この前、ツイッターのスペースでイーロンマスク氏のスペースを偶然聞くことが出来ました。
そこで、「AGI」という言葉だけ分かったので調べてみました。
薄毛はAGAでした。
AGI（汎用性人工知能）とは？
AGI（Artificial General Intelligence）とは汎用人工知能と呼ばれるものです。
AIの一種で、非常に高い知能を持っています。
汎用性が高く、人に近い思考や感情を持つAIとしてビジネスの分野で注目を集めています。
人間以上の思考力を持ちながら、人間の感情に寄り添う行動ができる人工知能です。
ではAIとAGI、何が違うのでしょうか？
AIとAGIの違い
現在話題になっているAIは主に2種類あります。
AGIの登場によって「強いAI」、「弱いAI」という表現が用いられています。
アメリカの哲学者ジョン・サールが定義を提唱しました。
AGIは汎用人工知能で「強いAI」です。
人間に近い思考、感情があり自分自身で多くの情報を処理して行動します。
それに対し「弱いAI（Narrow AI）」は特化型人工知能AIです。
高度な学習が可能であり、感情を理解することはできません。
現在ビジネスで多く用いられているのが「弱いAI」です。
AGIの可能性
AGIは人の感情に寄り添いその人に合わせて行動することが可能です。
あなたの疲れている表情からコーヒーを入れてもらうことも可能かもしれません。
体調が悪そうなら最適な処置をしてくれるかもしれません。
将来AGIが実装されたら「ドラえもん」のような存在になるのではないでしょうか？
AGIが求められている理由
AGIが世界で求められている背景には、社会構造の複雑化や人間の価値観の多様性があります。
このような変化の激しい世の中で「弱いAI」は常に最新のプログラムを必要とします。
プログラムの再構築は膨大な費用と労働力がかかります。
それに対し、AGIは常に自分自身で社会の変化に対応し、正解を導きだすことができます。
プログラムを再構築しなくても自分自身で最善の選択をし、人をサポートすることが期待されています。
日本において「２０２５の崖」や「２０４０年問題」対応のためにAGIの活用が期待されています。
「２０２５の崖」とは
２０２５年までにIT技術を活用してビジネスに新しい変革と価値を創出すること（DX推進）が進まないことで経済損失する可能性があると指摘されています。
「２０４０年問題」
超高齢化社会の進行と人口減少で、労働力不足や経済成長の鈍化、医療や介護の負担増加が懸念されています。
AGIはどのようにプログラミングされるのか
AGIは「機械学習」「認知アーキテクチャー」「認知ロボティクス」の三要素から構成されます。
この３つの要素が高度に発展することで人間に近い思考回路を持ち、感情の理解ができるようになります。
ではこの３つの要素がどのようにAGIに影響をするのでしょうか？
機械学習
機械学習は、コンピュータがデータから学習し、経験に基づいて問題を解決するための手法です。機械学習の主な目的は、特定のタスクや問題に対して最適な解決策を見つけることです。例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理などが機械学習の応用分野です。機械学習はデータ駆動型のアプローチであり、訓練データに基づいてモデルを構築し、未知のデータに対して予測や分類を行います。
AGIは「ディープラーニング」と「強化学習」を併用し、AIとしての高度な知能を獲得していきます。
AGIの機械学習２つ
- ディープラーニング：画像認識、音声認識、自然言語処理など様々なタスクに成功しており、特に最近の人工知能の進歩を牽引する技術として注目されています。
- 強化学習：人間からのデータを参考に人間らしい行動や感情を学び、状況に合わせて最適な行動を学習します。
認知アーキテクチャー（認知の仕組み）
AGIの認知アーキテクチャーについては、進行中であり、多くの専門家が異なるアプローチを検討しています。
人間が物事を認知する仕組みをパターン化して学習させることが重要です。
重要なアプローチとしては「シンボリックAI（Symbolic AI）」「接続主義モデル」「複合アプローチ」３つです。
重要なアプローチ３つ
- シンボリックAI（Symbolic AI）：このアプローチでは、人間の知識や推論を表すシンボル（記号）を用いて、論理的なルールと推論を基にしたシステムを構築します。論理推論、知識ベース、専門家システムなどが代表的なシンボリックAIのアプローチです。ただし、シンボリックAIは一部の問題に対して高度な推論を行える一方で、現実世界の複雑さに対処するのが難しいとされています。
- 接続主義モデル（Connectionist Models）：このアプローチでは、ニューラルネットワークを代表とする、生物学的な神経回路を模倣したモデルを使用します。ニューラルネットワークは大規模なデータセットを学習する際に非常に強力で、画像認識や自然言語処理などのタスクに成功しています。一部の研究者は、ニューラルネットワークの進化や複雑化によって、将来的にAGIの実現に近づくと考えています。
- 複合アプローチ：AGIの実現に向けて、シンボリックAIと接続主義モデルを組み合わせた複合アプローチも提案されています。シンボリックなルールと推論による論理的な判断と、統計的な学習とパターン認識によるデータドリブンのアプローチを統合することで、より強力な認知能力を実現しようとする試みです。
認知ロボティクス
