人工知能は人間に取って代わるでしょうか？

この記事のタイトルは少し大まかです。私の意見では、実際には 2 つの意味が含まれています。1 つ目は、人類は滅びるのでしょうか。2 つ目は、人類絶滅の主な原因は人工知能に代表されるテクノロジーなのでしょうか。

最初の質問に対する合理的な答えは、人類は滅びるということです。人間として、私たちは人類が滅びることを望んでいませんが、これは避けられない客観的な法則です。この質問には、人間は不死を達成できるのかという疑問が広がる可能性があります。この質問については、古代から現在に至るまで数え切れないほどの常識があり、その答えはすべて否定的です。科学技術が高度に発達した今日の世界においても、科学研究における最先端の提案の多くは人々にわずかな希望の光を与えるように思われますが、それは論理的に不可能なことです。一方で、投資を引き付けるためには科学研究も人々の注目を集める必要があることは理解できます。この作品が表現する不死の暗黙の意味は、実際に不死を研究するためではなく、科学的研究のための資金を得るためである可能性が高い。

一方、メディアは読者を引き付け、科学的概念を広めるために、わかりやすく衝撃的なニュースも必要としています。これはこの記事のテーマと非常に似ています。 「人間の不死」という命題が誤った命題であることを示す単純な論理的推論があります。人間は個人として不死を達成できるが、既知の地球と太陽は不死を達成できないと仮定すると、個人の不死を達成するためには、地球と太陽の不死を確保する必要がある。太陽系を離れて別の銀河を探したら、宇宙は永遠なのでしょうか？ 知られている範囲では明確な答えは出せませんが、個体の永遠の存在を保証するために必要なエネルギーは時間とともに劇的に増加することが分かります。これは可能ですか？

私の個人的な認識では、2 番目の質問に対する合理的な答えは、「非常に可能性が高い」です。人工知能関連の技術を学ぶ過程で、私の人工知能に対する期待はジェットコースターのようにいくつかの段階を経てきました。

ステージ 1: 好奇心。好奇心は人間の本能です。当初、私は人工知能に非常に興味があり、頭の中はそれについての疑問でいっぱいでした。横から見るのと似ています。

第二段階：疑い。関連するコンピュータ知識に対する私の限られた理解と直感に基づくと、私が書いたプログラムは科学技術ニュースで説明されている機能には到達できないと個人的に感じています。現在の状態を表すには「井の中の蛙」という言葉が最も適切です。

第三段階：タッチ。これはAlphaGoと関係があります。この事件は、第2段階におけるすべての疑念を事実によって完全に打ち砕いた。この出来事は、私の心に忘れられない一文を残しました。それは、大まかに言えば、「イ・セドルが勝った試合は、二つの初めてを生み出した」という意味です。彼は人類が初めて人工知能を打ち負かした人物であり、また人類が人工知能を打ち負かした最後の人物でもあった。これは、プログラマーの基本的な考え方「話すのは簡単、コードを見せて」と完全に一致しています。

研究の深化に伴い、人工知能はCV（コンピュータービジョン）、NLP（自然言語処理）、RC（推奨システム）などの分野で完全なソリューションを提供してきました。上記のソリューションとビジネスの組み合わせは、生活のあらゆる側面に浸透しています。学生たちはTikTokシステムの発展をはっきりと感じることができます。後から見ると、TikTokシステムは不確実なモデルに基づいていますが、AlibabaとPenguinは決定論的なモデルに基づいています。情報技術の発展と同様に、確実性から不確実性（確率）へと発展しています。

第４段階：この事件をきっかけに、私たちは希望を持って学ぶ第４段階に入りました。この段階では、機械学習の理論を体系的に研究し、低コストの仕事や生活の中で実践し始めます。この段階で、機械学習は実際に以前のコーディングプロセスでは解決できなかった問題を解決でき、低コストのソリューションであることを深く実感しました。

ここで強調しておきたいのは、低コストの意味は、誰かがすでにあなたに代わって負担を負ってくれている、つまり、誰かがすでにその理論的基礎と実際の運用を手助けしてくれており、私が今やっているのは、その応用にすぎないということです。第 4 段階では、2 つの顕著な体験があり、2 つの文章で直接表現できます。1. 今日の機械学習は、テクノロジーというよりもアートに近い。2. これまで学んだコンピューターと通信の知識は、武術の秘技の動きに似ている。機械学習を学んだ後で初めて、幅広い情報技術 (コンピューター技術などを含む) の真髄を垣間見ることができました。

この段階で、私はまた、現代がなぜ生物の時代、原子力の時代、あるいは情報の時代と呼ばれるのかを深く理解しました。その根本的な理由は、情報技術の核心が数学にあるからだと個人的に感じています。広い意味での情報技術は厳密な数学に基づいて構築されています。大まかに言えば、情報技術は実際には数学的知識の実現です。これは、現在コンピューターの父として認められている 3 人の人物、シャノン (表紙の老人はちょっと派手な感じがしませんか?)、チューリング、フォン・ノイマンが書いた論文からはっきりと感じられます。彼らの代表的な 3 つの著作の名前は次のとおりです。「通信の数学的理論」、「計算機械と知能」、「EDVAC に関する報告書の初稿」。

英語の基礎知識と学問的背景を持つ学生なら、タイトル（特に最初の 2 つの論文）に含まれる傲慢さをはっきりと感じることができるでしょう。彼らは論文を書いているのではなく、学問を創っているかのようでした。今の瞬間に立っても、この三人の祖先の深い考えは私に深い衝撃を与えます。彼らはまるで時間を旅したかのようで、今できることすべてを非常に確信を持って見ていたようで、さらに先の未来まで見通せていたようでした。これは数学の特性の反映でもあります。数学は必ずしも最も正しい結果を保証するわけではありませんが、間違いではないことは確実に保証できます。学習の過程で、機械学習における現在の問題と適用可能なシナリオについても学びました。最も重要な現れは、その理論的根拠が $F=ma$ や $E=mC^2$ ほど簡潔ではないが、さまざまな制約 (人工的なパッチ) を通じて結果が得られることです。特に、ディープラーニングの解釈可能性は、現在も研究の方向性の一つです。

第 5 段階は、徹底的な学習と調査です。現在の機械学習における既存の問題と適用可能なシナリオを理解することで、将来の研究の方向性も示します。 「盗む泥棒は怖いのではなく、盗もうと考える泥棒が怖いのだ」という格言があります。人工知能の目標は、人間が誇る知能を人工的な手段で実現できるようにすることです。現在、学習と研究の目標は、このプロセスに貢献することです。

この認知段階では、人間の知能はさまざまな機能とパフォーマンスパラメータのバランスの結果であり、完璧ではなく、その使用には多くの制限があるということを理解しています。人間の知性の最大の強みの一つは、その適応力です。これは、ディープラーニングにおける一般化パフォーマンスと呼ばれるものです。この適応性の法則と特性を見つけることができれば、人工知能の次の爆発点がすぐに現れる可能性が非常に高くなります。これは人類絶滅の終焉を告げる鐘でしょうか？ 別の観点から見ると、このプロセスは人間にとって目に見える、または制御可能なものです。 これは人間の幸運でしょうか？ 私たちは、オリンピック精神に即した物質（種）を創り出しました。つまり、より高く、より速く、より強く、そして、私たち自身に取って代わる物質です。 少し形而上学的に聞こえませんか？

まとめると、私は個人的に、人工知能が人間に取って代わる可能性が非常に高いと考えています。唯一の疑問は、それがいつ起こるかということです。正直に言うと、次に食べるチョコレートがどんな味になるかはわかりません。