人工知能 (AI) は今日非常に一般的な用語ですが、現在の AI の正体と、ほとんどの人が思っている AI は大きく異なる可能性があります。あなたが知っているAIは「弱い」AIですが、多くの人が恐れているAIは「強い」AIです。
そもそも人工知能とは何なのでしょうか？
「AI」のような用語を乱用するのは簡単ですが、それでは私たちが本当に何について話しているのかが明確になりません。一般に、「人工知能」はコンピューター サイエンスの分野全体を指します。 AI の目標は、自然の知能が達成できることをコンピューターに再現させることです。これには、人間の知能、他の動物の知能、植物、単細胞生物、その他何らかの知能を持つものなどの非動物の知能が含まれます。
このトピックにはさらに深い疑問があり、それがそもそも「知性」とは何なのかということです。真実は、知性の科学ですら、何が知性であるか、何が知性でないかについての普遍的な定義について合意することができないということです。
広義には、経験から学び、意思決定をし、目標を達成する能力です。知性は新しい状況への適応を可能にするため、事前のプログラミングや本能とは異なります。解決できる問題が複雑であればあるほど、より多くの知性が得られます。
知能を測定するさまざまな方法があるにもかかわらず、人間の知能についてはまだ学ぶべきことがたくさんあります。人間の知能が内部でどのように機能しているのかさえわかりません。 ガードナーの多重知能理論 などの一部の理論は 完全に誤りであることが暴かれて いますが、人間の一般的な知能因子 (「 G 因子 」と呼ばれる) を裏付ける証拠は数多くあります。
言い換えれば、自然知能と人工知能の両方の詳細は、依然として進化し続けているということです。知性を見たとき、私たちは直感的に知っているように感じるかもしれませんが、知性という概念にきちんと円を描くのは難しいことがわかります。
弱いAIの時代が到来
現在私たちが使用している AI は、一般に「弱い」AI または「物語型」AI と呼ばれます。これは、特定の AI システムが 1 つだけ、または関連する狭いセットのタスクを実行するのに非常に優れていることを意味します。チェスで人間に勝った最初のコンピューターである ディープ ブルーは 、それ以外のことではまったく役に立ちませんでした。囲碁で人間に勝った最初のコンピューター、 AlphaGo に早送りしてください。そのコンピューターは桁違い に賢かったものの、まだ 1 つのことしか得意ではありませんでした 。
あなたが今日遭遇したり、使用したり、目にする AI はすべて弱いものです。場合によっては、異なるナロー AI システムを組み合わせて、より複雑なシステムを形成することもありますが、それでも結果は事実上ナロー AI になります。これらのシステム、特に 機械学習 に焦点を当てたシステムは、予測できない結果を生み出す可能性がありますが、人間の知能とはまったく似ていません。
強いAIは存在しない
人間の知能と同等以上のAIはフィクションの外には存在しません。 HAL 9000、T-800、 スタートレック のデータ、ロボットのロビーなどの映画の AI を思い浮かべると、それらは一見意識のある知能であるように見えます。彼らは何でもできるようになり、どんな状況でも機能することができ、人間ができることなら何でも、多くの場合それより上手に行うことができます。これは「強力な」AI または AGI (Artificial General Intelligence) であり、本質的には少なくとも私たちと同等であり、おそらく私たちを超えるであろう人工エンティティです。
誰もが知る限り、このような「強力な」AI が存在する実例は存在しません。それがどこかの秘密研究所のどこかにある場合を除いては。実際のところ、AGI をどこから作成すればよいのかさえわかりません。 AI の中核的な新機能となる人間の意識が何が生じるのかはわかりません。 意識の難しい問題 と呼ばれるもの。
強力なAIは可能か?
AGI の作成方法は誰も知りませんし、AGI を作成することが可能かどうかさえ知りません。それは一長一短です。しかし、私たちは強力な一般知性が存在することを証明しています。人間の意識と知性が物理法則に基づく物質プロセスの結果であると仮定すると、原理的には AGI を作成できない理由はありません。
本当の問題は、それをどのように実現できるかを理解できるほど私たちが賢いのかどうかです。人間は AGI を生み出すほど進歩することは決してないだろうし、16K ディスプレイが数年以内に利用可能になると言えるように、このテクノロジーのスケジュールを立てる方法はありません。
繰り返しになりますが、私たちの狭い AI テクノロジーや、遺伝子工学、量子力学や DNA を使ったエキゾチック コンピューティング、先端材料科学などの他の科学分野は、ギャップを埋めるのに役立つかもしれません。それが偶然に突然起こるか、何らかのロードマップがあるまでは、すべて純粋な憶測です。
次に、AGI の作成に努めるべきかどうかという問題があります。 故スティーブン・ホーキング博士 や イーロン・マスク などの非常に賢明な人々の中には、AGIが終末的な結末をもたらすだろうと考えている人もいます。
AGI がどれほど現実離れしているかを考えると、そのような心配は少し大げさかもしれませんが、念のためルンバにとっては良いことかもしれません。
