汎用人工知能は可能か?

汎用人工知能は可能か?

人工知能という用語が最初に使われたのは、より正確には「狭義の AI」と呼ぶべきものでした。これは強力なテクノロジーですが、かなりシンプルでわかりやすいものでもあります。つまり、過去に関する大量のデータを取得し、コンピューターを使用して分析してパターンを見つけ、その分析を使用して将来を予測するのです。このタイプの AI は、電子メールからスパムをフィルタリングしたり、交通ルートを提供したりすることで、私たちの生活に 1 日に何度も影響を与えます。ただし、過去のデータを使用してトレーニングされるため、将来の状況が過去と類似している場合にのみ機能します。猫を認識したり、チェスをしたりできるのは、猫の要素レベルが日々変化しないからです。

人工知能という用語のもう一つの用法は、汎用 AI (または汎用人工知能、AGI) と呼ばれるものを説明することです。それは、SFの世界を除いてまだ存在しておらず、誰もそれを作る方法を知りません。汎用人工知能は、人間と同じくらい知的に多才なコンピュータ プログラムです。これまで一度も訓練されたことのない、まったく新しいことを自ら学ぶことができます。

狭義の人工知能と汎用人工知能の違い

映画では、汎用人工知能は『スタートレック』の Data、スターウォーズの C-3PO、ブレードランナーのレプリカントなどです。直感的には、狭義の AI は汎用 AI と同じで、成熟度が低く、実装が複雑であるというだけのように思えますが、実際はそうではありません。汎用人工知能は何か違うものです。たとえば、スパムの識別は計算上、真の創造性と同等ではありませんが、汎用人工知能は創造的です。

私は以前、「Voices in AI」という人工知能に関するポッドキャストを主催していました。興味深いのは、この科学の偉大な実践者のほとんどがこのポッドキャストでアクセスでき、ポッドキャストに参加する意思があるということです。結局、私はこのテーマについて深く語る 100 人を超える偉大な AI 思想家の聴衆の中に座ることになりました。ほとんどのゲストに私が尋ねる質問が 2 つあります。最初の質問は、「汎用人工知能は可能か?」でした。ほぼ全員が(わずか 4 つの例外を除いて)「はい、可能です」と答えました。それから私は彼らに、いつそれを建てることができるのか尋ねます。回答は、ほぼ 5 年から 500 年まで、幅広くさまざまでした。

なぜこんなに大きな差があるのでしょうか?

私のゲストのほぼ全員が、汎用人工知能は可能だと言いながら、それがいつ実現するかについては、なぜこれほど幅広い情報に基づいた予測を示すのでしょうか。その答えは、私が先ほど述べたことに戻ります。汎用的な知能を構築する方法はわかりません。そのため、あなたの推測は他の誰かの推測とほぼ同じです。

「でも待ってください!」とあなたは言うかもしれません。 「作り方が分からないのに、なぜ専門家たちはそれが可能だと圧倒的に同意するのでしょうか?」私も彼らにこの質問をしますが、たいてい同じような答えが返ってきます。私たちが真に知的な機械を作り上げることができるという彼らの自信は、「人間は知的な機械である」という根本的な信念に基づいています。彼らは、人間は機械であり、汎用的な知能を持っているのだから、汎用的な知能を持つ機械を作ることも可能であるはずだと推論した。

人間と機械の比較

確かに、人間が機械であるならば、これらの専門家は正しい。汎用知能は単に可能であるだけでなく、必然でもある。しかし、人間が単なる機械以上のものであることが判明した場合、シリコンでは再現できない人間の側面が存在する可能性があります。

興味深いのは、これら 100 人以上の AI 専門家と他のすべての人々との間の断絶です。一般の聴衆にこの話題を話し、自分は機械だと思う人はいるかと尋ねると、手を挙げる人は約 15% で、自分は機械だと答える AI 専門家の 96% よりはるかに少ないです。

私がポッドキャストで人間の知能の本質に関するこの種の仮定に反論すると、私のゲストはたいてい、私が本質的に反科学的な一種の魔術的思考にふけっていると(もちろん丁寧に)非難する。 「我々は生物学的機械でなければ何なのだろうか?」

これは正当な質問であり、重要な質問です。宇宙の中で一般的な知性を持つものはただ一つ、私たち人間だけだと私たちは知っています。どうして私たちはこんなにも強力な創造力を持つようになったのでしょうか?本当に分かりません。

