人工知能とはいったい何でしょうか?それは人間に取って代わるのでしょうか？ AIのすべてを解説した本

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人工知能（AI）の発展に伴い、機械が人間の労働に取って代わるというニュース報道が増えています。

タオバオは、人工知能ベースの自動運転技術が成熟するにつれ、2020年のダブルイレブンから段階的にロボットを使用して速達荷物を配達する予定です。

ファミリーセダンに続いて、テスラは完全電動の無人トラックを発売した。将来的にはAIがドライバーに完全に取って代わるだろう。

アマゾンもアリババも無人店舗を開設した。スーパーの入り口でコードをスキャンして代金を受け取るおばさんはいなくなった。商品を手に取って立ち去るだけで、代金はアリペイから自動的に引き落とされる。

医師、弁護士、ジャーナリストなど、高度な専門スキルが求められる仕事も、AIを使えば効率的にこなすことができます。

私たちの現在の仕事が AI に置き換えられるのではないかと人々はますます懸念しています。人類の未来はどこへ向かうのでしょうか？これらの質問はすべて「Machine Brain」という本の中で答えられています。

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人工知能はどのようにして発明されたのでしょうか?

人間の脳に対する私たちの理解は長い間想像の段階にとどまっていましたが、1870 年代にニューロン染色技術が登場し、現代の神経科学が開拓されました。

人間の脳には1000億個のニューロンがあり、これは天の川銀河全体の星の総数よりも多い。集積回路に例えると、Huawei HiSiliconが2019年にリリースしたARMアーキテクチャの携帯電話チップ「Kirin 990」には103億個のトランジスタが搭載されています。

複雑さという点だけで言えば、携帯電話のチップは人間の脳の 10 分の 1 のレベルにほとんど達しません。

性能を比較すると、各ニューロンは他のニューロンに接続するシナプスを平均 5,000 個持ち、1 秒あたり約 1,000 個のパルス信号を生成できます。

それぞれの神経信号伝達が「計算」に相当するとすると、人間の脳の最大計算能力は 500 京回となり、これは CPU の性能を測るには 5 億 GFLOPS (1 秒あたりの浮動小数点演算) に相当します。

世界一のスーパーコンピューター「天河2号」でさえ、5000万GFLOPSという驚異的な計算能力を持っていますが、これは人間の脳のわずか10分の1に過ぎません。

脳内のさまざまなデータは、互いに相互接続された数千億のニューロンで構成された巨大なネットワークに分散されています。これが脳の基本原理、つまりニューラル ネットワークです。

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ニューロンの構造は非常に単純で、中央に球状の細胞体があります。一方の端には、他のニューロンからの信号を受信するために使用される多くの小さくて豊かな神経繊維の枝（樹状突起と呼ばれる）があり、もう一方の端には、自身の信号を他のニューロンに伝達するために使用される長く突き出た繊維（軸索と呼ばれる）があります。

ニューロンの動作原理はバケツに例えることができます。樹状突起に十分な水が満たされ（信号）、水位が十分に高くなると（閾値）、水道管である軸索から水が噴射され（興奮）、噴射された水は次のバケツに流れ込みます（伝達）。射精後は急激に水分量が減り、再び射精できるようになるまでしばらく休息が必要です（不応期）。

ニューラル ネットワーク モデルもコンピューターを使用してシミュレートすることができ、単一のニューロンでも意思決定システムとして使用できます。

たとえば、外食するかテイクアウトを注文するかという決定モデルは、通常、雨が降っているかどうかという 3 つの要素によって決まります。遠いですか？誰と一緒に行く？各因子は、その次数に応じて小数で表すことができます。

たとえば、最初の要因の場合、X1=1.0 は晴れ、X1=0.5 は曇りで小雨、X1=0 は大雨を表します。他の要因についても同様です。最後に、しきい値 T=5 が設定されます。合計入力が T 値より大きい限り、夕食に出かけることにし、そうでない場合はテイクアウトを注文します。

十分な数のニューロンがあり、これらのニューロンが十分な層を形成し、モデルのパラメータが適切である限り、ニューラル ネットワークは任意の入力を任意の出力に変換できます。ニューラル ネットワークの潜在能力は、論理ゲート回路に基づく従来のコンピューターの潜在能力をはるかに超えています。

シリコン結晶と電気で動作するニューラルネットワークの機械バージョンは、生物細胞で構成されたニューラルネットワークの脳バージョンを模倣することができます。しかし、ほとんどの場合、まだ脳の力を超えていませんが、これにより無限の可能性が生まれています。

02

世界で最も難しいゲームをプレイする上で、機械は人間よりも優れているのでしょうか?

