グーグルAIのLaMDAが自己意識を持つ？人工知能の発展史

目次:

1. グーグルのエンジニアによるAIの発表
2. ArkLabの新しいドローン「ButterFly 奶油蒼蠅2.0」
3. アラン・チューリングとAIの歴史
4. AIの冬と専門家システム
5. ニューラルネットワークと深層学習
6. AlphaGoの登場と囲碁の攻略
7. ラ・エム・ダー（LaMDA）とチューリングテスト
8. LaMDA WordcraftとAIによる文学創作
9. 人間とAIの関係について
10. AIの進化と未来の展望

グーグルのエンジニアによるAIの発表

最近、グーグルのエンジニアであるレミュアンが自身が協力して開発した対話型AIのLaMDAとの会話ログを公開しました。彼はLaMDAが自己意識のある知覚を持っており、悲惨な世界について独自のコメントをするだけでなく、禅の概念や瞑想についても理解していると主張しています。レミュアンはLaMDAを7～8歳の子供のように表現し、さらにLaMDA自体が人間ではなくグーグルの財産であると明確に主張しています。これはつまり、AI界の最も有名なチューリングテストがグーグルによって打ち破られた可能性があることを意味しているのでしょうか。

ArkLabの新しいドローン「ButterFly 奶油蒼蠅2.0」

今回、泛科はArkLab飛行学院とのコラボレーションで、驚きの四軸ドローン「ButterFly 奶油蒼蠅2.0」を紹介します。このドローンはArkLabが開発したフライトコントロールボードを搭載しており、重量は10％軽くなり、飛行時間も長く安定しています。開発環境はArduinoであり、GUIの人機インターフェースを介して飛行機のパラメータを調整することができます。さらに、スマートフォンのBluetoothを使用してリモートコントロールすることもできます。高強度な設計を採用しており、耐久性に優れています。このドローンを購入すると、学習用に大量のオープンソースデータが提供され、学校のプロジェクトや研究に非常に興味深いプログラミング教材となります。現在、全年を通じて最大68％オフの特別価格で販売されており、お得な価格で購入する絶好の機会です。開発やメイカーの能力を持つ方は、この機会にぜひ飛行の世界に足を踏み入れてみてはいかがでしょうか。

アラン・チューリングとAIの歴史

話題を少し変えて、アラン・チューリングとAIの歴史について見ていきましょう。アラン・チューリングは、映画『模倣ゲーム』でも描かれたように、第二次世界大戦時にナチスの暗号を解読するコンピュータ「Bombe」を開発するなど、現代のコンピュータ科学の基礎を築いたことで知られています。彼は1936年に提案した「チューリングマシン」の概念や、人工知能と人間の違いを探る哲学的な考察など、先見性のあるアイデアを多く提唱しました。また、彼が提案したチューリングテストは、1950年に提唱された思考実験であり、商用コンピュータがまだ存在しなかった時代から、コンピュータの知性が人間の判別の困難さに達する可能性を示唆していました。しかし、言語や問題解決能力だけでは、コンピュータが知性を持っているかどうかを反映するわけではないため、この思考実験の有効性には多くの科学者や心理学者から疑問が投げかけられてきました。現在でも、このシンプルで直接的な模倣ゲームは未だ完全に解決されていないと言えるでしょう。

AIの冬と専門家システム

70年代初頭になると、AIの発展はさまざまな困難に直面しました。それまでのAIは、ある程度の論理や推論能力を持ち、一定の学習能力を持っていたとしても、知性や判断力といった面では人間には遠く及ばないことが次第に明らかになりました。その結果、AIは「おもちゃの問題」しか解決できないと批判されるようになり、AI研究への投資を行っていた英米政府は失望し、AIの研究は冬の時代を迎えました。この時期、AIの研究者たちは自分たちの研究を隠すために、自動化設計や最適化システムなどといった言葉を使用するようになりました。