知性は超能力である

初めて乗った自転車の色や、小学校 1 年生の時の先生の名前を思い出してみましょう。おそらくあなたはこれらのことについて何年も考えていなかったでしょうが、あなたの脳はおそらくそれほど努力せずにそれらを思い出すでしょう。この「データ」がハードドライブのように脳内に保存されているわけではないことを考えると、これはさらに印象的です。実際のところ、それがどのように保存されているのかさえわかっていません。脳内の何千億ものニューロンのそれぞれが、最先端のスーパーコンピューターと同じくらい複雑であることがわかるかもしれません。

しかし、これは私たちの知性の謎のほんの始まりに過ぎません。そこからすべてがより複雑になり始めます。私たちには、脳そのものとは異なる「思考能力」というものがあることが判明しました。頭の中の3ポンド(1.36kg)の粘液でできることは考えることだけであり、ユーモアのセンスを持つことや恋に落ちることなどはできないはずです。心臓はそんなことはしませんし、肝臓もそうしません。しかし、どういうわけか、あなたはそれを成し遂げました。

思考が完全に脳の産物であるかどうかさえも確信できません。脳の最大95%を欠損した状態で生まれながらも、正常な知能を持つ人が1人や2人以上おり、多くの場合、診断検査を受けるまで自分の状態を知りません。さらに、私たちの知性の多くは脳に保存されているのではなく、体全体に分散されているようです。

汎用人工知能:意識の複雑さの増大

たとえ私たちが脳や心を理解していなくても、そこから先は実際にはさらに困難になります。一般的な知能には意識が必要になる可能性が高いでしょう。意識とは、あなたが世界を経験することです。温度計は温度を正確に測ることができますが、暖かさを感じることはできません。何かを知ることと何かを経験することのこの区別が意識であり、椅子と同じようにコンピューターが世界を経験できると信じる理由はない。

つまり、私たちには理解できない脳があり、説明できない思考があり、意識に関しては、単なる物質がどのようにして経験をすることができるのかという良い理論さえ持っていないのです。しかし、それにもかかわらず、汎用 AI を信じる AI 関係者は、人間の能力をすべてコンピューターで再現できると固く信じています。私にとって、これは魔法のような思考を誘う議論のように聞こえます。

私は誰かの信念を軽視したり蔑視したりするためにこれを言っているのではありません。彼らはおそらく正しい。私は、汎用人工知能のアイデアを、明白な科学的真実ではなく、単に証明されていない仮説として捉えています。そのような生物を造り、それを制御したいという願望は、人類の古くからの夢です。現代では、それは何世紀も遡る歴史を持ち、おそらくメアリー・シェリーの『フランケンシュタイン』から始まり、その後の千を超える物語に現れています。しかし、実際にはそれよりずっと前から始まっていたのです。この種の想像力は、文字が存在する以前から私たちにはありました。例えば、ギリシャ神話の技術の神ヘパイストスがクレタ島を守るために作ったロボット、タロスの物語などです。

私たちの心の奥底には、そのような生き物を創り、その素晴らしい力を操りたいという願望がありますが、これまでのところ、実際にそれができるものはまだ見つかっていません。

<<:  AI と機械学習はデータセンター運用にどのような変化をもたらすのでしょうか?

>>:  あらゆるビジネスオペレーションに AI を効果的に適用する 10 の方法

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

完全自動サポートにより、ドローンは真の「無人」になります。

ドローンについては皆さんもよくご存知だと思います。近年、無人運用の需要が継続的に高まり、さまざまな最...

...

...

こんにちは、音声認識について学びましょう!

[51CTO.com からのオリジナル記事] 音声認識は自動音声認識とも呼ばれ、人間の音声に含まれ...

...

データセンターは効率性を向上させるためにさらなる機械学習を必要としている

世界経済フォーラムによると、2025年までに世界では毎日463EBのデータが生成されることになります...

...

Alibaba Cloud が Tongyi Qianwen 2.0 をリリース、パフォーマンスが加速して GPT-4 に追いつく

2023年杭州雲奇大会において、アリババクラウド最高技術責任者の周景仁氏は、数千億のパラメータを持つ...

...

「世界AI人材追跡調査」:米国の上級AI研究者の29%は中国出身。人材を追放することは自らの道を断つことに等しい

中国は世界最大の人工知能研究者の供給国となった。米国の人工知能分野のトップ研究者のほぼ3分の1は中国...

顔認識技術が明らかに、未来はもうすぐ「手の届くところ」に!

[51CTO.com からのオリジナル記事]昨日の記事「顔認識の威力はどれほどか? AIFR 技術...

ナレッジグラフの紹介と応用

[[376661]]人間は知識を獲得する過程で、物事の本質にますます注意を払うようになります。人工知...

...

...