囲碁は世界で最も難しいゲームだと考えられています。なぜなら、囲碁をプレイすると無限の可能性が広がり、それは思考の宇宙を探求することに等しいからです。

2016年、AlphaGoとイ・セドルの人間対機械の戦いは4対1のスコアで終了した。この瞬間は、ゴバンやルービックキューブからチェス、囲碁など、あらゆる知的ゲームにおいて人間がもはや機械に太刀打ちできないことを示しています。

わずか半年後、最新バージョンのAlphaGo - Masterは、中国と韓国の世界チャンピオン12人以上を破り、60連勝を達成しました。

すべては2014年にGoogleがロンドンを拠点とする人工知能企業DeepMindを買収したときに始まり、1年後にAlphaGoが誕生した。

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AIはどのようにチェスをプレイするのでしょうか?

最も単純な三目並べを例にとると、最初の動きをする方法は 3 つあります。これらの 3 つの動きのそれぞれに対して、対戦相手はさまざまな反応を示すため、チェスのゲームの数が多くなります。

コンピュータは段階的に計算し、それぞれの状況を推測するだけで済みます。三目並べのゲームで起こり得る状況は 26,830 通りしかありません。コンピュータがあらゆる状況を最後まで推測し、勝ち負けの結果を記録するのは簡単です (網羅的列挙)。三目並べをプレイするときは、勝つのに役立つ分岐を選択するようにしてください。

チェスには 64 個のマス目があり、コンピューターは各ラウンドで 1,000 通りの状況を計算する必要があります。計算量はラウンドが増えるごとに 1,000 倍に増加します。どのような種類のスーパーコンピュータであっても、このように指数関数的に増大する計算能力を処理することはできません。

ここでスコアリング アルゴリズムが登場し、各チェス ゲームの利点を評価して定量的なスコアを出します。 AI はどの動きがゲームに勝つかを知る必要はなく、次のステップに最高のスコア (最大の利点) を与える動きが今どの動きであるかを知るだけで済みます。

AlphaGo はチェスと同じスコアリング アルゴリズムを使用してチェスをプレイするわけではありません。人間と同じように、学習しながらチェスをプレイします。

最初のステップは人間を真似することです。

人間のチェスゲームの 3,000 万ステップをサンプルとして使用することで、人間がチェスをプレイする方法をシミュレートし、人間の思考パターンを学習し、チェスゲームの変化に応じて積極的に適応できるディープ ニューラル ネットワークをトレーニングしました。

2番目のステップは自己進化です。

AlphaGo は毎日ランダムに 100 万回のゲームを自分自身と対戦します。ランダムな時間が増えるほど、チャンスは少なくなります。

AlphaGo は盤上のあらゆるポイントとあらゆるステップの勝率を継続的に調査し、次のシミュレーションでは、勝率が高いことがわかっている動きをより頻繁に使用します。各シミュレーションの後、AlphaGo は前回よりも少しずつ賢くなります。これが進化です。

マスターが人類を席巻した後、DeepMindは最新バージョンのAlphaGo Zeroを開発し、人間を模倣することなく、完全に自己ゲームに頼って自己反復を通じてゼロから進化しようとしました。 40日後、AlphaGoはこれまでのすべてのバージョンを上回り、誰もが認める囲碁の神となった。

AIが支配する未来への恐怖をすでに多くの人が感じています。

DeepMindの公式サイトで公開された次のプロジェクトは、腎臓患者の血液検査結果を確認し、治療計画をカスタマイズできる「DeepMind Health」です。通常のX線検査を使用して、患者が早期乳がんであるかどうかを自動的に検出することができます。

