論文の概要: AI Generations: From AI 1.0 to AI 4.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11312v1
- Date: Sun, 16 Feb 2025 23:19:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:12:00.058764
- Title: AI Generations: From AI 1.0 to AI 4.0
- Title（参考訳）: AI生成: AI 1.0からAI 4.0へ
- Authors: Jiahao Wu, Hengxu You, Jing Du,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能(AI)が複数の世代にまたがって進化していくことを提案する。
これらのAI世代は、アルゴリズム、計算能力、データ間の優先順位のシフトによって駆動される。
人工知能が人間のような自律性に近づいた(あるいはそうしようとする)ときに生じる、深い倫理的、規制的、哲学的な課題を探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4440023363051266
- License:
- Abstract: This paper proposes that Artificial Intelligence (AI) progresses through several overlapping generations: AI 1.0 (Information AI), AI 2.0 (Agentic AI), AI 3.0 (Physical AI), and now a speculative AI 4.0 (Conscious AI). Each of these AI generations is driven by shifting priorities among algorithms, computing power, and data. AI 1.0 ushered in breakthroughs in pattern recognition and information processing, fueling advances in computer vision, natural language processing, and recommendation systems. AI 2.0 built on these foundations through real-time decision-making in digital environments, leveraging reinforcement learning and adaptive planning for agentic AI applications. AI 3.0 extended intelligence into physical contexts, integrating robotics, autonomous vehicles, and sensor-fused control systems to act in uncertain real-world settings. Building on these developments, AI 4.0 puts forward the bold vision of self-directed AI capable of setting its own goals, orchestrating complex training regimens, and possibly exhibiting elements of machine consciousness. This paper traces the historical foundations of AI across roughly seventy years, mapping how changes in technological bottlenecks from algorithmic innovation to high-performance computing to specialized data, have spurred each generational leap. It further highlights the ongoing synergies among AI 1.0, 2.0, 3.0, and 4.0, and explores the profound ethical, regulatory, and philosophical challenges that arise when artificial systems approach (or aspire to) human-like autonomy. Ultimately, understanding these evolutions and their interdependencies is pivotal for guiding future research, crafting responsible governance, and ensuring that AI transformative potential benefits society as a whole.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、AI 1.0(情報AI)、AI 2.0(エージェントAI)、AI 3.0(物理AI)、そして現在、投機的AI 4.0(意識AI)である。
これらのAI世代は、アルゴリズム、計算能力、データ間の優先順位のシフトによって駆動される。
AI 1.0は、パターン認識と情報処理の突破口となり、コンピュータビジョン、自然言語処理、レコメンデーションシステムの進歩を加速させた。
AI 2.0は、エージェントAIアプリケーションのための強化学習と適応計画を活用することで、デジタル環境におけるリアルタイムな意思決定を通じて、これらの基盤の上に構築されている。
AI 3.0はインテリジェンスを物理的なコンテキストに拡張し、ロボット、自動運転車、センサー融合制御システムを統合して、不確実な現実世界で動作させた。
これらの開発に基づいて、AI 4.0は、自身の目標を設定し、複雑なトレーニング体制を編成し、マシン意識の要素を提示することのできる、自己指揮型AIという大胆なビジョンを推進している。
本稿では、約70年間にわたるAIの歴史的基盤をトレースし、アルゴリズムの革新から高性能コンピューティング、特殊データへの技術的ボトルネックの変化が、それぞれの世代を飛躍させたかのマッピングを行う。
さらに、AI 1.0、2.0、3.0、および4.0の継続的な相乗効果を強調し、人工システムによる人間のような自律性へのアプローチ(あるいはその意図)で生じる、深い倫理的、規制的、哲学的な課題を探求する。
究極的には、これらの進化とその相互依存を理解することは、将来の研究を指導し、責任あるガバナンスを作り、AIが社会全体に変革をもたらす可能性を保証するために重要である。
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