人工知能に関する究極の議論: 私たちは AI なのか?

有名な科学者ホーキング博士の死からわずか半年後に、世界で最も聡明な科学者たちが歴史的な議論を始めるとは、誰も予想していなかった。

科学にもPKが必要です。科学のように厳密なものであっても、一般の人々の関心を高めるためには「ネット有名人」の科学者が必要なのだ。たとえば、今日の業界で最も才能のある科学者として認められているエドワード・ウィッテンと彼のM理論については、ほとんど知られていません。しかし、ウィッテンのM理論の基本理論は量子論と一般相対性理論に由来しており、誰もそれについて何も知りませんでした。しかし、それはタイムトラベルの問題について熱心に議論することを妨げるものではありませんでした。

先日終了した世界人工知能会議の「見る、知性」フォーラムでは、世界トップクラスの人工知能分野のゲストが素晴らしい理論的交流と探求を行いました。

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しかし、実際に専門家が考えているのは、世間で信じられている「人間と全く同じロボット」ではなく、科学的な計算によって効率性を高める仕組みです。 「機械学習の父」であり、カリフォルニア大学バークレー校の教授であるマイケル・ジョーダン氏は、次のように語った。「AIの目標は、人間のようなコンピューターを作ることではなく、市場と連携して最善の戦略を見つけることができる技術を作ることだ。」データを活用して最高の効率性を見つけ、最新のテクノロジー システムを経済の市場のように機能させます。

ジャック・マー氏はまた、AIは「人工知能」ではなく「機械知能」と翻訳されるべきだと考えている。AIは人間よりも優れている可能性があり、人間を模倣する必要はない。 「自動車の発明は人間の足を模倣するためではなかった。だからコンピューターは人間の脳のように考えるべきではない。機械は独自の思考と論理を持たなければならない。」

歴史的議論の再現

この討論会は最初から主催者による意図的な指導に満ちていた。上海に拠点を置くYitu Technologyは、すでに世界有数の人工知能企業の一つであり、深い学術的背景と純粋な科学的研究の伝統を持ち、国内外のAI界との架け橋となり、AIのさまざまなホットな話題を議論し、近い将来のAIの発展方向について議論しています。世界の人工知能の発展動向と技術の方向性を理解することによってのみ、中国の人工知能技術の進歩を確実にすることができます。

議論を通じて真実は常に明らかになる。2018年のこの対話に参加したゲストには、ホーキングの弟子であり人工知能分野の創始者であるアラン・L・ユーイル氏、欧州脳プロジェクトの科学者でありニューラルネットワークの大家であるクリストフ・フォン・デア・マルスバーグ氏、カリフォルニア大学バークレー校のロボット工学および強化学習教授のピーター・アビール氏、清華大学コンピュータ科学技術学部の朱軍准教授、カーネギーメロン大学コンピュータ科学学院の終身教授でありゲノムビッグデータ機械学習アルゴリズムの専門家である馬建氏、およびその他の国際的な科学者が含まれていた。彼らは、世界のAI学術コミュニティの半分を支えるほどの影響力を持ち、世界をリードする業界のプレーヤーである中国のAIユニコーンの視点から交流し、画期的な議論を行った。人工知能が現在および近い将来にもたらした大きな変化を探り、人工知能の科学的起源に焦点を当て、現在の人工知能の波の下での深い洞察を世界に示します。

Yitu Technologyの最高イノベーション責任者であるLv Hao氏と、会議の司会を務めた同社の人工知能科学者であるWu Shuang氏は、この議論を人工知能の歴史上最大の対決の一つとして紹介した。

1973年、人工知能の概念が提案されて間もなく、科学界ではさまざまな意見が出てきました。イギリスの有名メディアBBCの手配により、人工知能技術の将来性に否定的な態度を示すジェームズ・ライトヒル氏と、人工知能の将来性に強く賛同する米国スタンフォード大学のジョン・マッカーシー教授が、専門的な人工知能セミナーに出演し、BBCのライブカメラの前にも登場した。怒り狂い、正反対の意見を述べた二人の科学者は、人工知能の歴史に「ライトヒル論争」という極めて刺激的な物語を残した。

