専門家の視点:汎用人工知能の可能性

専門家の視点:汎用人工知能の可能性

人工知能分野の発展に関するニュースを追う際の課題の 1 つは、「AI」という用語が、無関係な 2 つのことを意味するために無差別に使用されることが多いことです。

AI という用語が最初に使われたのは、より正確には狭義の AI と呼ばれていました。これは強力な手法ですが、非常に単純でもあります。つまり、過去に関する大量のデータを取得し、コンピューターを使用して分析してパターンを見つけ、その分析を使用して未来を予測するのです。このタイプの AI は、電子メールからスパムをフィルタリングしたり、交通渋滞を案内したりすることで、1 日に何度も私たちの生活に影響を与えます。しかし、過去のデータに基づいてトレーニングされているため、未来が過去と類似している場合にのみ機能します。猫を認識したり、チェスをしたりできるのは、猫が根本的なレベルで日々変化しないからです。

AI という用語のもう 1 つの用法は、汎用 AI、またはより一般的には AGI と呼ばれるものを説明することです。それは、SFの世界を除いてまだ存在しておらず、誰もそれを作る方法を知りません。汎用人工知能とは、人間と同じ知能と多様性を備えたコンピュータ プログラムです。これまで一度も訓練されたことのない、まったく新しいことを自ら学ぶことができます。

狭義のAIと汎用AIの違い

映画では、AGI は「スタートレック」の Data、スターウォーズの C-3PO、ブレードランナーのレプリカントです。直感的には、狭義の AI は汎用 AI と同じで、単に実装が未成熟で複雑であるというだけのように思えますが、実際はそうではありません。汎用AIは違います。たとえば、スパムを識別することは、計算上は真の創造性と同等ではありませんが、汎用的な知能であればそれが可能です。

私は以前、「Voices in AI」という AI に関するポッドキャストを主催していました。興味深いのは、科学の偉大な実践者のほとんどは親しみやすく、ポッドキャストに出演することにも積極的であることです。結局、100 人を超える優れた AI 思想家がこのテーマについて深く議論することになりました。私がほとんどのゲストに尋ねる質問が 2 つあります。最初の質問は、「汎用人工知能は可能か?」でした。ほぼ全員が(わずか 4 つの例外を除いて)可能だと答えました。それから、いつそれを作れるのかを彼らに尋ねました。答えは5年から500年までさまざまです。

なぜこのようなことが起こるのでしょうか?

なぜゲストのほぼ全員が汎用人工知能は可能だと言いながら、それが実現する時期については幅広い予測を立てるのでしょうか。この質問に対する答えは、先ほど私が言ったことに戻ります。汎用知能の構築方法はわかっていないので、皆さんの推測は他の誰かの推測と同じなのです。

「でも待って!」とあなたは言うかもしれません。「作り方がわからないのに、なぜ専門家はそれが可能であると圧倒的に同意するのですか?」私も彼らにこの質問をしますが、通常は同じ答えの異なるバージョンが返ってきます。真に知的な機械が作られるという彼らの信念は、人間は知的な機械であるという核となる信念に基づいています。私たちは機械であり、このように推論し、一般的な知能を持っているので、一般的な知能を持つ機械を作ることは可能であるに違いありません。

人間と機械

確かに、人間が機械であるならば、専門家の言う通り、汎用知能は可能であるだけでなく、必然でもある。しかし、人間が単なる機械以上のものであると判明すれば、人間にはシリコンでは再現できない何かがあるのか​​もしれない。

興味深いのは、これら数百人の AI 専門家と他のすべての人々との間の断絶です。私がこのテーマについて一般の聴衆に講演し、自分を機械だと考える人はいるかと尋ねると、約15%の人が手を挙げますが、AIの専門家の場合はその数は96%にも及びます。

私のポッドキャストで、人間の知能の本質に関するこの仮定に反論すると、私のゲストはたいてい、私が本質的に反科学的なある種の魔法的な考えにふけっていると(もちろん、非常に丁寧に)非難します。 「生物学的機械でなければ、私たちは何になれるだろうか?」

これは公正かつ重要な質問です。宇宙の中で一般的な知性を持つものはただ一つしか知られておらず、それは私たち人間です。どうして私たちはこんなに強力な創造力を持つようになったのでしょうか? 本当のところは分かりません。

