──技術的特異点も論じられています。
技術的特異点は2045年に来ると予測する人たちがいる。ほぼ30年後に人間より頭のいいAIができるというのだ。それ以降、コンピュータが何を考えているか、人間にはわからなくなる。彼らの主張によればAIがまた新たなAIを作るという。その後については見方が分かれる。恐ろしい時代を迎えると警告する人と、どんな問題もAIが解決してくれるという楽観的な人とがいる。もともと技術的特異点は物理や数学の概念であり、その点を超えると関数値が計算できなくなるなど、特異な現象が起きる。しかし、AIでそんなことがありえるのか。
──深層学習でAIによる「概念」把握が可能になるとも。
深層学習は確かに今のAIブームの中心トピックスだ。だが深層学習によって、AIが人間のような概念把握をできるわけではない。内部では単なる統計計算を積み上げているだけだ。人間の概念とは社会的コミュニケーションから醸成されるもので、統計計算結果とは異なる。ビッグデータが使えるので統計計算が有効になり、深層学習が実用化された。しかし、自動的なパターン分類を人間の分類と一致させる手間もかかる。
もちろん深層学習という技術自体を否定しているのではない。うまく使えば、たとえばロボットを巧妙に動かせたりするかもしれない。ただ、それをいかにも万能のごとく宣伝するのは、研究開発の担当者として不誠実ではないか。
生物とは根本的に違う
──結局は、AIは機械的な存在にすぎないのですか。
機械は生物とは異なり過去のデータを効率よく処理しているだけだ。複雑に見えるAIでも、作動の仕方は外部から人間が与えている。新たな環境条件に柔軟に対応しようとする生物とは根本的に違う。脳のメカニズムを表面的にまねしても、人間の思考が実現できるわけではない。
汎用AIではなくて、専用AI、つまりある実用的な目的に特化した技術を、どこまでも精錬していくべきではないのか。さらに人間の生命的直観も組み合わせる。そうすれば、AIやビッグデータの技術は未来のエースになるだろう。
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