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2045年問題って何?人間を超えるAIの未来は本当に来るのか

AIの未来のイメージ

「2045年にAI(人工知能)が人間を超える」「AI(人工知能)が人類最後で最悪の発明になる」このように、AIの未来について様々な噂を聞くようになりました。

現在、AI(人工知能)の開発が進み家電製品でもAI(人工知能)という言葉を見かけるようになるくらい身近な存在となりましたよね。しかし、その一方で何やらネガティブな噂を聞くようになっているのもまた事実。

そこで今回は、AI(人工知能)とセットで語られる2045年問題とは何かを押さえ、それについて著名人からどのような見解や提言が出ているか、そして特定の領域に特化したAI(人工知能)であれば既に人間を超えつつあり「AI(人工知能)を作るAI(人工知能)」が登場していることをお話しします。

2045年に何が起き、何が問題となるのか

AIと世界のイメージ

それではまずは2045年問題の概要からお伝えしましょう。

AIの未来について見ていくと2045年という年号を見る機会が多いですよね。

この年号が出てくるきっかけとなったのはAI(人工知能)の研究における世界的権威であるレイ・カーツワイル氏の著書『The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology』。

そこで提唱されているAIの未来はどんなものなのでしょうか。

カーツワイル氏によるとAI(人工知能)が自分を規定しているプログラムを自ら改良するようになるとその進化は永続的に続くといい、これによって「全人類の知性の総和」がAI(人工知能)の性能に追い抜かれると、今後の発明はAI(人工知能)が行うようになるとしています。これを「技術的特異点(シンギュラリティ)」。2045年にくるというのです。勿論そこを起点に到達するレベルはとても人間では予測できるものではありません。

このようなAIの未来について多くの著名人から懸念の声が出ています。

また、アメリカの実業家であるイーロン・マスク氏は、AI(人工知能)の開発によって悪魔を呼び起こそうとしているという言い方をし批判。そしてその悪魔はコントロールができないだろう、そしてAI(人工知能)は核兵器よりも危険かもしれないと問題提起をしています。

マイクロソフトの共同創業者であったビル・ゲイツ氏も懸念している側の一人です。

うまく管理すればプラスに作用するものの、数十年後には知能が強くなりすぎて何か問題が生じるのではないかと発言しています。

そして、イギリスの物理学者であるスティーブン・ホーキング博士による指摘はさらに深刻なものでした。

完全なAI(人工知能)の実現は人類の終焉を意味するかもしれないというのです。また、AI(人工知能)が自ら意思を持って自立し今までにない速さで能力を拡張し自信を設計し直すかもしれず、勿論人間の進化の速度で勝ち目はなく取って代わられるだろうとしています。

このように、AI(人工知能)の発明は人類最大にして最後の出来事になる可能性があるなど度々警鐘を鳴らしていました。

ですから、AIの未来について私達の日常生活というレベルでも無関係ではありません。

AI(人工知能)が人間を超え、よりよい働きをするようになれば人間の仕事は奪われるということになります。このようになると人間なしでも生産性が保たれるのでどのようにして生活手段を得るかが重大な問題です。

東ロボくんに見る、AIの未来の限界

受験のイメージ

ここまで説明していくと、2045年問題や著名人が警告するAIの未来は本当に起きるのか疑問に思いますよね。

そこで新井紀子さんという方をご紹介しましょう。

この方は2011年から2016年にかけて「ロボットは東京大学に入れるか」ということで「東ロボくん」というプロジェクトの中心人物となっていた方です。
彼女は自身の著書である「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」で、2045年問題で懸念されているようなシンギュラリティは到来しないと断言しています。

その根拠として、東ロボくんを通して見えたAI(人工知能)の限界を指摘。

AI(人工知能)は、計算や知識の詰め込みをするのは容易でも文章の意味を理解するのは厳しいというのです。また、AI(人工知能)はあくまで計算機であり、その範囲を越えた機能を果たすことの厳しさもあげています。

特定領域では人間の能力を超えている

AlphaGoのイメージ

それならばとAIの未来に対し、安心しきるのは早計です。

既に様々なメディアで言及されている通り特定領域で人間の能力を凌駕しつつあります。

AlphaGoという囲碁のAI(人工知能)が,2016年に韓国のトップ棋士に勝ったのがその例の一つ。

ここで挙げたようなAlphaGoのように、囲碁をする、車を運転するなど特定の作業にのみ従事できるAI(人工知能)のことをタスク型AIと言います。

勿論、先ほど挙げたAlphaGoが車を運転するといったことは不可能です。

一方で、AI(人工知能)自らがより優れたものを作り出したり人間の代わりになんでもやるといったものを汎用AIと言いますが、これは現時点ではまだ研究段階に留まっています。

現状として直接シンギュラリティに繋がるとは断言できないですが、特定領域に特化したAI(人工知能)のバラエティが増えるほど私達の仕事に影響が出て来る可能性があるのはいうまでもありません。

AI(人工知能)を作るAI(人工知能)、AutoMLの登場

googleのイメージ

ここまで、AIの未来についてや新井紀子さんの見解、そして汎用AIについて述べてきましたが、2017年に衝撃的な発表がありました。

グーグル・ブレインの研究者による「AI(人工知能)を作るAI(人工知能)」にあたる「AutoML(Automatic Machine Learning)」が発表されたのです。

これは機械学習のプログラムがAI(人工知能)によって書かれるというもので、そこで作られた「子AI(人工知能)」の中でもNASNetというものが注目されています。

このAI(人工知能)はリアルタイムの映像から人やモノを自動で認識することに特化したものですが、これまで人間が作り出したものより1.2%精度で上回ったというのです。また、これまでの最先端モデルよりも計算量が削減されたということもあり効率よく運用されているということに。

今回の研究結果については、シンギュラリティと結びつけた論調があがっただけでなく、専門的な知識がなくてもソフトウェアを簡単にオーダーメイドできる可能性を期待するといった論調があります。

これは今後も注目していくべきでしょう。

 

AIの未来のイメージ

以上、今回は「2045年問題って何?人間を超えるAIの未来は本当に来るのか」と題し2045年問題とは何かと著名人らの見解や提言、タスク型AIと汎用AIについて紹介した上で「AutoML」というAI(人工知能)を作るAI(人工知能)をご紹介しました。

AI(人工知能)が自らを改良し「全人類の知性の総和」がAI(人工知能)の性能に追い抜かれるのが「技術的特異点(シンギュラリティ)」といい2045年に起きると推測されています。そしてこれにより今後到達するレベルは人間ではとても推測できないというのが2045年問題です。

これを危惧する声がある一方で、AI(人工知能)には「読解力」という壁があり、人間の全てを超えることはまだ難しいです。一方で、特定の領域に特化させたAI(人工知能)は既に人間を超えており、自らAI(人工知能)を作るAI(人工知能)は実現されています。

これらを総合して考察すると、「『全人類の知性の総和』でなかったとしても今後多くの領域でAI(人工知能)に追い抜かれていく」でしょう。

AI(人工知能)にはまだ読解力という壁があります。だからこそ、人間にしかできないことでAI(人工知能)と共存できるといいですよね。

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