言語（ポルトガル語）と人工知能

科学研究者らは当局に対し、ポルトガル語の技術仲介が大手テクノロジー企業の手に残るリスクを冒して、人工知能の文脈でポルトガル語を守る計画を推進するよう求めている。

Nすでに50万人の購読者がいる請願書（https://www.change.org/p/apelo-sobre-ia-para-a-língua-portuguesaで入手可能）では、著者らは「当局に対し、これを計画し実行するよう求めている」この分野を専門とする科学コミュニティの十分な情報に基づく支援を受けながら、人工知能の時代に向けてポルトガル語を技術的に準備する計画を実行します。」

「この技術の民主化のためには、適切な規制を遵守しながら、ポルトガル語技術のオープンソース ソリューションの開発とオープン アクセスを促進する計画が不可欠です。」と請願書には書かれています。

「間もなく、ポルトガル語の使用は他の自然言語の使用と同様に、恒久的な技術的仲介を通じて行われるようになるでしょう」と、電話での会話や会議の概要の自動転写が含まれるとルサ・アントニオ・ブランコ教授は説明した。リスボン大学科学部の教授であり、この請願の発起人の一人です。

この要約は「たとえば、声のトーンを変えるための提案」を提供する可能性があるとアントニオ・ブランコ氏は説明しました。 これに、外国人と連絡を取る際の恒久的な自動翻訳システムが追加される予定だ。

現在、「この技術仲介技術は 3 ～ 4 社の大手テクノロジー企業に集中しています。実際、これは懸念の原因です。なぜなら、それが多大な依存を生み出し、各国の文化的自治とデジタル シティズンシップを危険にさらすからです」と同氏は警告した。

他の国々では、スウェーデンやオランダ、さらにはスロベニアやエストニアの場合と同様に、各国の言語を保護するために公的に使用されるツールに投資しているように、すでに国語の保護について懸念が生じています。

ポルトガル、ブラジル、その他のポルトガル語圏諸国では、「意思決定者や当局の間でこの問題の重要性がまだ十分に認識されていないと感じている」とアントニオ・ブランコ氏は付け加えた。

この嘆願書は、3月にガリシアで開催された第16回ポルトガル語計算処理国際会議「Propor」と呼ばれる研究者会議から生まれた。

「AI、特に言語技術の進歩の結果、私たちは、これまでに経験したことのない範囲の技術的衝撃によって引き起こされる文明の変革という前例のない約束と課題に直面していることに気づきました」と著者は書いており、次のように回想しています。人間の活動のどの領域もこの技術的衝撃から免れないことはありません。」

ポルトガル語の技術的仲介が「少数の技術的巨人によってのみ確保され続けるならば、この集中的な依存は話者間のコミュニケーション、デジタル・シティズンシップ、文化的自治に前例のないリスクと制限をもたらすことになる」とマニフェストには書かれている。

したがって、著者らは、政治的意思決定者によって定義された、「多中心的な世界言語としてのポルトガル語の国際的な予測と、先住民族の言語を含むイベロ・アメリカ、アフリカ、および地球規模の空間における他の言語との共存を利用する」計画を擁護している。ガリシア語、国境言語、交換言語も同様です。」

人工知能 (AI) は、人間が実行する場合に通常知性が必要となるタスクを実行するシステムとテクノロジーを開発するコンピューター サイエンスの分野です。 これには、学習し、推論し、問題を解決し、環境を理解し、意思決定を行う能力が含まれます。

AI は、複雑なアルゴリズムと数学的モデルを使用して、データと情報を処理し、パターンを識別し、過去の経験から学習し、そのデータに基づいて意思決定を行うことができるシステムを作成します。

「人工知能は、世界的に第4次産業革命として知られる、今後数十年間に社会に影響を及ぼすであろう重要な変革を遂げている重要な技術である」と、高技術研究所のアルリンド・オリベイラ教授とマリオ・フィゲイレド教授は論文「人工知能：歴史的」で述べている。文脈と最先端技術」 (人工知能: 歴史的背景と最先端技術、ポルトガル語)。

専門家によると、人工知能の応用は次の 2 つの広い分野に分類できます。

分析。 人、組織、プロセスに関する情報の整理 (ビッグデータ) に関連します。 この情報は、新しい科学的発見をしたり、「インダストリー 4.0 として知られる別の分野の重要な要素を表す」設計、製造、流通、販売プロセスを最適化するために使用できます。

オートメーション。 知性の使用を必要とするタスクにおいて、人間の部分的または全体的な置き換えに関連します。 この分野はまだ「分析よりも影響は小さいが、企業や機関は効率性の向上とコスト削減を求められ続けるため、今後数年間で成長するだろう」と彼らは続けている。

AI の概念は、第二次世界大戦中の 1940 年代に検討され始め、そのとき科学者のグループは人間の思考をシミュレートできる機械の開発を始めました。 1950 年、アラン チューリングは「コンピューター機械と知能」というタイトルの記事を発表し、その中で「イミテーション ゲーム」と呼ばれる機械知能のテストを実施することを提案しました。 2 年後、コンピューター科学者のアーサー サミュエルは、ゲームを独立して学習できる最初のチェッカー プログラムを開発しました。

しかし、「人工知能」という用語は、1955 年にコンピューター科学者のジョン・マッカーシーによって初めて使用されました。 その後数十年間、研究は進みましたが、現実世界の不確実性と複雑さに対処する AI プログラムの能力には限界があったため、課題が当初考えられていたよりも大きいことがすぐに認識されました。

