こんにちは、しらすです。
AIが仕事を奪う、とか、シンギュラリティがやってきてコンピュータが暴走する、なんて話を聞くようになって久しいです。AIの世界は今後どんどん進化していくとは思いますが、「シンギュラリティ」という言葉について今の考えを残しておきたいと思いブログを書いています。
シンギュラリティとは？AIとは？
2016年3月に Alpha Goがトップ囲碁棋士のイ・セドルを破ったことで、一般的にも注目度が劇的に増したAI。日本語では人工知能なんて呼ばれたりします。正式名称はArtificial Intelligenceで1956年のダートマス会議で初めてこの名前が使用されました。
シンギュラリティ(技術的特異点)とは、このAIの知能が全人類の知識を上回るタイミングのことを述べており、2045年にこれが起こるというのが今一般的に言われているタイミングです。人工知能とは学習する機械のことであり、人類の知識を超えた人工知能はどう学習するのか予測がつきません。このシンギュラリティはアメリカの発明家レイ・カーツワイルによって提唱されたものであり、技術は指数的に進歩するという彼の歴史研究の結果に基づいて2045年という予想が出されています。
ディープラーニングがシンギュラリティを加速する
現在AI業界で話題になっているのは、「ディープラーニング」という機械学習手法です。これは「ニューラルネットワーク」というモデルを多層化した認識構造に対して、各ニューロン間の結合を学習により重みづけしていくものです。昨今ではGAN（敵対的学習）なども話題を集めて久しいですが、根本はこの「ディープラーニング（多層化されたニューラルネットワーク）」です。
ディープラーニングの発展が、上記のAlphaの快挙に繋がっているわけです。詩や本を書いたり、最近では漫画を描く人工知能まで現れています。
ディープラーニングの広まりメモ
2012年に2つのビックニュースが画像認識業界を騒がせました。
一つ目はImageNetという世界的画像認識コンテストにおいて2位以下に10％以上の差をつけて優勝したアルゴリズムがディープラーニングを用いたものであったことです。毎年、１～２％程度の進歩を争うものだったのですが、ディープラーニングが圧倒的な性能を出したのです。
二つ目は「Googleの猫」です。ディープラーニングを用いたマシーンにYoutubeを学習させ続けると、特徴量を規定していないにもかかわらず猫を認識するようになりました。
それまでは特徴量は人が規定するものだったのですが、勝手に特徴量を学習できるというのは今後の汎用的な利用を思わせる素晴らしい結果でした。この頃からディープラーニングが一気に広まっています。
ただし、2020年の今日においてはまだまだ汎用的な知能としての課題は多く残っています。しかし2012年からの加速度的な進歩を考えると2045年という時を待たずしてシンギュラリティに達するのではと感じるところです。
まとめ
現在は第3次AIブームです。XOR問題で終わった第1次、フレーム問題に泣いた第2次ときて、現在は”限界”を感じさせる事象は起こっていないように思います。社会構造を変えてしまうほどドラマティックな変化が続くこのAIを取り巻く業界は大変刺激的だと感じます。
色々書きましたが結局思ったのは、この業界の一端にかかわり続けるためには手を抜かず継続的に勉強していく必要があるということ。ブログを書いていたら勉強意欲がわきました。まとまりのない内容でしたが、メモということでご容赦ください。
コメント
AIの知能が全人類の知識を上回る事ができ、個人の脳にリンクさせられたら・・・と思うと夢が広がりますね。
人間の脳に収まるかはさておきAIの管理者より知識が上回るとなると制御できず
SF映画のような展開になるかもしれませんね（スカイ〇ットetc.）
AIの知能が全人類の知識を上回り人類が制御不能になる可能性もありそうですね。
それでもその知識量を人間の脳とリンクさせる事が可能ならとても興味深いことが起きそうですね。
倫理を考慮せずにAIだけで最適化した世界はいったいどのように変化するのか考えるのも面白そうです。
スカイ〇ットのように学習させないと・・・
人ではできなかったことがコンピュータと接続されることでできるようになる！というのは面白いですよね。広義にはオーグメンテッド・ヒューマンという分野になるようです。google glassとかも近い思想だなーと思いますが、やはり”思考部分”をコンピュータに接続することで高速化するというのが面白そうですよね。脳の外部接続に関する視点としては伊藤計劃さんのハーモニーも面白いですよ。