人工知能と人間の知能のギャップは何でしょうか?

AlphaGoがイ・セドルを破った後、人類の知能の最後の高みも人工知能によって征服されたと誰もが言っていた。人類が2000年以上かけて蓄積してきた囲碁の知恵は、プログラムによって簡単に打ち負かされました。将来、人工知能が人間に取って代わり、この惑星の支配者になるのでしょうか？ 学術界はすでに人工知能のセキュリティ問題を研究対象に含めていますが、現在の人工知能技術の根底にあるロジックから見ると、人間の知能とは依然として明らかな違いがあります。

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世界を理解するには、3 つの段階に分かれます。

1. 最初のステップ：観察

世界を観察することで物事のつながりを発見し、観察したパターンに基づいて行動を導きます。たとえば、鶏が鳴くと夜が明けたと観察すれば、鶏の鳴き声が聞こえたら起きることができます。

2. 第2ステップ: 介入

環境の変化による結果を予測することで、自分にとって有益な行動方針を選択できます。例えば、果物を取るには木に登らなければなりませんが、木が高すぎて危険です。長い棒で枝を叩くと、果物が落ちてしまうかもしれません。長い棒を見つけて試してみませんか？

3. 第3ステップ：想像、反省、理解

発生した結果の原因と、同様の結果を促進または回避するためにどのようなアクションを実行できるかを理解しやすくなります。

これらは「因果律の階段」の 3 つの段階です。私たち人間は明らかに 3 番目の段階にあり、チンパンジーなどの道具を使う動物は 2 番目の段階にあり、ほとんどの動物は 1 番目の段階にあります。では、現在の人工知能はどこにいるのでしょうか。

ビッグデータ分析であれ、ディープラーニングアルゴリズムであれ、その根底にあるロジックは、大量の外部データを通じて特定のターゲットとの相関関係を見つけることです。ビッグデータ分析によると、ハリケーンが米国を襲うたびに、ウォルマートスーパーマーケットのストロベリークッキーの売上が大幅に増加することがわかりました。ハリケーンとストロベリークッキーの売上には強い相関関係があるため、ウォルマートスーパーマーケットの在庫補充を効果的に誘導するために具体的な理由を知る必要はありません。人工知能はまだ初期段階にあることがわかりますが、その効率的なデータ数学能力により、人工知能はスーパーオブザーバーになりました。使用される数学的ロジックも非常に単純で、条件付き確率、P（Y / X）、つまり、Xが発生したときにYが発生する確率です。この確率が比較的高い場合、人工知能は2つが強く相関していると信じています。

私たちは、上記のロジックに基づいたプッシュ メッセージを受け取ることがよくあり、それが問題になることもあります。友人の子供にネットでプレゼントを買ったのですが、それ以来子供に関する様々な情報がプッシュ通知で届くようになりました。自分の行動の理由や物事のつながりの論理を理解しなければ、効果的な行動をとる確率は下がり、世界を客観的に理解することができず、人類は現在のレベルまで技術を開発することができません。

因果関係と確率を結び付ける必要がある場合、少なくとも人工知能は第 2 段階に進む必要があります。これは数学的には P(Y/do(X)) と記述できます。つまり、イベント X の確率を積極的に高め、イベント Y の確率が増加するかどうかを観察するということです。心理学や社会学では、人間はランダム化二重盲検試験でこのロジックを使用し、APP も通常、ユーザーからのフィードバックを得るために A/B インターフェース テストを使用します。人工知能がこの目標を達成できるかどうかはわかりません。単に条件を変えるだけでは不十分で、まず条件を変えることでどのように望ましい効果が得られるかを予測し、そのアイデアを検証する行動を起こす必要があります。

認知能力の第 3 レベルに関しては、現在の人工知能の基本的なロジックに基づいてそれを達成することは不可能です。私たち人間の認知能力は4万年前に大きな飛躍を遂げ、第2段階から第3段階に一気に飛躍しました。その証拠はシュターデル洞窟のライオンマン彫刻で、これは人類がこれまでに発見した最古の架空の生き物彫刻です。太古の祖先がなぜこれを作ったのかはわかりませんが、それ以来、人類は存在しないものを想像する能力を発達させてきました。これはすべての哲学理論、科学的探究、技術革新の原型です。

あらゆる解剖学的進化と同様に、この認知的飛躍は人類にとって重大かつ重要なものでした。ライオンマンの彫刻が作られてから1万年以内に、他のすべての人類種は絶滅しました。人間は想像力を駆使して生き残り、適応し、最終的には世界を支配しながら、信じられないほどの速さで自然界を変え続けています。反事実を想像することで得られる独自の利点は、柔軟性、反省、行動を改善する能力、そしてさらに重要なことに、過去と現在の行動に対して責任を取る意欲です。歴史を通じて、私たちは反事実的推論から恩恵を受けてきました。

人工知能の発展は、特異点に近づいているという人もいます。特異点の後には、汎用人工知能（人間のような知能）が出現します。私が言いたいのは、人工知能の根底にある論理が因果関係に基づいていない限り、相関関係の論理に基づいている限り、原理的に人間の知能のレベルに到達することは基本的に不可能だということです。もちろん、哲学の世界にはゾンビという概念があり、ゾンビは人間の知能と見た目は変わらないが、実はビッグデータ処理に基づく人工知能であり、違いは分からない。有名な「中国語の部屋」の思考実験もこの考えを反映している。しかし、もしそうだとしたら、必要なデータ量は非常に膨大になると思います。おそらく、目に見える宇宙の原子の数よりも桁違いに多いでしょう。同時に、すべてのデータはより小さな物理的範囲内で保存および計算されなければなりません。そうしないと、計算速度が保証されません。質問に答えるまでに数分も考えるような人工知能を、普通の仲間とみなす人はいないと思います。おそらく技術の発展によってこれが可能になるかもしれないが、私が生きている間にそれが実現する可能性は低いと思う。