作でさえ、ディーププロセッシングメソッドとコンピューターの改善は、より速いリターンの法則に従っています。 ここに別の衝撃的な啓示があります：ある時点で、プロセッサのパワーは1人だけでなく、すべての人を合わせて超えます。
実際、2025年までにマルチタスク人工知能（AGI）を作成できるようになりました。テクノロジーは明らかに急速に成長しており、多くの説明によると、私たちのほとんどは驚かされます。
スーパーインテリジェンスの成長
上で説明したように、RankBrainはANIの1つの形式にすぎません。つまり、特定の領域の人よりもタスクを実行できることを意味します。つまり、比較的弱い人工知能です。
しかし、すぐに、この「弱い」人工知能が、どのように対処すればよいのかわからない何かに簡単に変わることができることに驚かされます。
ここでは、1つの特定のタスクで非常にスマートであるGoogle RankBrainが、物事の一般的なコンテキスト内にあり、一般的な知性のセンスでは弱いことを明確に見ることができます。
しかし、人工知能の分野に、より速いリターンの同じ法則を適用するとどうなりますか？ ティムアーバンによるそのような思考実験の結論は次のとおりです。
「...だから、AIの発達を観察すると、彼が動物よりも賢くなるのがどれほど簡単かがすぐにわかるでしょう。 そして、彼が人間の知性の最小レベルに到達したら-「村の愚か者」と言いましょう-私たちは叫ぶでしょう：「ああ、うわー、これはとても愚かです。 いいですね。」 しかし、愚か者とアインシュタインの間に欠けている知性の範囲はそれほど大きくない-だから、「愚か者」のすぐ後に、アインシュタインよりもさらに賢いAGIの作成について耳にするだろう」
