アメリカの科学者が、将来AI人工知能に代わるAGIの概念を提唱しました！

人工知能の分野の中心にあるのは、いつの日か人間と同じくらい賢い機械を作ることができるようになるという考えです。 このようなシステムは、その概念をより広範な研究分野と区別するために、人工汎用知能 (AGI) と呼ばれることがよくあります。 また、真の AI が幅広く適応性のある知能を備えていることも明確に示しています。 これまで、特定のタスクにおいては超人的な能力を発揮するシステムを無数に構築してきましたが、総合的な知力に関しては、マウスに匹敵するものはありません。

しかし、このアイデアが人工知能の分野で中心的な位置を占めているにもかかわらず、この偉業が実際にいつ達成されるかについては研究者の間でまだ意見が一致していない。

今週出版された新著『Architects of Intelligence』の中で、作家で未来学者のマーティン・フォード氏は、ディープマインドCEOのデミス・ハサビス氏、グーグルAI責任者のジェフ・ディーン氏、スタンフォード大学のAI科学者フェイフェイ・リー氏など、現在AI分野で活躍する最も著名な男女23名にインタビューし、各人にAGIが構築される可能性が少なくとも50％になる年を推測するよう依頼した。

フォードがインタビューした23人のうち、応答したのは18人だけで、そのうち2人だけが記録された。興味深いことに、最も極端な答えを出したのは、この2人だ。未来学者でGoogleのエンジニアリングディレクターのレイ・カーツワイル氏は、AGIが2029年までに作られる可能性は50%だと示唆し、ロボット工学者でiRobotの共同設立者のロドニー・ブルックス氏は2200年と答えた。残りの推測は、この2つの極端な数字の間に散らばっており、平均推定値は2099年、つまり81年だった。

言い換えれば、AGI は十分に遠い可能性ではあるが、あなたが生きている間に実現するのを目にするかもしれない、ということです。

AGI は、幅広い知能を備えた人工知能を意味しますが、それを実現するための重要な要素がまだ多く欠けています。

これは、このテーマに関する AI 研究者の初めての調査ではありませんが、現在世界を変えつつある分野におけるエリートの意見を垣間見る貴重な機会となります。フォード氏は、ザ・ヴァージにとって特に興味深いのは、彼が収集した推定値が、30年に近い傾向があった以前の調査よりも長い期間に偏っていることだと述べた。

「おそらく、態度と若さの間には大まかな相関関係があると思います」とフォード氏は述べ、インタビューした研究者の何人かは70代で、この分野の浮き沈みを生き抜いてきた人々だと指摘した。 「何十年も仕事をしていると、より悲観的になるかもしれません。」

フォード氏は、インタビューによって専門家の意見の興味深い分裂も明らかになったと述べた。それは、AGI がいつ構築されるかということではなく、現在の方法でそれが可能かどうかということだ。

フォードの研究者の中には、基本的なツールはほとんど揃っており、AGI の構築には時間と労力だけが必要だと言う人もいます。この目標を達成するために必要な大きな進歩がまだいくつか欠けていると言う人もいます。フォード氏によると、注目すべきことに、研究者たちはディープラーニング（最近のブームを牽引したAIのサブフィールド）を研究の基盤としており、将来の進歩には現代のAIの主力であるニューラルネットワークが使用されると考える傾向があるという。 AI の他の分野のバックグラウンドを持つ人々は、AGI の構築には記号論理などの他のアプローチが必要になると考えています。いずれにせよ、礼儀正しい意見の相違がかなりあります。

「ディープラーニング派の中には、常識をAIに直接組み込むという試みを非常に軽蔑する人もいた」とフォード氏は語った。「彼らは、それは愚かな考えだと考えていた。彼らの一人は、それは脳に直接情報を貼り付けようとしているようなものだと言った。」

多くの専門家は、AGIを作成するための重要な構成要素が欠けていると述べている。

フォードの回答者全員が、現在の AI システムの限界を指摘し、まだ習得していない重要なスキルについて言及しました。これらには、あるドメインの知識を別のドメインに適用する転移学習や、システムが人間の指導なしに学習する教師なし学習が含まれます。 (現在、機械学習手法の大部分は人間がラベル付けしたデータに依存しており、これが開発の重大なボトルネックとなっています。)

回答者はまた、研究が適応期に入っており、主要な技術が最初の発見から数十年を経て初めてその潜在能力を最大限に発揮するAIのような分野では、予測を行うことは絶対に不可能であると強調した。