「ライトヒル論争から45年」というテーマの下、現在では人工知能に関する世界トップのシンクタンクとみなされているこの一流科学者グループは、業界における多くの焦点となる論争についてブレインストーミングを行い、考えを巡らせました。

もちろん、彼らの議論の焦点は 45 年前とは大きく異なります。科学技術の限界により、1973 年の論争における正反対の主張は、今日ではずっと解決されています。例えば、当時は難しそうだった機械言語翻訳、音声認識、手書き文字認識などの人工知能の応用は、現在では手のひらの半分ほどの大きさの同時翻訳機にまで小型化されています。

人間は人工知能でしょうか？

人工知能の波が革命的な躍進をもたらそうとしている今、半世紀前の科学的対決を思い起こし、偉大な先人たちが切り開いた道を継承し、未知の世界を探求することが、今回の人工知能会議の最高レベル、最も前向きで最大の成果となるかもしれません。

彼らはまず「記憶ネットワークと環境反応」について独自の判断を下した。アラン・ユイル教授は、人工知能はまだ記憶ネットワーク意識の発達を達成していないと考えており、他の人もAI技術はまだ記憶ネットワークと実体思考の段階に達していないことに同意しています。

現在の人工知能技術の応用は本当に成熟しているのだろうか？会議に出席した専門家は皆、それはまだ非常に遠い目標であると考えている。たとえば、人間の知覚や触覚、複雑な深層神経システムに関しては、現在のモデルや手法は真に成熟した状態からは程遠いと言えます。しかし、ルー・ハオ博士は、コードを書くことよりも合成を推奨する新しいプログラミングの方向性が現在あることも指摘しました。ということは、将来的に人工知能がモジュール合成を学習すれば、制御プログラムのプログラミングを人工知能自身で完成させることができるようになるということでしょうか？

その後、アラン・ユーイル教授は驚くべき発言をしました。彼は、囲碁のアルゴリズムとプログラムには一定のルールがあるため、AlphaGo が人間に勝つのは実はとても簡単だと信じていました。マルスバーグ教授はまた、機械が学習できるのは従うべきルールがまだあるからであり、これは真の自律的知能ではないと考えています。真の自律型インテリジェンスとは、事前に設定されたルールが存在しないことを意味します。現時点では、機械はいくつかの抽象的な原理や概念を私たちの実際の行動や生活に適用することはできません。

この点に関して、朱軍教授は、この問題を解決するには、既存のモデルをアップグレードして最適化し、人間の脳の仕組みを理解し、人間の脳のニューロンの動作をシミュレートする必要があると考えています。

アラン・ユイル教授とマルスバーグ教授は、人間は自分の脳について十分な知識を持っておらず、ニューロンの理解もあまり進んでいないと認めたが、技術は常に進化しており、将来的には科学研究を支援する新しい技術が必ず登場するだろうと述べた。

多くの科学者は、AI にとって最も重要な問題は複雑さであることに同意しています。データとルールを通じて計算や推論を行うだけでなく、現実世界の複雑さにどのように対処するか。そうしないと、論理的推論には常に欠陥が生じます。

議論の冒頭、Yituの人工知能科学者であり、会議の司会者でもあるウー・シュアン氏は、専門家たちに重要な質問をした。「自分が仮想世界にいるのではないということを、どうやって納得させるのか？」

最も古典的で解決不可能な「仮想脳」については、アラン・ユイル教授がまさに最も古典的な答えを出しました。彼も、師であるホーキング博士と同様に、仮想シーンが人々に本当の幻覚を起こさせると信じています。

客観的に言えば、人工知能技術が人間の脳の神経系を再現し、同じ原理で動作できるとしたら、それは人工知能なのでしょうか、それとも真に自由な思考を持つ人間なのでしょうか。

唯一の残念なことは、ホーキング教授がまだ生きていたら、何と言うだろうかということです。