ロボティクスは、機械やコンピュータを使用して物理的な動作を行うシステムの設計、製造、運用に関する科学技術分野です。ロボティクスの目標は、人間の作業を補完したり、自動化したりすることで、危険な任務や反復的な作業を行ったり、遠隔地での作業を実現したりすることです。
認知ロボティクスは、ロボティクスと認知科学を融合させた研究分野であり、ロボットが知的な行動を実現するために、認知能力（知識、学習、推論、意識など）を組み込むアプローチを追求します。つまり、ロボットが自律的に環境を理解し、情報を処理し、問題を解決できるようにすることを目指しています。認知ロボティクスの目的は、ロボットが複雑な現実世界で動作する際に、高度な認知能力を持つことで、より柔軟で効率的な動作を可能にすることです。
認知ロボティクスには３種類ある
- 認知発達ロボティクス：人間の認知発達をモデルにしてロボットが成長し学習するための仕組みを提供することを目指しています。
- 記号創発ロボティクス：ロボットが自律的に新しい記号や意味を創発し、環境との相互作用を通じて認識やコミュニケーション能力を向上させることを目指すアプローチです。
- 社会的知能ロボティクス：ロボットが人間との社会的な相互作用を理解し、適切な行動をとる能力を持つように設計・開発することを目指すアプローチです。
AGI実現に向けての課題
AGIの実現に向けては、いくつかの重要な問題点が存在します。以下に主な問題点を挙げてみます。
- 複雑さとスケーラビリティ：人間の知能を再現するには非常に複雑なアーキテクチャーやアルゴリズムが必要であり、その開発は困難を極めます。また、AGIが現実世界でのさまざまなタスクに対応するためにはスケーラビリティ（拡張性）も重要であり、現在の技術では大規模な問題への対応が難しいとされています。
- 倫理と安全性：AGIの実現には様々な倫理的な問題が浮上します。特に、意図しない結果や悪用のリスク、人間との関係性、プライバシーなどに対する懸念があります。AGIの開発と運用において、倫理と安全性を考慮する必要があります。
- 一般化能力：AGIは様々なタスクに対応できる一般化能力を持つことが求められます。つまり、新しいタスクに遭遇した際に、過去の経験や学習を活用して柔軟に対応できる能力が必要です。
- 自己意識と個別性：人間のような一般的な知能に加えて、AGIが自己意識を持ち、独自の個別性を発展させる可能性も考えられます。これによって、個々のAGIが異なる性格や行動パターンを持つことが予想されますが、これによる社会的影響や個人の尊厳への配慮が必要です。
- データの偏り：現在の機械学習技術は大量のデータに頼っており、そのデータの偏りがモデルの結果に影響を与えることがあります。AGIの開発においても、偏ったデータによる偏った思考を避けるための取り組みが必要です。
これらの問題点を解決するためには、様々な分野の専門家や研究者の協力が必要となります。また、倫理的な視点からの議論や法律制度の整備も重要です。AGIの実現は大きな挑戦を伴う一方で、その進展によって未来の人工知能の発展が大きく進むことが期待されています。
AIが人間の知能を超えるときとは
もう私の知能はAIにとっくに超えられていますが・・・。
現在のところ、AIが人間の知能を超えるのは目前です。
主に技術の進展によって人間社会が急激に変化し、人間の知能や生活に関する理解が限界を超える未来的な状況を指すことを「シンギュラリティ（Singularity）」といいます。
シンギュラリティに対する見解は様々であり、一部の人々は未来の可能性を楽観視しており、人間の問題を解決するための新しい可能性が広がると考えています。
一方、他の人々は懸念を抱いており、シンギュラリティが人間社会や人間の存在に対する脅威をもたらす可能性を指摘しています。
現在のところ、シンギュラリティの実現については科学的な合意は得られておらず、未来の予測に対する不確実性が高いとされています。しかし、技術の進化が急速に進む現代において、シンギュラリティに対する議論は継続して行われています。
イーロン・マスク氏の「xAI」とは
私がイーロン・マスク氏のスペースで聞いた「AGI」は、新しく立ち上げた会社「xAI」の
オープンイベントで述べていたことでした。
[１４日 ロイター] – 米実業家イーロン・マスク氏は１４日、新たに立ち上げた人工知能（ＡＩ）企業「ｘＡＩ」について、目的は「宇宙を理解すること」と語った。ツイッタースペースでのイベントで述べた。
マスク氏は１２日にｘＡＩの立ち上げを発表した。同氏はかねてより、対話型ＡＩ「チャットＧＰＴ」を開発した新興企業オープンＡＩやグーグルのような企業が人間へのリスクを考慮せずに技術を開発していると非難している。
マスク氏は、マイクロソフトやグーグル、オープンＡＩの代替として、ｘＡＩは「良きＡＧＩ（汎用人工知能）」の構築を目指すと説明。
自身が買収したツイッターや、最高経営責任者（ＣＥＯ）を務める電気自動車（ＥＶ）大手テスラと密接に協力すると述べた。
ｘＡＩはＡＩモデルを訓練するために公共的なツイートを活用するほか、ＡＩソフトウエアについてテスラと協業する可能性もあるとした。
https://jp.reuters.com/article/musk-ai-idJPKBN2YX0FJ
私は今後の人工知能技術の発展を楽しみにしている人間の一人です。
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。
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