人間は AI シミュレーションの中で生きられるのか?

人間は AI シミュレーションの中で生きられるのか?

人々が自らに問うべき実存的な問いは、自分たちがシミュレートされた宇宙に住んでいるかどうかだ。

[[347031]]

人々がシミュレートされた現実の中で生きているという考えは、一般の人にとっては型破りで非合理的に思えるかもしれないが、ニール・ドグラース・タイソン、グーグルのチーフ・フューチャリストであるレイ・カーツワイル、テスラの創設者であるイーロン・マスクなど、現代の最も賢い人々の多くが共有している信念である。イーロン・マスクは「シミュレーションの外には何があるか?」という有名な質問をしました。

人々がシミュレートされた世界でどのように生活できるかを理解するには、地球や宇宙を含む現実のすべてが実際には人工的なシミュレーションであるというシミュレーション仮説またはシミュレーション理論を探求する必要があります。

このアイデアは17世紀に遡り、哲学者ルネ・デカルトによって初めて提唱されましたが、2003年にオックスフォード大学のニック・ボストロム教授が「あなたはコンピューターシミュレーションの中で生きているのか?」と題する画期的な論文を執筆したことで、一般の関心を集め始めました。

ニック・ボストロムは確率分析を使って自分の主張を証明します。彼はグーグル本社でのスピーチを含め、数多くのインタビューで自身の見解を詳しく述べている。

以下では、シミュレーションを作成する方法、シミュレーションを作成するのは誰か、そしてなぜシミュレーションを作成するのかという概念について説明します。

シミュレーションの作成方法

ビデオゲームの歴史を分析すると、ゲームの品質には明確な革新曲線があることがわかります。 1982 年、Atari Inc. は、シンプルな 2 次元グラフィックを使用してテニス スタイルのゲームをプレイできるゲーム「Pong」をリリースしました。

ビデオゲームは急速に発展しています。 1980 年代には 2D グラフィックスが、1990 年代には 3D グラフィックスが主流となり、それ以来、人々は仮想現実 (VR) に触れるようになりました。

仮想現実(VR)の開発の加速化は過小評価できません。当初、仮想現実 (VR) は、ユーザーに頭痛、眼精疲労、めまい、吐き気を引き起こすなど、多くの問題に直面しました。こうした問題のいくつかは依然として残っていますが、仮想現実 (VR) は現在、教育、ゲーム、旅行などで没入型の体験を提供しています。

過去 50 年間の現在の発展速度に基づくと、仮想現実 (VR) が現実と区別がつかなくなることは容易に推測できます。プレイヤーはシミュレートされた環境に没頭し、ある時点で現実と仮想を区別することが困難になる可能性があります。ゲーマー/ユーザーは、架空の現実に夢中になりすぎて、自分たちがシミュレーション内の単なる登場人物であることに気づかないことがあります。

シミュレーションを作成するのは誰ですか?

人々がどのようにシミュレーションを作成するかは、「収穫加速の法則」で説明されている指数関数的な技術進歩から推測できます。同時に、誰がこれらのシミュレーションを作成するかは難しいジレンマです。さまざまな方式が提案されていますが、これらの理論をテストまたは検証する方法が現在ないため、それらはすべて同等に有効です。

ニック・ボストロムは、「祖先シミュレーション」を実行するオプションを備えた高度な文明を提案しています。これらは本質的には現実と区別がつかないシミュレーションであり、人類の祖先を模倣することを目的としています。シミュレートされた現実の数は潜在的に無限です。深層強化学習の目的は、人工ニューラル ネットワークをトレーニングして、シミュレートされた環境で自らを向上させることにあると考えれば、これはそれほど突飛な提案ではありません。

これを純粋に AI の観点から分析すると、一連のイベントに関する真実を発見するためにさまざまな現実をシミュレートすることができ、シミュレーションにおける小さな変化が長期的な影響を及ぼす可能性があります。

他にも、シミュレーションは高度な人工知能やエイリアン種族によって作成されたという説は数多くあります。真実は全く不明ですが、誰がそのようなシミュレーションを実行するのか推測するのは楽しいです。

仕組み

シミュレートされた宇宙がどのように機能するかについてはさまざまな議論があります。 45 億年の地球の歴史をシミュレートするのでしょうか。それとも、紀元 1 年などの不確かな開始点からシミュレーションを開始するだけでしょうか。これは、コンピューティング リソースを節約するために、シミュレーションによって、研究するための考古学および地質学の歴史が作成されるだけであることを意味します。ランダムな開始点は、進化の力の性質や、6,500万匹の恐竜を絶滅させた5つの大絶滅イベントなどの壊滅的なイベントに生命体がどのように反応するかを学ぶというシミュレーションの目的を台無しにする可能性がある。

