汎用人工知能は存在するのか？

現在、一部の学者は、汎用人工知能を研究したいと言っています。これは、機械翻訳、音声認識、画像の分類と認識、自動作曲、囲碁、数学的最適化問題など、さまざまな人工知能の問題を解決するために一連のアルゴリズムを使用したいという意味です。視覚情報、音声情報、言語情報、チェスゲームなど、さまざまな種類の情報を処理するために使用されます。そのような一般的なアルゴリズムは存在するのでしょうか?

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まず、生物が視覚や聴覚の情報をどのように得ているかを分析してみましょう。生物は、環境中の光から視覚情報を得るために、長い進化の過程を経て非常に洗練されたメカニズムを形成してきました。人間の視覚システムには、光学材料のレンズ、調整可能なレンズシステムの眼球、光の3原色の強度を感知できる網膜が含まれます。現在、科学は目の光学原理を完全に理解していますが、目から入力された光信号を脳がどのように処理するかについてはほとんどわかっていません。人間の視覚と聴覚の獲得メカニズムには大きな違いがあります。それらはすべて高度に進化した洗練されたシステムです。

視覚と聴覚の情報に対する脳の処理は、視覚と聴覚の獲得メカニズムの違いよりも大きく異なるはずだと推測できます。また、視覚、聴覚、言語、その他の情報を個別に処理するように進化した、高度に洗練された神経系構造でもあるはずです。視覚情報と聴覚情報を同時に取得できる統一されたメカニズムが存在しないのと同じです。視覚情報と聴覚情報を同時に処理できる統一された神経メカニズムは存在しないはずです。それらはすべて高度に専門化されたメカニズムである必要があります。したがって、統合された汎用人工知能は存在するべきではありません。各分野の問題に対しては、高度に専門化されたアプローチが存在します。

人間の身体と比較すると、視覚や聴覚の情報を得るという点では機械が人間を超えていますが、情報処理という点ではまだまだ機械は人間に遠く及ばず、脳の動作メカニズムについてはほとんどわかっていません。たとえば、脳が記憶情報をどのように保存するのか、どのような分子構造で保存されるのか、その冗長性はどの程度なのか、脳がこの情報をどのように取り出すのか、まだわかっていません。 メンデルは、マクロ統計的手法とエンドウ豆の交雑を通じて遺伝学の法則を発見しました。80年後、科学者たちは遺伝情報の伝達と保存の分子メカニズムを解明しました。 現代の心理学者は、まずマクロな観点から脳がどのように情報を処理するかという法則を見つけ出し、次に情報処理プロセスの分子メカニズムを探す実験を設計することもできます。

人工知能はこれまでもいくつかの低迷期を経験してきた。AlphaGo がもたらしたクライマックスの後、また別の低迷期が訪れるだろうか? おそらくないだろう。この波は出現するはずだった。人工知能をベースにした実用的なシステムが数多く生産プロセスに統合されています。すでに一部あるとも言えます。工業化された。