人工知能（AI）は、常に興味深い話題であり、しばしば謎に包まれ、推測に駆られ、ハリウッドの華やかさで彩られてきました。

映画はAIを感情と意識に満ちた感覚を持つ存在として描いていますが、今日のAIがそのような表現を反映しているかどうか疑問に思わざるを得ません。現代におけるAIの現実を明らかにする時が来ました。

AIの基本を理解する

AIを解読するには、基礎的な理解が不可欠です。人工知能は基本的に、従来は人間の知性を必要としていたタスクを実行できるコンピュータシステムの構築を中心としています。音声認識から意思決定まで、これらのタスクには一つの本質があります。それは、本当に理解したり感じたりするのではなく、実行するということです。

例:

SiriやGoogle Assistantなど、スマートフォンの音声アシスタントを考えてみてください。天気について尋ねると、素早く情報を取得して応答します。この迅速な検索と応答がインテリジェントに見えます。

しかし、人間のように天気を「理解」しているわけではありません。太陽の暖かさや風の冷たさを感じることはありません。代わりに、音声コマンドを認識し、データを処理し、プログラミングとアクセスできるデータに基づいて要求された情報を提供します。

これがAIの実際の動作です。音声認識とデータ処理の組み合わせにより、人間の対話を模倣したタスクを提供します。

感覚はないが、非常に効率的

ハリウッドは深い感情と複雑な気持ちを持つAIを示唆するかもしれませんが、OpenAIのGPT-4 のような今日のAIモデルは、厳密に計算的です。複雑な数学モデルとして機能し、膨大なデータセットを信じられないほどの速度で処理します。その「決定」は、本物の感情的な表明というよりも、瞬時の計算に近いものです。

残念ながら、感情的に感覚を持つAIの夢は、まだ私たちの手の届かないところにあります。Wikipediaを引用すると：

Artificial intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, as opposed to the intelligence of human beings or animals. AI applications include advanced web search engines (e.g., Google Search), recommendation systems (used by YouTube, Amazon, and Netflix), understanding human speech (such as Siri and Alexa), self-driving cars (e.g., Waymo), generative or creative tools (ChatGPT and AI art), and competing at the highest level in strategic games (such as chess and Go).

このような定義は、私たちの感情に共鳴し、人間の行動を本物のように反映できる会話型AIコンパニオンを持つという幻想を打ち砕きます。

機械学習：現代AIの基盤

現代AIは機械学習（ML）に多くを負っています。MLは、広範なデータを分析することで、直接プログラミングなしに特定のタスクを実行する能力を機械に習得させることを可能にします。

しかし、これは本当に理解するというよりも、統計的にパターンを認識することに近いことに注意が必要です。これは確かに、映画的なAIのファンを失望させるかもしれません。

例:

Spotifyのような音楽ストリーミングプラットフォームを閲覧していると想像してください。時間の経過とともに、プラットフォームがあなたの音楽的嗜好に密接に合った曲やプレイリストを提案していることに気づくかもしれません。これは魔法ではありません。これは機械学習の働きです。

曲を聴いたり、スキップしたり、プレイリストに追加するたびに、Spotifyはこのデータを収集します。MLアルゴリズムがあなたの好みを分析し、パターンを特定します。これらのパターンに基づいて、プラットフォームはあなたが楽しめるかもしれない他の曲やジャンルを予測して推薦できます。

つまり、プラットフォームを使えば使うほど、機械学習（ML）の力のおかげで、あなたの音楽的嗜好をより良く理解するようになります。

狭いAIからAGIへ：私たちはどこにいるのか？

AIには2つの大きなカテゴリがあります：狭いAIと汎用AI。

  • 狭いAI：今日私たちが主に持っているものです。これらのAIは、言語の翻訳やゲームのプレイなど、特定のタスクに優れています。一般的な理解や意識を持っていません。
  • 汎用AI（AGI）：ほぼすべての認知タスクで人間を上回ることができる仮想上の将来のAI。映画のAIに近いですが、まだそこには到達しておらず、到達するかどうかも議論の余地があります。

違いを説明するために：

  • 狭いAI：

90年代後半にチェス世界チャンピオンのガルリ・カスパロフを破った チェスプログラムDeep Blueを考えてみてください。Deep Blueはチェスにおいて卓越しており、最高の人間プレイヤーの一人をも打ち負かしましたが、それだけでした。

コーヒーを入れたり詩を書いたりするよう頼んだら、まったくお手上げでしょう。

  • 汎用AI（AGI）：

「スタートレック：新世代」の架空のAI、データを想像してみてください。データは文学や科学から音楽や人間行動に至るまで、数え切れないほどの分野にわたる膨大な知識を持っています。

絵を描き、楽器を演奏し、哲学的な議論に参加し、新しい状況に適応できます。さまざまな領域にわたるこの柔軟性と適応能力がAGIの概念を代表しています。

なぜ混乱が生じるのか？

ハリウッドとメディアの誇大宣伝は、意図せずして拡大されたAIのイメージを作り出しました。AIが歴史的に人間だけが行ってきたタスクを引き受けると、それを擬人化したくなり、誤解につながります。

アニメや映画で満たされた子供時代の思い出は、AIに溢れた未来を描いていました。しかし、現実は別の物語を語っています。私たちの技術的優先事項は見当違いのようで、真のイノベーションはしばしば金銭的利益のために脇に追いやられています。

AIの未来：何を期待すべきか

AIにおける記念碑的な進歩があっても、その核心は計算的なままです。感覚を持つ機械への願望（または恐怖）は、まだフィクションに根ざしています。それでも、産業を革命化し、生活水準を向上させるというAIの約束は疑いの余地がありません。

感覚を持つAIへの真の進化は、私の見解では、量子コンピュータ の出現によってのみ実現するかもしれません。AIの進歩を加速させる可能性のある注目すべき発展は、量子コンピュータの出現と改良です。

従来のコンピュータはデータの最小単位としてビットを使用し、0または1で表されます。しかし、量子コンピュータは量子ビットまたはキュービットを活用し、重ね合わせにより0、1、またはその両方の状態に同時に存在できます。この特性により計算能力が指数関数的に向上します。

例:

複雑な迷路を解こうとしていることを想像してください。従来のコンピュータは解決策を見つけるために可能な各ルートを一つずつテストします。一方、量子コンピュータは複数のルートを同時に探索でき、解決策を見つけるのに必要な時間を劇的に短縮します。AIに適用すると、これはより高速なデータ処理、より洗練されたアルゴリズム、そして現在計算的に不可能な分野でのブレークスルーを意味する可能性があります。

量子コンピューティングにより、AIは以前は達成不可能と考えられていた偉業に近づくことができると推測されています。一部の専門家は、真のAIは量子コンピューティングの全可能性を活用して初めて実現するかもしれないとさえ示唆しています。この技術はまだ初期段階にありますが、AIへの影響は深遠で、大いに期待されています。

結論

今日のAIは、それ自体が驚異であり、私たちの社会の構造そのものを変えつつあります。映画に描かれた感覚を持つ存在からは程遠いですが、その計算能力を過小評価することはできません。技術の驚異の時代をナビゲートする中で、AIを理解し賢明に活用することが最重要となります。

誤情報が蔓延する世界において、AIはしばしば誤解の犠牲となります。AIの実際の能力を見極め、誤解を避けることが不可欠です。この記事は、AIの現実、その影響、そして将来の方向性に光を当てることを目的としています。