人工知能研究は行き詰まりに陥っているかもしれない

[51CTO.com クイック翻訳]フィリップ・K・ディックの1968年の小説『アンドロイドは電気羊の夢を見るか?』は、SFの象徴的な作品です。この本は、そのタイトルで興味深い疑問を提起しています。バイオニック人間やロボットは夢を見るのか？

その本が出版されてから53年が経ち、AI研究は成熟してきました。しかし、研究者たちはそのことに興味がなく、電気羊の夢を見るロボットを発明しようとした人もいないため、この疑問は未だに答えが出ていない。ほとんどの AI 研究者や科学者は、特定のタスクを実行するための「インテリジェント」ソフトウェアの設計に忙しく、空想にふける時間がありません。しかし、これは必ずしも正しいことなのでしょうか?合理性と論理が知性の源ではなく、その産物だとしたらどうなるでしょうか?知性の源が夢や遊びに近かったらどうなるでしょうか?

「自発的変動の神経科学」における最近の研究はこの方向を示しています。もしこの研究が正しければ、それは人間の意識についての理解におけるパラダイムシフトを意味することになるだろう。同時に、これはほぼすべての人工知能研究が間違った方向に進んでいることも意味します。

人工知能の探求は、65年前に英国の数学者アラン・チューリングとハンガリー系アメリカ人の数学者ジョン・フォン・ノイマンによって開拓された現代のコンピューター科学から生まれた。それ以来、人工知能の研究にはさまざまなアプローチが取られてきました。ただし、すべてのアプローチには共通点が 1 つあります。それは、情報の入力と出力を伴うコンピューターのような計算の観点から知能にアプローチすることです。

科学者たちはまた、人間の脳のニューラルネットワークに基づいた人工知能モデルの構築にも取り組んでいます。これらの人工ニューラル ネットワークは、「ディープラーニング」技術と「ビッグ データ」を使用して、チェス、囲碁、ポーカーのプレイや顔認識などの特定の人間の能力に近づき、時にはそれを超えます。しかし、これらのモデルは、多くの神経科学者がそうであるように、脳をコンピューターとして扱います。しかし、これは知能を設計する正しい方法なのでしょうか?

AI 開発の現状は、業界関係者が「狭義の AI」と呼ぶものに限られています。狭義の AI は、すべての可能性がわかっている閉じたシステム内で特定のタスクを完了することに優れています。創造力に欠け、新しい状況に直面するとたいていは崩壊してしまいます。一方、研究者は「汎用人工知能」を、ある問題から別の問題への知識の革新的な移転と定義しています。

これはこれまで AI が達成できなかった目標であり、業界関係者の多くは、これは非常に実現可能性が低いと考えています。 AI研究者の多くは、いわゆる「超知能AI」、つまりAIが人間よりも賢くなるという仮説上の「知能爆発」の可能性についてはあまり楽観的ではない。

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コンピューター脳？

脳はコンピューターのようにバイナリ情報を送受信するのでしょうか?それとも、人類は古代から最新のテクノロジーを使って脳を比喩的に表現することに慣れていたから、このように考えるだけなのでしょうか?

もちろん、コンピューターの脳という比喩は、ある意味では意味をなします。もちろん、ニューロンには 2 進数が割り当てられます。つまり、ニューロンは「1」を発火するか、発火しないかのどちらかです (「0」)。個々のニューロンが発火するために必要な電気化学的閾値を測定することさえ可能です。理論的には、この情報の神経マップは、特定の脳イベントの原因経路または「コード」を提供するはずです。しかし、実験的にはそうではありません。

まず、これは、トランジスタのように、ニューロンの論理ゲートに固定電圧が供給されず、特定のニューロンで何が「1」をアクティブにし、何が「0」をアクティブにしないかが決定されないためです。数十年にわたる神経科学の実験により、トランジスタやバイナリ情報とは異なり、ニューロンは機能と発火閾値を変更できることが実証されています。それは「神経可塑性」と呼ばれるもので、コンピューターにはそれが備わっていません。

