リアクティブマシン：AI技術の基盤 🤖

AIの風景は常に変化しています。リアクティブマシン？それらはAIの最も単純な形態です。基本的ですが、2025年により豪華なAI技術が爆発的に普及しても、なんとか関連性を保っている強力なツールです。🚀

これらは何ですか？

彼らは非常に単純です。入力が入り、出力が出ます。以前に何が起こったかの記憶はありません。彼らは今何が起こっているかを見て、プログラミングに従い、反応します。同じ状況に対しては常に同じ反応です。

IBMのディープブルーを覚えていますか？1997年にカスパロフを打ち負かしたチェスコンピュータです。何百万もの手を超高速で分析できました。しかし、以前のゲームを覚えていられませんでした。それを考えると少し驚きですね。🎮

2025年に私たちがそれらを見る場所 ⚙️

これらの単純な機械は、特定の場所でまだ素晴らしく機能します。

チェスエンジンは今でもそれらを使用しています。ビデオゲームのキャラクターもそうです。

工場のロボット。🏭 彼らはセンサーが検出したことに基づいて物を溶接し、組み立てます。学習は必要ありません。

その基本的なチャットボットは、あなたの質問を事前に書かれた回答に単純に一致させるものですか？まだ存在しています。安価で効果的です。

あなたのサーモスタット。信号灯。リアルタイムデータに調整されます。特別なものではありません。

デメリット 🔍

明らかに見えますが、反応型マシンには大きな制限があります：

1. 彼らは学ぶことができない。全く。

2. 一切の記憶がない。

3. 彼らはルールに縛られています。物事があいまいになると混乱が生じます。

4. 環境を少し変える？彼らは崩れるかもしれません。

スマートなものと比較して 🔄

違いは昼と夜のようです。リアクティブシステムは単に反応します。リミテッドメモリーシステムは少なくとも過去の経験を利用します。デリバレーティブエージェントは実際に計画を立てることができます。

ロボティクスは2025年に迅速な制御のために反応的原則をまだ使用しています。それが常に最良のアプローチであるかどうかは完全には明確ではありません。コストは積み重なる可能性があります。速度は非常に重要です。🦾

なぜ彼らはまだ重要なのか 💎

AI革命は進行中です。学習システムにはすべての注目が集まります。それでも、これらの単純な反応型マシンは周りにいます。

彼らは信頼できる。予測可能だ。稲妻のように速い。時にはそれが正確に必要だ。

AIの世界は単に複雑さだけではないかもしれません。時にはシンプルなものが最も効果的です。🌕