人工知能の応用、開発、影響についての考察

ケンブリッジ大学人工知能研究センターは、人工知能によってもたらされる新しい能力とそれが直面するリスクを分析し、議論するとともに、人工知能に対する一部の人々の疑念や偏見を正しました。

研究センターは、さまざまな分野の専門家を集め、人工知能分野の急速な発展によってもたらされる可能性と課題を研究・予測し、人工知能に関するより測定可能で有用な視点を提供します。この新しい提案の作成に関わったケンブリッジ大学人間存在リスク研究センター（CSER）のショーン・オー・エイゲアタイ博士は、次のように述べた。「当センターでは人工知能が重要な課題となっていますが、その理由の1つは、この技術が近年大きく進歩したことです。これは、研究がすでに大きな影響を与えており、非常に急速に進歩していることを示しています。一方、災害やリスクだけに焦点を当てると、この分野での私たちの研究の範囲が制限されてしまいます。AIには対処すべき問題がたくさんあるからです。」

研究センターの目的は、関連分野の AI 専門家を集めて、長期的なリスク、機会、課題だけでなく、AI の長期、短期、中期的な影響も検討することです。

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人工知能へのさまざまなアプローチ

人工知能は業界メディアで頻繁に取り上げられたり、SF映画の題材になったりしますが、ケンブリッジ大学の人間存在リスク研究センター (CSER) による研究では、異なる視点が示されています。

人工知能のリスクに対する懸念は恐ろしいものですが、現時点での影響は比較的限定的です。オーイゲアタイ博士は次のように説明した。「率直に言って、人々が目にした AI システムの悪影響は限定的です。なぜなら、それらは主に交通の流れをナビゲートしたり、チェスをしたり、検索エンジンを実行したりするなど、特定のタスクを実行するための良い方法だからです。現時点では、AI の認知能力の問題を解決できる可能性があります。」

この慎重なアプローチにより、センターは AI 技術から生じる可能性のある深刻な問題を認識できるだけでなく、この新しい技術を活用する機会も提供できるようになります。

「この世界で学び、適応し、考え、そしてそれ以上のことをできるのは生物だけだ」とオーイガータイ博士は言う。「しかし、知性は生物学でしか生まれないという考えを擁護することは、ある時点で人間が知性を再現する資源を持つようになるという議論につながる。」

ÓhÉigeartaigh 博士の主な研究分野は計算生物学ですが、長年にわたり学際的なプロジェクトの研究を行ってきました。このように、彼は学際的な考え方を採用し、さまざまな角度から人工知能の問題にアプローチしています。

ÓhÉigartaigh 博士は、「これらの大きな疑問に対する答えは、コンピューター サイエンスや計算生物学の領域だけにとどまらず、これらの長期的かつ広範な疑問について考えるには、政治、経済、法律、社会学、さらには哲学の分野の専門知識を活用する必要があります」と述べています。

人工知能の応用

実際、AI に対する異なる視点の必要性は、独創的なアイデアや視点を生み出すためだけではなく、AI がさまざまな専門知識を活用して問題を解決する方法に対する答えの一部でもあります。

オエイガルタイ博士は次のように語った。「科学者が直面する課題のほとんどは、さまざまな情報源から得た大量のデータを分析し、相互に関連する極めて複雑なシステムを理解することです。これは、複数のチームが協力して作業する場合でも非常に困難です。」

現在開発中のシステムはビッグデータを処理することができます。たとえば、がんの起源を突き止めるために何百万ものゲノムを解析したり、気候変動のさまざまな側面を分析したり、太陽エネルギー、エネルギーグリッド、スマートホームをより効率的にしたりすることに貢献します。人工知能をこれらの問題に適用する方法がわかれば、これらの問題を解決することができます。人類の進歩にも貢献してまいります。 ”

オハイガータイ博士は、加速する技術変化の社会的、政治的、文化的側面も科学的な問題であると述べた。彼は、自動運転車によって将来タクシーやバスの運転手が職を失うという短期的な問題を例に挙げた。人工知能が人間の労働に取って代わり、これらの人々は能力の範囲内で他の仕事を探すようになるため、さまざまな分野でこれらの問題を議論する必要がある。

