【計算知能ラジオ】人間とAIとの違い

### 計算知能ラジオ：経験からの学びとAIの比較   **ナレーター**: こんにちは、リスナーの皆さん！今日の「計算知能ラジオ」では、人間が経験から学ぶプロセスと、AIとの比較について掘り下げていきます。   **エキスパート**: 人間の学習プロセスは、「色受行想識」という仏教の教えによく表されています。これは、直接的な感覚的体験（色受行）を通じて、思考（想）し、その経験を意識（識）に蓄積するプロセスを指します。実際の経験を通して、深い理解や知識が形成されるのです。   **ナレーター**: それは、失敗も重要な学びの一部ということですね。   **エキスパート**: 正にその通りです。例えば、トーマス・エジソンは電球の発明において多くの失敗を経験しましたが、これらを貴重な学びの機会として捉えました。失敗は何がうまくいかないかを示し、次への改善点を教えてくれます。   **ナレーター**: では、AI、例えばChatGPTの場合はどうなのでしょうか？   **エキスパート**: AIは人間のように経験を体感することはできません。ChatGPTは大量のテキストデータから学習しますが、これは経験に基づく学習ではなく、パターンの識別とデータ駆動型の推論です。AIにはシンボルグラウンディングが欠如しており、実際の経験に基づく深い理解は持てません。   **ナレーター**: 人間の感覚的な経験とAIの情報処理の違いは、学びのプロセスに大きな影響を与えるのですね。   **エキスパート**: まさにそうです。人間の学習は経験に根ざしており、失敗からの学びも含め、より深い理解につながります。一方で、AIはデータに基づく推論を得意としますが、人間のような経験に基づく学びはありません。   **ナレーター**: 今日は、経験に基づく学びとAIの能力についての洞察をありがとうございました！   **エキスパート**: いえいえ、どういたしまして。次回も、計算知能の面白い話題でお会いしましょう！   **ナレーター**: それではリスナーの皆さん、次回もお楽しみに！ 告知リンク： https://wcci2024.org/

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