すべての職業には学習と意思決定が伴います。理論的には機械に置き換えられない職業は存在しません。 GoogleとDeepMindチームの目標は、あらゆる問題を解決できる「強力な人工知能」を開発することです。

03

人工知能の時代、人類の運命はどこへ向かうのでしょうか？

1980年代、米国カリフォルニア州のハイテク産業が集中する地域では、謎の連続殺人犯による襲撃事件が頻発していた。

爆弾魔は合計16個の爆弾を投下し、3人が死亡、23人が負傷したが、事件解決の手がかりは未だ見つかっていない。連続殺人犯がニューヨーク・タイムズ紙とワシントン・ポスト紙に「産業社会とその将来」と題する記事を依頼したのは1995年になってからだった。

彼は工業社会の発展によってもたらされる悲観的な結末を述べ、強力な人工知能が世界を支配し、自律的な決定を下すようになると信じていました。

「社会とそれが直面する問題がより複雑になり、機械がより賢くなるにつれて、人々は機械に自分たちの代わりにより多くの決定を任せるようになるだろう。それは単に、機械による決定が人間による決定よりも良い結果につながるからだ。」
最終的には、システムを稼働させるために必要な決定が非常に複雑になり、人間はもはやそれを知的に行うことができなくなり、機械が基本的に制御するようになります。人々はもはや機械をオフにすることができません。なぜなら、私たちは機械にあまりにも依存しており、機械をオフにすることは自殺行為に等しいからです。 ”

爆弾犯はカジンスキーと名付けられ、後に逮捕され終身刑を宣告された。しかし、20年以上経って、彼の予言は徐々に現実のものとなってきました。インターネットで情報を検索することはできますが、何が見つかるか、何が見つからないかは検索エンジンのアルゴリズムによって決まります。

ショッピング ウェブサイトで目にする製品は、私たちの閲覧嗜好データに基づいて機械によって生成されます。今日私たちが目にする情報世界は、私たちが見るために機械が作り出した世界であると言っても過言ではありません。

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多くの人は、現在は機械の電源を切ることができると感じていますが、インターネットに大きく依存するようになったため、そうする意欲がますます低下しています。

いつか、私たちは本当にマシンの電源を切ることができなくなるかもしれません。Taobao のような大規模なインターネット サービスの背後には、数万、あるいは数百万のサーバー クラスターで構成されたクラウド コンピューティング プラットフォームがあります。1 台のサーバーに障害が発生しても、Web サイト全体に影響はありません。

クラウド コンピューティング プラットフォームとエネルギー システムが接続され、コンピューター ルームが電気の生成、充電、保守、アップグレードを自ら学習すると、マシンをオフにしたくてもマシンがそれを許さなくなります。

もし本当に「人類の運命は完全に機械にかかっている」という時代が来たら、人間をはるかに超える知能を持ち、人間と遺伝的な関係を持たないこの種が、人間をどう扱うのかを予測する術はないだろう。

現在、機械が人間の仕事に取って代わっています。運転手、セールスマン、株式トレーダー、セールスマン、ポーター、医師、ジャーナリスト、弁護士などの職業は、絶滅の危機に瀕している高リスクの職業となっています。

長期的には、特定の科目に才能があり、最先端の分野に深い専門知識を持つ「スペシャリスト」と、学習能力が高く、あらゆるスキルに精通した「ジェネラリスト」だけが、弱い人工知能の時代に無敵になるでしょう。

AIの開発を続ければ私たちは機械に置き換えられ、AIの開発をやめれば私たちはAIを開発する人々に置き換えられるでしょう。

巨大な競争優位性と莫大な利益を競うために、軍拡競争のような技術ブームが世界中で勃発しています。

たとえその先に剣の山があろうと火の海があろうとも、新たな世界へと向かう人々はますます増え続けるだろう。なぜなら、私たちにとって、遅れをとることは死に等しいからです。

人類の真の運命は私たち自身の手によって書かれており、まだ決まっていません。