「AIの真の目標はもはや知能ではないかもしれません」
AIの真の目標は知能ではないかもしれない
AIは産業応用に急速に進展しており、大規模な言語モデルを使用して企業のITを自動化するなどの応用が行われています。これらの応用により、実際の知能の問題は無意味になる可能性があります。
イギリスの数学者であるアラン・チューリングは、1950年に「機械は思考できるか」という問題を検討することを提案しました。彼の問いは、数十年にわたる人工知能研究の議論を枠組みとしました。
AIについて考える数世代の科学者にとって、「真の」または「人間の」知能が達成できるかどうかという問題は常に重要なテーマでした。
今や、多くの人々にとって、そのような問いはますます重要ではなくなっている可能性がある転換点に立っているかもしれません。
また： 最高のAIチャットボット：ChatGPTと試す代替案
近年登場した産業AIと呼ばれるものが、そのような高尚な関心の終焉を示しているかもしれません。AIは、コンピュータ科学者ジョン・マッカーシーによって初めて提唱されてから66年間で最も能力が高まっています。その結果、AIの産業化は知能から達成への焦点を移しています。
これらの成果は驚くべきものです。例えば、GoogleのDeepMindユニットからのタンパク質の折りたたみを予測できるシステムであるAlphaFoldや、スタートアップ企業OpenAIのテキスト生成プログラムGPT-3などがあります。これらのプログラムは、知能と呼ばれるかどうかにかかわらず、産業的な約束を持っています。
また： ChatGPTの使い方：知っておくべきすべて
その他にも、AlphaFoldにはバイオロジー界を興奮させる可能性のある新しい形態のタンパク質を設計するという見通しがあります。GPT-3は、従業員や顧客の問い合わせに人間の介入なしで文章で応答するなど、ビジネスタスクを自動化できるシステムとして急速に定着しています。
このような実用的な成功は、Nvidiaなどのチップメーカーを中心とする豊富な半導体分野によってもたらされており、知能に対する古い関心を超える可能性があります。
産業AIのどの分野でも、そのようなプログラムが知能を達成するかどうかは誰も気にしていないようです。明らかな価値を示す実用的な成果があることを前にして、「しかし、それは知能なのか？」という古い問いは意味をなさなくなっているかのようです。
また： AI批評家ゲイリー・マーカス：MetaのLeCunは私が数年前に言ったことにやっと同意し始めている
コンピュータ科学者のヘクター・レヴェスクが書いたように、AIの科学と技術との間では、「残念ながら、AIの技術がすべての注目を浴びている」ということです。
確かに、真の知能の問題は、わずかな思想家にとってまだ重要な問題です。先月、ENBLEはその問題に非常に関心を持つ2人の著名な学者にインタビューしました。
FacebookのオーナーであるMetaのAIチーフサイエンティストであるヤン・ルカンは、AIが進むべき方向についての考察として、この夏に発表した論文についてENBLEと詳しく話しました。ルカンは、現在の深層学習の主要な業績が、彼が「真の」知能と呼ぶもの、つまりコモンセンスを用いて行動計画を立てる能力などを達成しないだろうと懸念しています。
また： この新しい技術はGPT-4やそれに類するすべてを凌駕する可能性がある
ルカンは、真の知能がない場合、そのようなプログラムは最終的には壊れる可能性があるというエンジニアの懸念を表明しています。
「自動運転のためのADAS（先進運転支援システム）を構築するためのWaymoなどの取り組みについては、レベル5の自動運転車がコモンセンスなしで実現する可能性は十分にあると思いますが、それには徹底的なエンジニアリングが必要です」とルカンはENBLEに語っています。
また、ニューヨーク大学の名誉教授であるゲイリー・マーカスは、深層学習の頻繁な批判者であり、人間の知能に似たものを見つけるという点ではAIは行き詰まっているとENBLEに語りました。
「私はそれが知能であるかどうかについて議論したくありません」とマーカスはENBLEに語りました。「しかし、一般的な知能や適応的な知能と呼ぶことができるような知能の形態については、私は心配しています[…]私たちにはそういった機械はありません。」
メタのヤン・ルカン（右）とAI評論家のゲーリー・マーカス。
ますます、ルカンとマーカスの懸念は古風に思えるようになってきました。産業用のAI専門家たちは困難な質問をすることを望んでいるわけではなく、単にスムーズな運用を求めています。AIに携わる人々がますます増え、データサイエンティストや自動運転車のエンジニアなど、研究の基本的な科学的な問いから遠ざかった人々がAIに触れるようになるにつれて、「機械は思考できるのか？」という問いはますます関係のないものとなっています。
