シンギュラリティとは?2045年問題と最新AI技術をまとめて解説します!

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テクノロジー
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シンギュラリティ って本当に起るのかな?

2045年問題について詳しく知りたい!

なんてお考えではないですか?

AIテクノロジーの進歩で仕事が無くなるであったり不安になる事もあるかもしれません

しかし筆者はAIテクノロジーによって訪れる社会は、今よりもずっと快適なAIテクノロジーと共生する社会であると考えます。

この記事を読んでもらえるとシンギュラリティや2045年問題とは何なのかAIで何が出来るのかという事が理解してもらう事が出来ますよ!

シンギュラリティとは?

人間の知性をAIが超える!?

シンギュラリティ1)技術的特異点とは、AIが人間の知性を超えて人間よりも、より高度な技術を生み出すことが可能になる時点の事を言います。

有名なシンギュラリティ論者は、レイ・カーツワイル氏です。

レイ・カーツワイル氏は人工知能研究の世界的な権威であり、現在Googleで機械学習や自然言語処理を応用したサービス「スマートリプライ」などの開発に携わっています

TEDにてカーツワイル氏によるシンギュラリティについての講演映像がありますのでご覧ください。

日本語字幕もつていて8分ほどにまとまっています。

収穫加速の法則とは

収穫加速の法則とは、レイ・カーツワイル氏によって提唱されていて「テクノロジーの進歩は直線的ではなく指数関数的に向上する」という考えです。

指数関数的とは、あるイノベーションが起きた際に、その次の段階のイノベーションに至るまでの期間が短縮される事を指しています。

例えば、5,000万人ユーザーを獲得するまでにかかった期間を見てみましょう。

飛行機では68年、車は62年、テレビは22年、PCは14年インターネットは7年、ツイッターは2年、ポケモンGOに至っては19日となっています。

テクノロジーの進歩が直線的であればスマホが5,000万人のユーザーを獲得するまで68年かかると言えるでしょう。

まさにテクノロジーの進歩は指数関数的に向上していると見て取れますね。

出所:steemit/@johnnywingston

シンギュラリティは近い

テクノロジーにより人間を超えるテクノロジーが生み出されるには未だ至っていませんが、人間の脳の能力を数値化した場合に2)例えば記憶領域で言うと人間のシナプスをバイト数に換算した場合には150TBだと言います。スーパーコンピュータ 京の記憶容量は1.26PB=1,290TB特定の分野においては、すでに人間の脳力を超えるテクノロジーも誕生して来ています。

収穫加速の法則では、2013年に人間の脳力を超えるテクノロジーの到来を予測していましたが実際に2011年にスーパーコンピュータ 京によって成し遂げられています。

続いてのプロセスは2020年に100,000円程のコンピュータが、その脳力を超えると言われています。

そして2045年にはシンギュラリティ が到来するとレイ・カーツワイル氏は2005年に著した「シンギュラリティ は近いで語っています。

実際に5G対応のスマホは8K対応で通信量はLTEに比べると100倍にもなると言います。

あくまで理論値ではありますが既に脳力としてはテクノロジーが人間を凌駕しています。

2045年問題とは

2045年問題とは具体的にどのような状態を指しているのか著名人の見解を例に見ていきましょう

イーロン・マスク「人類はAIによって悪魔を呼び出そうとしている」

宇宙開発や火星移民を目指す「スペースX」完全自動運転車を開発する「テスラ」の共同設立者およびCEOを務めアイアンマンのモデルとなった事でも有名です

Musk氏は先週、米マサチューセッツ工科大学(MIT)航空宇宙工学科で開催の「2014 Centennial Symposium」で、「AIによって、われわれは悪魔を呼び出そうとしている。五芒星と聖水を持つ男が登場する物語は皆さんもご存じだろう。その男は悪魔を操ることができると確信しているが、実際にはそれは不可能だ」出所:CNET Japan

ビル・ゲイツ「知能が強力になり懸念をもたらす」

Microsoftの共同創業者・慈善活動家のビル・ゲイツ氏もシンギュラリティについて言及しています。

Gates氏は、AIがもたらす実存的な脅威についての質問に対し、「わたしも超知能に関して懸念を抱いている側の1人だ」と回答した。「当面、機械は今後もわれわれのために多くのことをしてくれるはずで、超知的にはならない。うまく管理すれば、これ自体はプラスに評価できる。だが、こうした状況から数十年後には、知能が強力になり、懸念をもたらす」出所:CNET Japan

このようにシンギュラリティに至りAIの処理プロセスが人智を超えてブラックボックス化される事で映画「マトリックス」や「ターミネーター」で描かれるようなAIに人類が支配されるディストピアが訪れるのではないかと懸念されており、このような諸問題が2045年問題として議論されています。

AI革命

今現在、知らない人はいない程に生活に浸透したAIですが、その研究は60年もの歴史を持っています。

現在が第3次AIブームだとご存知でしたか?