オエイガータイ博士は、AIによって多機能ドローンの開発が間もなく現実のものとなるなど、対処すべきリスクはあるものの、AIは人間の知能と同じではないと指摘した。

今日の多くのテクノロジーにおける AI の使用は限定的ですが、汎用 AI に関する予測は過去にすでに数多く失敗しています。オイゲアタイ博士は次のように語った。「AI 開発に対する現在の熱意は見当違いだと主張する人もいるかもしれません。AI への投資は今後さらに活発になるでしょう。今世紀中にこれが起こる可能性は 50/50 しかありませんが、誰かがそれについて考えるべきです。」

これは、別の重要な点も示しています。AI 技術全体が失敗したとしても、この分野での技術の進歩は依然として非常に重要であり、AI 技術のこうした発展と進歩が社会、文化、政治に及ぼす影響について検討し、議論し、考える必要があるということです。

さまざまな種類の知能

AI に関する議論や討論におけるもう 1 つの問題は、人々が AI に対して非常に人間中心的なアプローチをとる一方で、世界にはさまざまな種類の知能が存在するという点も考慮する必要があることです。

ÓhÉigeartaigh 博士は、人間中心の知能に限定されるのではなく、人間の知能から肉食動物の知能まで、人間と地球の両方を中心に据えたアプローチを推奨しています。

ÓhÉigeartaigh 博士は、初期段階で定義した最初のプロジェクトは「インテリジェント タイプ」であり、このプロジェクトに関する会議はすでに始まっていると述べました。会議に出席した専門家の中には、チンパンジーの知能、数学的論理、機械学習の専門家であるインペリアル・カレッジ・ロンドンの神経学教授、マレー・シャナハン氏がいた。出席した専門家は全員、さまざまな種類の知能に関する比較的新しいアイデアに取り組んでいました。

AIの発展の仕方

オエイガータイ博士は、もう一つの疑問はこのAIがどのように発展していくかだと述べた。進化生物学は試行錯誤を通じて発展し、エラー許容度の高い生物はエラー許容度が低い生物よりも速く進化します。 「アルゴリズムや AI の設計に関しては、専門家が望む方法を選択できます」と彼は語った。「私たちは、ある程度試行錯誤できる進化型アルゴリズムと呼んでいる AI 学習コースも持っています。変化を歓迎したい理由もあれば、結局は大きな成果が得られないかもしれない、あるいは意図しない結果になるかもしれないという理由で変化を望まない理由もあります。」

この時点では、さまざまな進化要因が影響してきます。科学革命により、人工知能の分野にさらに多くの才能がもたらされ、より多くのリソースが割り当てられ、人工知能の分野の発展が爆発的に促進されました。 「その一例は、ディープラーニングの初期の大きな成功です」と彼は語った。「これにより、より多くのリソースが活用され、多くの組織がこのアプローチを使用して成功を収めました。」

人工知能の未来

同様に、AI には概念的なブレークスルーがあると言うことは可能ですが、それらのブレークスルーを達成するのにどれくらいの時間がかかるのか、あるいはそれがこの分野をどの程度前進させるのかを予測することは不可能です。オーイゲアタイ博士は次のようにコメントしています。「予測できない事柄については大きな不確実性があるため、2070年までに汎用人工知能が実現すると断言するのは不合理です。しかし、遅かれ早かれ革命的なブレークスルーが起こるでしょう。そして、そうなったとき、人々は社会に影響を与える事柄について独創的かつ創造的に考えるよう奨励される必要があります。」

同氏は、ケンブリッジ人間存在リスク研究センター（CSER）はコミュニケーションセンターとしても機能し、学界や産業界の人々と積極的にコミュニケーションや交流を行い、セミナーや業界会議を主催すると述べた。

「私たちは、長期的に私たち全員に影響を与える問題を解決するために、将来のオピニオンリーダーや研究リーダーを奨励することに専念するコミュニティを作ることを目指しています」と彼は語った。「この分野では、将来、より多くの若者が産業界や政治のリーダーとなり、重要な役割を果たすようになると信じています。」