AIの限界を認識する科学者でさえも、その問題を置いておいて技術の実用的な有用性を楽しむことが誘惑されます。
また: 私はChatGPTを使用してこれらの10のマイナーなプログラミング言語で同じルーチンを書きました
マーカスやルカンよりも若いが、実用と深遠の二分法を念頭に置いている学者として、DeepMindの共同設立者であるデミス・ハサビスがいます。
2019年にニュージャージー州プリンストンの高等研究所で行われた講演では、ハサビスは、一つのことしかうまくできない多くのAIプログラムの限界について指摘しました。ハサビスによれば、DeepMindはより広範で豊かな能力を開発しようとしています。「私たちは他の問題を解決するためのメタソリューションを見つけようとしています」と彼は述べました。
それにもかかわらず、ハサビスは最新のDeepMindの発明が優れている特定のタスクにも同様に魅了されています。
また: ChatGPTを使用してExcelの数式を書く方法
DeepMindが最近、ディープラーニングの基盤となる線形代数を行う改良された方法を発表した際、ハサビスは知性とは関係なくその成果を賞賛しました。
ハサビスはTwitterで「コンピュータグラフィックスからニューラルネットワークのトレーニングまで、すべてが行列の乗算だということがわかりました」と書きました。これは本当かもしれませんが、それは単なるツールの改良に対する知性の探求を無視する可能性を持っています。それがうまくいけば、なぜ疑問を抱かないのかと言えるでしょう。
AIの分野は態度の変化を経験しています。以前は、どんなに優れたAIプログラムの成果であっても、「それが知的であるとは言えない」と懐疑的な発言で迎えられることがありました。これは、AIの歴史家であるパメラ・マコードックが「ゴールポストを動かす」と呼んだパターンです。
また: ChatGPTを使用してコードを書く方法
現在では、逆の方向に進んでいるように思われます。人々はAIとラベル付けされた何でも知性に帰する傾向があります。GoogleのLAMDAのようなチャットボットが十分な自然言語の文章を生成すれば、誰かがそれが知覚を持つ存在であると主張するでしょう。
イギリスの数学者アラン・チューリングは、「一般的な教養のある意見」が機械に知性があることを受け入れるようになるだろうと予想していました。
チューリング自身がこの態度の変化を予測していました。彼は、コンピュータと知性について話す方法が、コンピュータの振る舞いを知性として受け入れる方向に変わると予測していました。
「私は、世紀の終わりになると、言葉の使用法と一般的な教養的な意見が大きく変わっているため、機械が思考していると言っても反論されることはないだろう」とチューリングは書きました。
知性という真摯な問いが薄れるにつれて、知性の空虚な修辞は他の目的のために社会に自由に浮かび上がることが許されています。
また: NVIDIA CEOジェンセン・ファン：AI言語モデルは「これまでに存在した中で最大のソフトウェアの機会の一つ」となりうる
最近のFast Company誌での素晴らしく混乱した賞賛記事では、コンピュータ業界の重役であるマイケル・ホックバーグと退役した空軍将軍であるロバート・スパルディングが、知性を軽率に主張することで地政学的なリスクについての厳しい警告にオルガン音楽を加える方法を紹介しています。
人工汎用知能システムの訓練においては、賭けの額は高まるばかりです。AIは、人間の心の独特の能力を説得力を持って再現する最初のツールです。それは、すべての市民に対してユニークなターゲットユーザーエクスペリエンスを作り出す能力を持っています。これは潜在的に究極のプロパガンダツールであり、歴史に例のない欺瞞と説得の武器です。
ほとんどの学者は、「人工汎用知能」という用語が意味を持つ場合であっても、それが今日の技術で達成されることにはほど遠いと同意するでしょう。ホックバーグとスパルディングのプログラムができるとされることは大いに誇張されています。
また: AIが私たちがまもなく動物と話すことを可能にするかもしれません。以下にその方法を示します
AIが達成していることについてのこのような軽率な主張は、LeCunやMarcusのような個人の微妙な発言を隠蔽しています。知性ではなく説得力に関心を持つ修辞体制が形成されつつあります。
それが見通しのある未来の方向かもしれません。AIが生物学、物理学、ビジネス、物流、マーケティング、軍事などでますます成果を上げ、社会がそれに慣れてくるにつれて、知性の有無を気にする人々はますます少なくなるかもしれません。