もっとありそうなシナリオは、シミュレーションが、最初の現代人類がアフリカから移住し始めた7万年から10万年前の時点から始まるというものだ。人間のシミュレーションによる時間の認識は、特に量子コンピューティングを考慮すると、コンピューターが経験する時間とは異なります。

量子コンピューターは時間を非線形にし、人々が実際に時間の経過を体験することなく時間の認識を体験できるようにします。 OpenAI は、量子コンピューティングの能力がなくても、大規模な深層強化学習を使用して、ロボットハンドがルービックキューブの操作方法を自ら学習できるようにすることに成功しました。コンピューターシミュレーションで13,000年分の練習に相当する作業を行うことで、ルービックキューブを解くことができました。

人々はなぜ信じるのか

人間がシミュレーションの中で生きている可能性があると信じている、あるいは認めている人々の幅広い層を考慮すると、共通点が浮かび上がってきます。信者は科学技術の進歩と指数関数的思考を深く信じており、そのほとんどが非常に成功しています。

もしそれがイーロン・マスクなら、77億人のうちで人類を火星に連れて行く最初の人物になる可能性が高いでしょうか、それとも彼がシミュレーションの中で生きている可能性の方が高いでしょうか? おそらくこれが、イーロン・マスクが「私たちが基本現実の中で生きている可能性は10億分の1だ」と公言した理由でしょう。

最も説得力のある議論の一つは、謎のハッカーであり、自動運転車技術のスタートアップ企業Comma.aiの​​創設者であるジョージ・ホッツ氏の主張だ。 SXSW 2019カンファレンスでの彼の魅力的な講演は、参加者に自分たちがシミュレーションの中で生きていると確信させた。確かに、人々は心を広く持つべきです。

<<:  7 つの重要な要素: 優れた機械学習アルゴリズムを選択するには?

>>:  AIロボットが大規模に導入されると、私たちはより良くなるのでしょうか?

ブログ    

推薦する

上位985大学の「人工知能」関連学部・専攻一覧!ぜひ集めてみてください!

今最もホットな分野といえば、間違いなく「人工知能」でしょう。給与面でも人材ギャップの面でも、この分野...

校内暴力を予防し解決するために、AIは子どもたちのために何ができるでしょうか?

[[228688]]あなたはキャンパスライフに満足していますか?多くの人が「はい」と答えると思いま...

3分レビュー! 2021年12月の自動運転業界の開発動向を簡単に概観

チップ不足と疫病の影響により、今年初めから自動運転産業の発展は減速を余儀なくされたが、数ヶ月の回復期...

「黄金の3月と銀の4月」が到来し、AIはすでに人材採用の分野に浸透しています。あなたにはどのような影響があるでしょうか?

2017年と比べると、最近の人工知能分野のニュースは人々を怒らせることはほとんどないようだ。おそら...

...

人工知能と機械学習はエンタープライズアーキテクチャの一部となっている

これはおそらく、世界的なCOVID-19パンデミックによるものか、あるいはコンピューティング能力の継...

アルゴリズム学習実践ガイド

[[158318]]ほぼすべてのトップクラスのインターネット企業やソフトウェア企業は、ソフトウェアエ...

初のユニバーサル音声翻訳システム! Meta が SeamlessM4T をオープンソース化: 470,000 時間のトレーニング データを使用して 100 言語のマルチモーダル翻訳をサポート

テキストベースの翻訳システムは大きな進歩を遂げています。初期の単語マッチングや文法規則から、ニューラ...

...

人工知能が医師の「映画鑑賞」を支援:診断精度は95%を超える

[[233292]]最近、北京天壇病院は、世界初のCTおよびMRI神経画像人工知能支援診断製品「Bi...

人工知能が社会にもっと役立つように

[[355038]]ビッグデータ時代には、「顔」が重要なデータ情報です。顔認識技術は、その独自性と優...

...

UniPAD: 自動運転のためのユニバーサル事前トレーニングパラダイムが登場!

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

AI時代のネイティブ:3歳でパズルを作り、5歳でプログラミングを学ぶ

[[241540]] 2018年世界ロボットコンテストで、子どもたちがロボットのプログラミングと制御...