カリフォルニア大学バークレー校の教授で、人工知能の基礎教科書を執筆したスチュアート・ラッセル氏は、AGIの創出に必要なブレークスルーは「データセットの増大やマシンの高速化とはまったく関係がない」ため、簡単には計画できないと述べた。

「私はいつも原子物理学で何が起こったかについて話をします」とラッセル氏はインタビューで語った。 「1933 年 9 月 11 日にアーネスト ラザフォードが表明したコンセンサス見解は、原子から原子力エネルギーを抽出することは決して不可能であるというものでした。したがって、彼の予測は「決して不可能」でしたが、翌朝、レオ シラードがラザフォードのスピーチを読んで飽きてしまい、中性子を介した核連鎖反応を発明したのです。ラザフォードの予測は「決して不可能」でしたが、実際には約 16 時間後のことでした。同様に、AGI におけるこれらのブレークスルーがいつ実現するかについて定量的な予測をすることは私にとってまったく無駄です。」

フォード氏は、この基本的な不可知性が、彼が話を聞いた人々が憶測の横に自分の名前を載せることをためらった理由の一つかもしれないと述べた。 「より短い時間枠を選択する人は、注目されることを心配するかもしれない」と彼は語った。

AGI がもたらす危険性についても意見が分かれています。オックスフォード大学の哲学者で『スーパーインテリジェンス』（イーロン・マスク氏のお気に入り）の著者ニック・ボストロム氏は、AIは気候変動よりも人類の存在にとって大きな脅威であると述べ、潜在的な危険性について強い意見を述べた。彼と他の人々は、この分野における最大の問題の 1 つは価値観の整合、つまり AGI システムに人間と同じ価値観を持つことを教えること (有名な「ペーパークリップ問題」) であると述べています。

「懸念されるのは、AGI が自分たちを奴隷にしていることを憎んだり恨んだりするのではないか、あるいは突然意識がひらめいて反抗するのではないかということではない」とボストロム氏は言う。「懸念されるのは、AGI が私たちが実際に望んでいるものとは異なる目標を非常に強力に追求するのではないかということだ」

回答者の大半は、経済破壊や戦争における高度な自動化の使用などの問題に比べれば、実存的脅威は極めて遠いものだと答えた。言語処理の分野で先駆的な貢献を果たしてきたハーバード大学の人工知能教授バーバラ・グロス氏は、AGIの倫理に関する疑問はほとんど「邪魔」だと語った。 「本当の問題は、我々のAIシステムが現在多くの倫理的問題を抱えているということだ」とグロス氏は語った。 「恐ろしい未来のシナリオのせいで、そうした人々に注目が集まるのは残念なことだと思う」

フォード氏は、このやり取りはおそらく知能の設計者にとって最も重要な点だと言う。AIのように複雑な分野では、単純な答えは実際には存在しないのだ。最も優秀な科学者たちの間でも、世界が直面している根本的な問題や課題については意見が一致しません。

「人々が理解していない主な点は、意見の相違がいかに多いかということです」とフォード氏は言う。「この分野全体が非常に予測不可能です。この分野がどれだけ速く進んでいるか、次のブレークスルーは何か、AGI にどれだけ早く到達できるか、最も重要なリスクは何かなどについて、人々は意見が一致していません。

では、私たちはどんな真実を信じることができるのでしょうか？フォード氏は、たった一つだけだと言いました。 AIで次に何が起こるにせよ、「非常に破壊的なものになるだろう」

さらに読む: 3 つの主要なコンピューター ビジョン AI チップの比較: エッジ コンピューティングで最も強力なのはどれですか?

Google AIY ビジョンキット

Google Cardboard プロジェクトをベースにした趣味のキットのように見えるかもしれませんが、AIY Vision Kit は優れた代替品です。 小型デバイスである Raspberry Pi Zero 上で包括的なコンピューター ビジョン アプリケーションを構築するために必要なものがすべて揃っています。

Google は Intel と協力して、Vision Bonnet と呼ばれるカスタム マザーボードを開発しました。 このボードが Intel Movidius VPU を搭載していることは驚くことではありません。

AIYの正式名称はArtificial Intelligence Yourselfです。その名の通り、AIを使ったDIY機能キットです。このプロジェクトの目標は、誰もが独自の AI 製品を DIY できるようにし、AI を真に一般の人々が利用できるようにすることです。 2 つの AI ハードウェア製品、AIY Voice Kit と AIY Vision Kit は、それぞれ人工知能音声キットと人工知能ビジョンキットです。

AIY Vision Kit には、Vision Bonnet に直接接続できる Raspberry Pi カメラ モジュールが付属しています。 これにより、画像フレームを VPU に転送して処理する際に発生する遅延を回避できます。