第1次AIブーム

その歴史は1950年代〜1960年代にまで遡ります。

主に推論」と「探索による研究が行われました。

得意としたのは、最適解を瞬時に探し出す事。

つまり、事前に決まった答えが用意されているパズルやチェスゲームなどです。

人間社会には答えの用意されていない政治的な要素を多分に含んだ問題が多くあります。

そういった事柄はAIにとっては解決する手段がなくトイプロブレム(おもちゃの問題)しか解けないとして失望のうちにブームは終えて行きました。

第2次AIブーム

1980年代になるとAIで現実の問題解決が出来るとして再び注目される事になりました。

トイプロブレムしか解けないと思われたAIに、それを可能にしたのが「エキスパート教育」です。

とにかく、ありとあらゆるパターンを教え込む事で、ある条件下では答えは何であろうと言う推論を可能にしました。

当時のアメリカでは医療・会計・人事など専門性を必要とする分野において大企業の3分の2が導入していたと言うので、エキスパート教育はそれほど革新的な事でした。

しかし、エキスパート教育にも限界が見られるようになりました。

それは、医者に代わりAIが診断する際に「だるい」や「頭が重い」などの抽象的な事柄について判断する事が難しいという事が分かってきたのです。

つまり、人間社会で言う常識という事について1から全て教え込まなければいけないという事でした。

具体的には、「日本の首都は東京」「江戸幕府を作ったのは徳川家康」などです。

一般常識のインプットは30年経った現在でも終わる事なく続いています。

第3次AIブーム

現在がまさに第3次AIブームの只中にあります。

キーワードとしては「機械学習」と「ディープラーニング3)深層学習」の2つがあります。

まず、機械学習について見て行きましょう。

先のエキスパート教育は単なる知識の詰め込みとなっていましたが、機械学習は、より物事を選択するのに必要な情報をインプットする事で問題解決の精度を上げようとするものです。

例えば、ローンの審査をする際に、必要となる判断材料は、その人の「年収・年齢・職業」などでしょう。つまり、不必要な「血液型や誕生日」などは関係ないと言うことを人が教えると言うものです。

つまり、機械学習では、エキスパート教育の精度を上げるために詰め込む知識やパターンを人の手により学習させる必要があったのです。

そんなAI研究の歴史に革命を起こしたのが「ディープラーニングです。

ディープラーニングを行うAIは問題解決に人の手を必要とはしません

つまりAIが自律的に物事を判断出来るようになったのです。

それを可能にしたのがニューラルネットワークと呼ばれる人間のニューロンの働らきを模倣して作られた技術です。

ニューラルネットワークは構造としては「入力層」「隠れ層」「出力層」の3層に分かれています。

例えば猫を識別すると想定します。

その場合は、入力層から取り込まれた情報を隠れ層で可能性を吟味します。

隠れ層では、体の大きさや目や耳などの各パーツを総合的に判断し出力層に猫の可能性96%犬の可能性が3%人の可能性1%というように伝わりAIの選択としては最も可能性の高い猫と識別するというものです。

そして、このような単純な問題だけではなく、より高度な問題解決も可能にするようにパターンを複雑化し深化させて行く事がディープラーニングであり、その結果ニューラルネットワークの深度が増していきディープニューラルネットワークが出来上がっていき、より問題解決の精度が上がって行きます。

例を挙げると、2015年に行われた画像認識の大会で人間の画像認識エラー率4%を超えてディープラーニング技術を搭載したAIにより3.6%と言う記録が打ち立てられました。

シンギュラリティ が人類最後の発明になります。

と言うのもシンギュラリティ を迎えるとAIが人智を超えたテクノロジーを開発出来るようになるので、人類が社会システムを発展させる必要がなくなるからです。

つまり、面倒な事は全てAIがやってくれるのでシンギュラリティは人類に労働からの解放をもたらしてくれるのです。

References   [ + ]

1.技術的特異点
2.例えば記憶領域で言うと人間のシナプスをバイト数に換算した場合には150TBだと言います。スーパーコンピュータ 京の記憶容量は1.26PB=1,290TB
3.深層学習

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