(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ143
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2045年頃に人類は技術的特異点(Technological Singularity)を迎えると予測されている。
未来技術によって、どのような世界が構築されるのか？人類はどうなるのか？
などを様々な視点から網羅的に考察し意見交換する総合的なスレッド。
■技術的特異点：収穫加速の法則とコンピュータの成長率に基づいて予測された、
生物的制約から開放された知能[機械ベース or 機械で拡張]が生み出す、
具体的予測の困難な時代が到来する起点。
■収穫加速の法則：進歩のペースがどんどん早くなるという統計的法則。
ここでの進歩とは、技術的進歩だけでなく生物的進化、生化学的秩序形成も含む。
★ 関連スレ(特化した話はこちらで)
(AI) 技術的特異点と政治・経済・社会 (BI)
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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ142
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https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1156805.html
AIウォーズ ニッポン復活の未来戦略〜グーグル、FBに勝つ秘策〜(第2回)：なぜAI・ディープラーニングは革命的なのか〜日経TechLiveXテキスト〜
https://plus.paravi.jp/business/000258_2.html
奥平：このお話を伺っていると、これはヒトの営みという話だと思うんですが、ヒトの営みは大体できるようになるということですか？
松尾：僕は、知能の仕組みは大体できるようになると思いますね。
安田：そこがすごく聞きたかったんです。AIでは、昔から弱いAIと強いAIと言って、要は人間にそっくり、あるいは人間をしのぐような超高性能なアンドロイドができあがるのか。
奥平：2045年のシンギュラリティ（AIが人間の能力を超える技術的特異点）という話ですよね。
安田：或いは、局面局面で人間をしのぐような、作業に特化したAIが出てくる、つまり弱いAIなのか。松尾さんは、強いAIも実現できうるというお考えですか？
＜AIはヒトを超えるか＞
松尾：強いAIは実現できます。ただ、よく言われる知能の話というのは、僕は生命と知能を混同しているのではないかと思っています。
例えていうなら、人間と知能の関係は、鳥と飛ぶことの関係と一緒です。飛ぶことを工学的に追究して原理を解明し、それを人工物として作ると飛行機になります。ですが、飛行機は朝になったらチュンチュン鳴いたりしないし、巣を作って子育てもしません。
それは、飛行機だから。それと同じで、人間の知能というのは、原理は比較的単純なものだと僕は思っています。これは近い将来、明らかになると思います。
これを工学的に作り出すと人工知能になって、これはいろいろな産業領域や、我々の生活の中でいろんな使い方があると思います。
ただ、この人工知能は我々のように美味しいものを食べたいとは思わない。征服したいとは思わないんです。それは、生命じゃないから。そこはよく混同されがちです。 >>370
瀧口：それは、人間の本能の部分の仕組みだからですね？
松尾：そうです。目的の設定というのが、人間の場合は、自己再生産とか、自分を守る、子孫を残す、仲間を助けることが組み込まれているわけですが、
ところが、AI、ロボットの場合は、これを外から与えられるものですから、どういう目的で使うのかによって挙動が変わる。
だから、囲碁に勝ちなさいと学習させれば、アルファ碁ができますが、囲碁盤を引っくり返すということはないわけです。
奥平：人知を超えたり、それに匹敵するようなものはできるけれども、人間そのものは作れないと。
松尾：はい。人間とは全然違いますね。
奥平：そこは昨今、混同しているところですね。
松尾：よく映画などでごっちゃにして描かれるので、そこは混同しやすいんですが、だいぶ違うと思います。
ＡＩはいろいろな産業社会の中で使われると思いますが、人間の人間性はよりクリアになってくると思いますし、ＡＩの知能が高いということではないと思います。 >>371
https://plus.paravi.jp/business/000258_4.html
瀧口：なるほど、人間の本質に戻っていくということですね。そのディープラーニングができるようになったことは、どれぐらいのインパクトですか？
＜ディープラーニングがもたらす産業革命＞
松尾：これは、技術的にはすごくシンプルなんです。最初、二乗法を深い関数を使ってやりますので、そのパラメーターをデータから推定しますということですから。
なので、非常にシンプルなんですが、シンプルであるがゆえに、いろんな技術がどんどん積み重なっていく。
これは、例えて言うならば、トランジスタ。トランジスタが素子で信号を増幅する。原理は簡単なんです。
しかし、これが集積してICになり、ＬＳＩ、ＶＬＳＩになり、それによってパソコンができ、スマホができ、今、我々の周りはありとあらゆるものの電子機器にこの回路が入っていますが、これと同じような変化が僕は起こるんだろうと思っています。
ですから、時代感で言うと、僕はディープラーニングの技術というのはインターネットの出現、トランジスタの発明、エンジンの発明、電気の発明に匹敵するぐらい、数十年に一度の大きな変化なんじゃないかなと思います。
奥平：まさに、産業革命的なインパクトがあると？
松尾：だと思います。 >>372
瀧口：では、こちらの図で実際に解説していただけますか？
松尾：先程の、認知・運動系、それから記号・言語系という発展を思い浮かべていただくとわかりやすいと思います。
まずは、認知の方から始まっていきます。最初は、医療画像の診断ができる、防犯・監視ができる。それがだんだん、運動系にまで及んでくる。そうすると自動運転だったり、農業の自動化、物流などいろんなロボットが出てくる。
それから家事・介護など複雑なこともできるようになってくるのが、行動とプランニング、行動に基づく抽象化の段階です。
次に、記号・言語系にいきます。言葉の理解ができるようになって、本当の意味でも翻訳ができたり、ホワイトカラー支援が全般的にできるようになってくるだろうと、こういう変化が起こってくると思います。
奥平：例えば、翻訳というのは2025年ぐらいには相当使えるものが出てくると？
松尾：はい。これは、僕が4年ぐらい前に書いたものですが、この予想よりも3〜５倍速いスピードで技術が進んでいます。
瀧口：もっと早くなるのではないかということですね？
松尾：そうです。それで、ここで言っている翻訳というのは、先ほどのフリップの1階部分と2階部分が統合されたような翻訳。
本当の意味の翻訳ですが、今のGoogle翻訳でもそうとう深くなっていて、2階単独でもディープラーニングを使うとそうとう精度が上がるということもわかっています。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
