人工知能に関する12の有名な引用

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アラン・チューリング（1912-1954）は、人工知能の概念を真剣に受け止めた最初の思想家の一人でした。彼の先駆的な研究は、今日私たちが知っているデジタルコンピューティングと AI の分野の基礎を築きました。

最も単純かつ大まかなレベルで言えば、人工知能はエンジニアリング上の課題です。今日の最も高度な AI アルゴリズムは、例外なく、非常に複雑な数学的原理に基づいています。こうした高度な AI モデルのトレーニングには膨大なコンピューティング リソースが必要であり、AI 自体の開発も次世代チップの研究開発とイノベーションを推進しています。

しかし、人工知能は単なるエンジニアリング技術ではありません。 AI テクノロジーは、自動化の普及とともに、経済組織や社会構造の設計における根本的な問題を再考することを迫っています。 AI の追求は、意識、知性、創造性、より具体的には、私たちを人間たらしめるものは何かという根本的な課題に直面することを余儀なくさせます。

したがって、21 世紀の人工知能の発展の動向を真に把握したいと望む人は、工学、心理学、経済学、社会学、哲学の分野からの疑問や視点を幅広く受け入れる必要があります。

以下に、人工知能という深遠なテーマについて、世界的に著名な思想家たちが語った考えを引用します。これらの引用が、AI の目的、範囲、潜在的な課題、そして巨大な力を明らかにするのに役立つことを願っています。

「本当の問題は、知能機械が感情を持つことができるかどうかではなく、機械が感情の基盤なしに知能を持つことができるかどうかだ。」 —マービン・ミンスキー、1986年

「急速な技術革新と人間の生活の急速な変化は、人類の歴史において一連の驚くべき特異点をもたらしました。かつては馴染み深かったものすべてが、奇妙なものになり始めています。」 — ジョン・フォン・ノイマン、1958年（彼は急速な技術開発の文脈で初めて「特異点」という言葉を作り出した）

「250年以上にわたり、経済成長の根本的な原動力は技術革新でした。その中で最も重要なのは、蒸気機関、電気、内燃機関など、経済学者が汎用技術と呼ぶものです。現代の最も重要な汎用技術は人工知能、特に機械学習です。」 —エリック・ブリニョルフソンとアンドリュー・マカフィー、2018年

「まだ誰も言及していませんが、人工知能はむしろ人文科学の分野に近いと思います。その本質は、人間の知性と認知を理解しようとすることです。」 - セバスチャン・スラン、2013

「我々が直面しなければならない最大の難問は、人間の脳が機械であるかどうかという哲学的な問題ではない。もちろん、脳は機械であり、物理法則に従う多数の部品から構成される機械である。我々の思考は、誰もが知っているように、一連の複雑なプロセスの産物にすぎない。最も重要な問題は、我々がそのような複雑な機械を十分理解しておらず、対処できないということである。」 - マービン・ミンスキー、1986年

「もし人間の脳が人間が理解できるほど単純であれば、人間はそれを理解するにはあまりにも愚かである。」 - エマーソン・M・ピュー、1977

「人工知能の出現によって人間が劣等感を抱くようになるのではないかと心配する人もいるが、知的な人間なら誰でも、花を観察するだけで自分の無意味さを感じることができるはずだ。」 - アラン・ケイ

「人間は機械に依存しすぎて、すべてが機械によって行われることを受け入れざるを得なくなるのは簡単です。社会とそれが直面する問題が複雑になるにつれて、機械はよりインテリジェントになります。機械は人間の決定よりも良い結果を出せるという理由だけで、人々はますます多くの決定を機械に任せるようになります。最終的には、システムを維持するために必要な決定が複雑になりすぎて、人間が効果的に決定できなくなる段階が来ます。その時点で、機械が基本的に制御権を握ることになります。」 —テッド・カジンスキー（アンダー・アンバー）、1995年

「表面的には、プログラムされたコンピュータは車とは何か、加算機とは何かを理解しているように見えるが、実際には何も理解していない。」 —ジョン・サール、1980年

「人々は自分の居心地のよい場所で暮らし、機械では決して真似できない人間の資質があるといった粗野な主張で自分を慰めるのを好む。しかし私はそのような慰めを与えることはできない。なぜなら、真似できない人間の資質など存在しないと思うからだ。」 —アラン・チューリング、1951年

「私たちが話している間、私が心の奥底で本当に考えていることを、どうやって確かめることができるのか？」物理学における粒子加速器と同様に、チューリングテストはこの種の問題を解決する上で重要な調査手段となるだろう。物理学と同様に、原子レベルまたは原子より小さいレベルで何が起こっているかを理解したい場合、直接観察することはできないため、加速された粒子をターゲットの周囲に散乱させてその動作を観察し、最終的にターゲットの内部特性を推測する必要があります。チューリングテストは、この基本的な考え方を意識の分野にまで拡張します。つまり、心を直接観察できない「ターゲット」として扱い、より抽象的な方法でその内部構造を推測します。物理学の場合と同じように、問題を対象の心から「そらす」ことで、その内部の仕組みを理解することができます。 —ダグラス・ホフスタッター、1981年

「人工知能は、人類が取り組んでいる最も奥深い研究分野の 1 つであり、火や電気よりも奥深いものです。」 - サンダー・ピチャイ、2020 年