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AIの現在の状態は何ですか？
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2023年の時点で、いわゆる一般的な人工知能のようなものはありません。後者は、比phor的に言えば、AI研究の聖杯であり、次に自律的に何をすべきかを考え出すなど、人間よりもarbitrary意的なタスクをうまく解決できるはずです。したがって、厳密に言えば、AIという用語は現在のツールに適用できず、機械学習という用語（ML）および機械学習アプリケーションが推奨されます。

それにもかかわらず、現在の世代のMLツールでさえ、以下に安価で迅速な方法を提供することにより、人間の文明の能力を拡張できます。
 - テキストプロンプトから高品質の写真を生成します。たとえば、安定した拡散モデルやミッドジャーニーモデルを介して、
 - たとえば、chatgptやオープンアシスタントモデルを介して、テキストプロンプトから人間レベルの品質テキスト返信を生成します。
 - アルファフォールドモデルを介したアミノ酸配列からタンパク質3D構造を予測し、
 - たとえば、Dreamerモデルによる物理的なロボットのハウツーを訓練し、他の機械的タスクを実行します。

2023 MLアプリケーションの主流アーキテクチャは、多くの場合、2017年に最初に導入されたトランスアーキテクチャのままです。
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アライメントの問題はまだ解決していますか？
gpt
人工知能における彼のアラインメントの問題とは、高度なAIシステムが私たちが望む方法で振る舞い、人間や環境に害を及ぼさないようにするという課題を指します。現在、アラインメントの問題は、AIの分野で未解決の問題と見なされています。

報酬の形状、中心性、正式な検証など、有害なAI行動のリスクを軽減する方法の開発にはいくつかの進歩がありましたが、この整列問題は、高度なAIシステムの開発における大きな課題のままです。

AIコミュニティでは、アラインメントの問題を解決するための最良のアプローチについて継続的な研究と議論がありますが、それは主に開かれた問題のままです。