さらに、コンピューターには、ニューロン間を流れてニューロンの発火活動、効率、接続性を変化させる「神経調節物質」と呼ばれる化学物質に相当するものがありません。これらの脳内化学物質により、ニューロンは発火することなく互いに影響を及ぼし合うことができます。これは「どちらか一方」という二元論に違反しており、脳活動のほとんどが活性化状態と非活性化状態の間で発生することを意味します。

さらに、ニューロンの発火の原因とパターンは、神経科学者が「自発的変動」と呼ぶものの影響を受けます。自発的変動とは、外部からの刺激や精神的な行動が伴わない場合でも脳内で発生する神経活動のことです。これらの変動は、驚くべきことに脳活動の 95% を占め、意識的な思考は残りの 5% を占めるだけです。このように、認知の変動は脳の暗黒物質、つまり「ジャンク」DNAのように機能します。これらは脳内で起こっていることの大部分を占めていますが、すべてはまだ謎に包まれています。

神経科学者たちは、脳の電気活動におけるこうした予測不可能な変動については1930年代から知っていたものの、それをどう解釈すればよいのかはわかっていなかった。科学者は一般的に、外部刺激に反応して心理状態や身体的行動を引き起こす脳の活動に焦点を当てる傾向があります。残りの「ノイズ」をデータから「平均化」します。しかし、これらの変動があるため、ニューロンには「1」と呼べる普遍的な活性化レベルは存在しないことがわかります。ニューロンは絶えず発火していますが、ほとんどの場合、その理由はわかっていません。

これらの自発的な変動の原因は何でしょうか?自発的思考の神経科学における最新の研究では、これらの変動は内部の神経力学、心臓と胃の活動、そして外界への小さな物理的動きに関連している可能性があることが示唆されています。 2010年にイェール大学医学部のデイビッド・マコーミック氏、2011年にカリフォルニア工科大学のクリストフ・コッホ氏が行った他の実験では、ニューロンの発火によって生成される電磁場は、隣接するニューロンの発火パターンに影響を与え、妨害するほど強力になり得ることが示されました。

深く進むにつれて、脳はよりワイルドになります。電気化学的閾値はニューロンを活性化するため、原理的には単一の陽子がニューロンの発火に違いを引き起こす可能性があります。物理学者が「量子トンネル効果」と呼ぶ現象で、陽子が原子結合から自発的に飛び出すと、神経活動が突然急増する可能性がある。したがって、測定可能な最小レベルであっても、ニューロンの物理的構造は非二元的な不確定性を持っています。

これはコンピュータと脳の大きな違いです。コンピュータの場合、自発的な変動はエラーを引き起こし、システムをクラッシュさせる可能性がありますが、人間の脳の場合、それは本来備わっている組み込み機能です。

人工知能の未来はあなたが考えているものとは違う

ノイズが新しい信号だったらどうなるでしょうか?これらの異常な変動が人間の知性、創造性、意識の核心にあるとしたらどうなるでしょうか?これはまさに神経科学者のジョージ・ノセフ、ロビン・カーハート・ハリス、スタニスラス・デハーンが実証したものです。彼らは、意識は同期した自発的な変動の入れ子になった周波数から生じる創発的な特性であると信じています。この理論を応用すると、神経科学者は脳波を観察することで、人が意識を持っているかどうかを判断することさえできます。

人工知能は数十年にわたって神経科学をモデルにしてきましたが、この新しい方向性に追従できるでしょうか?たとえば、スタニスラス・デ・ハーンは、コンピューター知能のモデルは「根本的に間違っている」と主張している。その理由の 1 つは、「自発的な活動は、最も見過ごされがちな特徴の 1 つである」からだ。コンピューターとは異なり、「ニューロンはノイズを許容するだけでなく、ノイズを増幅することさえできる」ため、複雑な問題を解決する新しい方法を生み出すことができます。