知恵は超能力だ

初めて乗った自転車の色や、1年生の時の先生の名前を思い出してみましょう。おそらくあなたはこれらのことについて何年も考えていなかったでしょうが、あなたの脳はおそらくそれほど努力せずにそれらを思い出したのでしょう。これは、「データ」がハードドライブのように脳内に保存されているわけではないことを考えると、さらに印象的です。実際のところ、それがどのように保管されているのかはわかりません。脳内の 1,000 億個のニューロンのそれぞれが、最先端のスーパーコンピューターと同じくらい複雑であることがわかるかもしれません。

しかし、そこに私たちの知恵の秘密があります。そこからさらに難しくなります。私たちには心と呼ばれるものがあり、それは脳とは異なることがわかりました。ユーモアのセンスを持つことや恋に落ちることなど、頭の中の3ポンドの粘液でできることはすべて、できないはずのように思えます。心臓も肝臓も機能しません。しかし、どういうわけか、あなたはそれを成し遂げました。

心は脳の産物に過ぎないのかどうかさえ、私たちは確信していません。多くの人は、脳の最大 95% を欠損した状態で生まれますが、知能は正常であり、後になって診断検査が行われるまで自分の状態に気付かないことがよくあります。さらに、私たちの知性の多くは脳に保存されているのではなく、体全体に分散されているようです。

汎用人工知能:意識の複雑さ

私たちは脳や心を理解していませんが、実際にはそこからさらに難しくなります。一般的な知能には意識が必要になるかもしれません。意識とは、あなたが世界を経験することです。温度計は正確な温度を教えてくれます。しかし、温かさを感じることはできません。知ることと経験することの違いは意識であり、コンピューターが椅子と同じように世界を経験できると信じる理由はほとんどありません。

つまり、私たちには理解できない脳、説明できない心があり、意識に関しては、単なる物質がどのようにして経験をすることができるのかという良い理論さえありません。しかし、それにもかかわらず、汎用人工知能を信じる AI の人々は、人間の能力をすべてコンピューターで再現できると信じています。私にとって、これは魔法のような考えのように思えます。

私は誰かの信念を軽蔑するためにこれを言っているのではありません。彼らはおそらく正しい。ただ、汎用人工知能という考え方は、明白な科学的真実というよりは、証明されていない仮説であると私は考えています。そのような生物を造り、それを制御したいという願望は、人類の古くからの夢です。現代では、それは何世紀にもわたって存在しており、おそらくメアリー・シェリーの『フランケンシュタイン』から始まり、その後何千もの物語に現れました。しかし、実際はそれよりもずっと古いのです。私たちは、文字が存在する以前から、このような想像力を持っていました。例えば、ギリシャ神話の技術の神ヘパイストスがクレタ島を守るために作ったロボット、タロスの物語などです。

私たちは心の奥底で、そのような生き物を創り出し、その素晴らしい力をコントロールしたいと願っていますが、今のところ、実際にそれが可能だということを示唆するものは何もありません。

<<:  あなたの脳は寝ている間に本当に学習します!初めての人間実験証拠:再生速度が1~4倍に

>>:  ある男性が「量子速読」のスタントで59万人のファンを魅了した。彼はストリートビューを0.1秒間見るだけで位置を特定できるのだ。

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

...

人工知能に関する 10 の質問: ますます普及する AI の将来はどこにあるのでしょうか?

近年、人工知能は爆発的な人気と発展を遂げ、その後、最近は人気が衰えています。人工知能は大企業だけが参...

...

インテリジェントな排便・排尿ケアロボットが4400万人の障害を持つ高齢者の介護問題を解決

データによれば、わが国には60歳以上の高齢者が2億6,400万人以上おり、そのうち1億8,000万人...

MIT テクノロジーレビュー: 6 つの質問が生成 AI の未来を決定する

「生成AIは2023年に世界を席巻します。その未来、そして私たちの未来は、私たちの次の一手によって決...

...

人工知能は物流の自動化の方法を変え、労働集約型産業に革新をもたらすだろう

自動化はテクノロジーを利用して、人間がより多くのタスクを完了できるようにします。物流においては、自動...

...

機械学習とコンピュータービジョンのためのトップ 20 画像データセット

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

デジタルイノベーション:次の世界的危機に対応するための重要な要素

世界的なCOVID-19危機は依然として猛威を振るっていますが、一部の組織はすでに将来のパンデミック...

Google、一般的な皮膚疾患を識別するための新しいAIツールを発表

5月19日、海外メディアの報道によると、人工知能はヘルスケア分野で多くの用途があるため、Google...