人工知能の本当の「ブーム」は 2000 年代の最初の 10 年間に起こり、大量のデータ (ビッグデータ) を利用できる、ますます強力でアクセスしやすいコンピューターの開発が始まりました。 特に機械学習、人工ニューラル ネットワーク、およびそのバリエーションの分野で研究が深まりました。 2011 年から 2014 年にかけて、Siri などの仮想アシスタントが登場し始め、最近では ChatGPT がこの分野に革命をもたらしました。

AI により、機械は経験から学習し、新しいデータ入力に適応し、人間と同じようにタスクを実行できるようになります。 アルリンド・オリベイラ氏とマリオ・フィゲイレド氏によると、この分野は今後数年で拡大し、私たちの生活、仕事、交流の方法が変化するとのことです。

人工知能は効率と生産性を向上させるため重要です。 人工知能の最も重要な利点の 1 つは、複数のセクターにわたって効率と生産性を向上できる可能性があることです。 たとえば、生産現場では、AI を搭載したロボットが時間のかかる反復的なタスクを実行できるため、人間の作業者はより複雑なタスクに集中できるようになります。 同様に、ヘルスケア分野でも、AI は管理タスクを簡素化し、医療専門家が患者に個別化されたケアを提供することに集中できるようにすることで、患者の転帰を改善するのに役立ちます。

AI はユーザーにパーソナライズされた推奨事項を提供できます。 このツールは、パーソナライズされた推奨事項が顧客エンゲージメントとロイヤルティの向上に役立つ電子商取引、デジタル マーケティング、エンターテインメントなどの分野で特に重要です。 たとえば、Amazon や Netflix などのプラットフォームは AI アルゴリズムを使用して、閲覧履歴や視聴履歴に基づいてユーザーに製品やコンテンツを推奨しています。

AI は、予測分析を通じてより適切な意思決定を行うのにも役立ちます。 AI アルゴリズムは大量のデータを分析することで、人間が見落とす可能性のあるパターンや傾向を特定し、意思決定に役立つ「洞察」を提供します。

人工知能は安全性とセキュリティを向上させる上で重要な役割を果たすことができます。 たとえば、AI を活用した顔認識テクノロジーは、潜在的なセキュリティ脅威を特定し、不正アクセスを防止するために、公共の場や民間組織で使用されています。

人工知能とビッグデータは密接に関係しています。 ビッグデータとは、さまざまなソース (ソーシャル ネットワークやオンライン プラットフォームなど) から収集された大量の情報を指します。これらの情報は一般に複雑で構造化されていないため、人間が分析して貴重な洞察を得ることが困難です。

一方、AI アルゴリズムは、大量のデータを効率的に処理および分析するように設計されています。 彼らは「機械学習」と「深層学習」を使用して、パターン、相関関係、傾向を特定します。 これにより、AI は貴重な洞察を生成し、データに基づいて予測や推奨を行うことができます。

AI は広大な研究分野であり、多くの手法やテクノロジーが含まれており、そのうちのいくつかを紹介します。 アルゴリズムを使用してデータを分析し、そのデータから学習し、この事前調査に基づいて情報に基づいた意思決定を行います。

人工ニューラル ネットワークはデータを処理して、人間の脳の構造と機能にヒントを得た意思決定を行います。 「機械学習」技術を使用して、データセット内のパターンを識別し、自然言語を認識します。

「ディープラーニング」は、独自に学習して意思決定を行うことができる人工ニューラルネットワークを作成するために、アルゴリズムを階層的に構造化する「機械学習」の分野です。

私たちの日常生活で目にすることができる AI の例。 AIはすでにSFから現実へ飛び込み、私たちの日常生活に定着しています。

スマートフォンでは、顔認証でデバイスのロックを解除するときに、スペル チェッカーを使用するか、ソーシャル メディア フィードで好みのコンテンツを見つけます。

Apple の Siri や Microsoft の Cortana などの仮想アシスタントが反応し、ユーザーの質問に答えます。

人工知能を使用すると、たとえば、過去の行動に基づいてパーソナライズされた推奨事項を作成できます。

GPS を使用して移動する場合、AI を使用してリアルタイムで最速ルートを示し、事故や渋滞を回避します。

システムの動作パターンを認識することでサイバー攻撃を防止することで、コンピュータ攻撃に対抗することが可能になります。

たとえば、工場の記録を分析することで、人工知能システムは生産を最大化する方法を理解できます。 また、販売の最適化やメンテナンスの失敗の予測にも役立ちます。

医療検査を解釈する場合、多くのシステムが医療専門家に代わって検査結果を分析できます。

ChatGPT は人工知能を使用して人間と対話します。 これは 2022 年末に OpenAI 社によって作成され、最も多様な種類の問題や質問に対する答えを提供します。 これは、Alexa や Siri などの仮想アシスタントと同様に機能しますが、アルゴリズムがより複雑な応答を提供し、テキスト形式でのみ提供される点が異なります。

このテクノロジーは、数学的な質問を解決したり、ストーリーを作成したり、質問に答えたり、旅行日程を作成したり、スケジュールを作成したりすることができます。 このシステムは「機械学習」を使用しており、インターネット上で公開されている膨大なテキストにアクセスできます。 このコンテンツを収集して整理することで、ロボットは論理的な応答を生成できるようになります。

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