「雪崩が確実なものではなく確率的な出来事であるように、意識的な知覚に至る脳の一連の出来事も完全に決定論的ではありません。同じ刺激が知覚されるときもあれば、されないときもあります。その違いは何によって生じるのでしょうか。それは、ニューロンの発火の予測不可能な変動であり、刺激を受け入れるときもあれば、刺激に対抗することもあります。」

したがって、デ・ハーンは、AIが意識を持つためには、同期した自発的な変動のようなものが必要だと主張している。サリー大学の分子遺伝学教授ジョン・ジョー・マクファデン氏は、自発的な電磁気変動は進化上の利点であり、密集したニューロンが新しい適応行動を生み出し、同期させるのに役立つ可能性があると推測している。彼はこう書いている。「電磁場の相互作用がなければ、人工知能は常に愚かで無意識のままだろう。」ドイツの神経科学者ゲオルク・ノゼフは、「意識のある人工生物は、自発的な変動のネストや拡大などの時空間メカニズムを示す必要があるだろう」と信じていた。

関連して、メルボルン大学の AI 研究者であるコリン・ヘイルズ氏は、他の科学者が人工心臓、人工胃、人工肝臓の作成を試みてきたのと同じように、AI 科学者がまだ人工脳の作成を試みていないのは興味深いことだと指摘しました。代わりに、AI 研究者は、それをサポートする物理原理を伴わないニューロン パターンの理論モデルを作成しました。ヘイルズ氏は、AI研究者が飛行機を製造しているのではなく、地上を離れることのないフライトシミュレーターを設計しているようなものだと語った。

自発的な脳の変動に関する最近の科学的研究は、AI に対する私たちの考え方をどのように変えるでしょうか?この現代の神経科学が正しければ、AI は入力と出力がバイナリであるコンピューターではあり得ません。それは人間の脳のようなもので、その活動の 95% は、無意識のとき、ぼんやりしているとき、夢を見ているときの心と似た、自発的な変動の「ネスト」でなければなりません。目標指向的かつ道具的な行動は、その発達形態のほんの一部に過ぎません。

脳波を見ると、デ・ハーンの実験で実証されたものと同様の「意識の特徴」が見られるはずです。なぜ私たちは、自分自身を定義する特性とは独立して意識が存在すると期待するのでしょうか?しかし、これはまさに AI 研究が行っていることです。 AI は、科学者が現在除去している量子および電磁力の乱れを利用する必要もあるかもしれません。

自発的な変動は意識が埋め込まれた物質から生じます。物質から独立した知性は存在しません。したがって、意識的な知性を持つためには、科学者は、その解剖学的構造と世界に対して敏感で非決定論的に反応する物質的な身体に人工知能を統合する必要があるだろう。その内部の振動は、池に投げ込まれた石によって生じる回折波紋のように、世界の振動と衝突します。このようにして、事前にプログラムされたコマンドを必要とせずに、他のすべての形態の知能と同様に経験を通じて学習することができます。

汎用 AI は、最初はおそらく優れたものではないでしょう。知性は、生物が自らの変動を世界と同期させようとする流動性を通じて進化します。世界を旅して、それと同期することを学ぶには時間がかかります。 SF作家のテッド・チャンはこう書いています。「経験はアルゴリズム的に圧縮できない。」

だからこそ、夢を見ることはとても重要なのです。実験的研究により、夢は記憶を定着させ、学習を促進することが確認されています。夢を見ることも非常に興味深い状態であり、自由に関連する認知の変動です。もしこれが本当なら、なぜ人間レベルの知能が夢なしで出現すると期待できるのでしょうか?

私の見解では、研究者が資本主義のための計算奴隷の設計をやめ、知能の真の源である変動する電気羊を真剣に受け止め始めるまで、人間レベルの AI は空約束のままだろう。

原題: 人工知能研究は行き詰まりに陥ったかもしれない、著者: トーマス・ネイル

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