役に立つ知識の無用性：AI技術は現代の錬金術か？

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人工知能は新時代の錬金術となるのか？

著名なAI研究者のアリ・ラヒミ氏らによると、現在流行しているニューラルネットワークやディープラーニングの技術は、体系的な理論ではなく、一連のトリックと少しの楽観主義に基づいているという。この考え方では、現代のアルゴリズム エンジニアがプログラムやアルゴリズムに取り組む方法は、古代の錬金術師が賢者の石の配合を希望的に組み立てた方法とあまり変わらないとされています。

確かに、私たちは AI アルゴリズムの内部の仕組みやその応用の限界について、基本的な理解がほとんどありません。これらの新しい形式の AI は、行ごとに理解できる従来のコンピュータ コードとは大きく異なります。しかし、前者はその逆で、ブラックボックスであり、人間や機械自身でさえ、どのような結果を出力するか全く分からないようです。

AIコミュニティにおけるこの議論は、すべての科学に影響を与えます。ディープラーニングが、新薬の発見からスマート材料の設計、粒子衝突の分析に至るまで、現在の科学の多くの分野に浸透するにつれ、科学そのものが概念的なブラックボックスに飲み込まれる危険にさらされている可能性があります。化学や物理学を教えるためのコンピュータ プログラムを入手するのは難しいです。機械に大きく依存することで、私たちはこれまで非常に成功していることが証明されている科学的方法を放棄し、錬金術という野蛮な実践に逆戻りしているのでしょうか?

ニューラルネットワークに関する先駆的な研究により2018年のチューリング賞の共同受賞者であるヤン・ル・キュエン氏は、「まだそうではありません」と言う。彼は、人工知能研究の現状は科学史上新しいものではないと信じている。これは単に、試行錯誤、混乱、自信過剰、全体的な理解の欠如を特徴とする、多くの分野が経験する必要な思春期の段階です。私たちは何も恐れる必要はなく、このアプローチを採用することで多くの利益を得ることができます。限界を認識している限りは。

結局のところ、抽象的な概念の源から実験の紆余曲折を経て、実用的な応用の幅広いデルタに至るまでの知識の流れを想像するのは簡単です。これは、エイブラハム・フレクスナーが 1939 年の重要な論文で提唱した有名な「役に立たない知識の有用性」です (この論文自体は、啓蒙時代に生まれたアメリカの「有用な知識」という概念をもじったものです)。

アルバート・アインシュタインの一般相対性理論は、このプロセスを典型的に表しています。すべては、運動の枠組みに関係なく、物理法則がすべての観察者に適用されるべきであるという基本的な考えから始まります。その後、彼はこの概念を曲がった時空という数学的な言語に翻訳し、重力と宇宙の進化に応用しました。アインシュタインの理論がなければ、スマートフォンの GPS は 1 日あたり約 7 マイルずれることになります。

しかし、おそらく、役に立たない知識の有用性に関するこのパラダイムは、デンマークの物理学者ニールス・ボーアが好んで「偉大な真実」と呼んだものなのでしょう。つまり、真実の反対もまた偉大な真実である、ということです。おそらく、人工知能が示したように、知識は上向きに流れることもできるでしょう。

LeCun が示唆するように、この効果の例は科学の広範な歴史の中で数多く見出すことができ、それは「有用な知識の無用性」とも言えるかもしれません。包括的で根本的に重要なアイデアは、長期にわたる一連の漸進的な改善と遊び心のある実験から生まれます。

おそらく、このことを最もよく表しているのは、科学のすべての分野の基礎となる熱力学の法則の発見でしょう。エネルギー保存とエントロピー増大を記述するこれらの簡潔な方程式は、最も基本的な自然法則であり、すべての物理現象はこれに従う必要があります。しかし、これらの一般的な概念は、18 世紀に最初の蒸気機関が製造され、その設計が徐々に改良されていった長い厄介な実験を経て初めて明らかになりました。実践的な考慮の濃い霧の中から、数学的な法則がゆっくりと浮かび上がってきました。

別の例として、流体力学の歴史を見てみましょう。初期の人類は、さまざまな水路を介した輸送という単純な問題に直面しましたが、流体力学の基本的な理解について心配したり気にしたりすることなく、その問題を克服するために最善を尽くしました。その後数千年にわたって、人々は経験的知識と経験のみに基づいてより効率的な形状を設計しながら船を建造し、航海してきました。

流体の運動を数学的な精度で記述する有名なナビエ・ストークス方程式が発見されたのは、19 世紀になってからでした。当時でも、機械式エンジンの登場と高速化により理論的な考慮が必要となり、知識は上向きに流れていきました。

科学自体も同じ道をたどっているとも言えるでしょう。 17 世紀に近代的な研究方法と実践が登場する以前は、科学的研究は主に非体系的な実験と理論的調査で構成されていました。これらの古代の慣習は長い間、学術的には行き詰まりと考えられてきましたが、近年再評価されています。錬金術は現在、現代化学の有用な、さらには必要不可欠な前身と考えられており、ナンセンスというよりはむしろメタサイエンスである。

つなぎ合わせたり調整したりすることは、壮大な理論と洞察に至る実りある道であり、高度な工学と基礎科学を斬新な方法で組み合わせる現在の研究にとって特に重要です。画期的な技術に駆り立てられ、ナノ物理学者たちは、個々の原子、電子、光子を操作して、分子レベルで現代の蒸気機関に相当するものを構築する装置を改良している。 CRISPR のような遺伝子編集ツールにより、生命そのもののコードを切り取って貼り付けることができるようになります。想像を絶するほど複雑な構造によって、私たちは自然を現実の新たな一角へと押し進めています。物質と情報を探求する機会が非常に多く、私たちは言葉の最も肯定的な意味で、現代錬金術の黄金時代に突入しています。

しかし、私たちは歴史から得た苦労の教訓を決して忘れてはならない。錬金術は原始科学であるだけでなく、過大な約束をして期待に応えない「メタ科学」でもある。かつて占星術があまりにも真剣に受け止められていたため、社会や文化が占星術の理論に適応する必要があり、その逆ではなかったのと同じです。残念ながら、現代社会はこの魔法のような考え方から逃れられず、その論理的または倫理的基盤を批判的に疑問視することなく、万能のアルゴリズムに過度の信頼を置いています。

科学は常に、拡大と集中の段階を交互に繰り返す自然なリズムに従ってきました。無秩序な探索期間の後には、基本概念に関する新しい知識を構築する統合期間が続きます。人工知能、量子デバイス、遺伝子編集における創造的な改良の現在の時期は、その豊富な有益な応用範囲とともに、最終的に世界に対するより深い理解につながることを私たちは願うばかりです。