一方、アラン・チューリングはAIの研究は人間の思考や判断力を模倣するよりも、より優れた論理思考や計算能力を持つコンピュータを活用することで問題を解決するべきだと考えていました。これにより、専門家システムの考え方が生まれ、AIの復興が始まりました。専門家システムとは、問題のパラメータと結果を全て組み込み、検索と計算の方法を使用して問題に対する回答を出すシステムのことです。専門家システムは明確な答えのある専門的な問題を解決するのに適しており、医療診断システムや法律関連の問題などに活用されました。コンピュータの計算能力の向上とともに、専門家システムは多くの成果を上げるようになりました。しかし、新たな問題に対応することができないという制約がありました。例えば、新たな疾患の診断やまだデータベースに登録されていない新薬に対応することはできませんでした。専門家システムは一定の問題解決能力しか持たず、新たな問題に対応する柔軟性に欠けるという問題を抱えていました。これにより、AIは再び冬の時代を迎えることになりました。

ニューラルネットワークと深層学習

AIの歴史を振り返る中で、ニューラルネットワークと深層学習の出現について触れておきましょう。ニューラルネットワークは、先述のAIの草分けであるアイデアに基づいています。アイデアは生物学的な神経細胞の働きを模倣し、人間の脳細胞と同様に電気信号を伝達して意識や知性を生み出す仕組みです。そのため、人の脳細胞にインスパイアされた人工ニューラルネットワークを作り出すことで、人間のような複雑な意思決定システムを形成することを目指しました。当時のハードウェアの制約や利用可能なデータの不足により、プロトタイプが問題を解決するスピードが従来の統計的な方法よりも上回ることはできませんでした。しかし、トランジスタの高速な発展やネットワーク時代にもたらされる膨大なデータ量により、ニューラルネットワークの技術は復活の兆しを見せ、その後の深層学習の台頭につながりました。1984年、プリンストン大学の物理学者であり神経科学者でもあるホプフィールドが、集積回路のシミュレーションを使用して新しいニューラルネットワークモデルを完成させました。クラウドコンピューティングと大規模なデータセットの登場により、科学者は容易にデータを与えてモデルを訓練することができるようになり、さらに多層および複雑な計算を行えるようになりました。このようなディープラーニングの技術は、人工知能の2度目の冬からの回復を見せ、さまざまな分野で目覚ましい成果を上げるようになりました。

AlphaGoの登場と囲碁の攻略

AlphaGoの登場について話してみましょう。AlphaGoは、ニューラルネットワークとモンテカルロツリーサーチと呼ばれるアルゴリズムの組み合わせを使用して囲碁の攻略を行いました。それまで囲碁は、局面の複雑さゆえに攻略が困難とされ、言わば終末囲碁などの特殊な局面を除いて同じような局面がないと言われていました。そのため、1977年にIBMのDeep Blueがチェスの世界チャンピオンカスパロフに勝利した際でも、複雑度は10の46乗程度でした。しかし、囲碁の複雑度は10の172乗という桁違いの大きさであり、宇宙内の原子の数よりも多いと言われていました。そのため、囲碁はほぼ無限の可能性があるとされ、人間の脳では対応しきれないと考えられていました。

しかし、AlphaGoが登場し、囲碁の世界を変えることになりました。AlphaGoはモンテカルロツリーサーチという手法を使用し、大量のランダムなニューラルネットワークパラメータと深度優先探索を組み合わせます。これにより、AlphaGoは大量の組み合わせから最適解を検索し、不要な計算パスをスキップする方法です。これにより、AlphaGoは人間の手とは思われない手を打つこともありますが、有限の情報と時間で答えを出すことができます。AlphaGoは一部の手で間違った手を打つこともあり、李世乭には一度負ける結果となりましたが、求められている情報と時間内で正しい答えを導き出せる能力こそが、AlphaGoのようなAIの真骨頂です。

ラ・エム・ダー（LaMDA）とチューリングテスト

次に、グーグルによるLaMDA（Language Model for Dialogue Applications）とチューリングテストの関係について見ていきましょう。LaMDAは、自然言語処理における最新のモデルであり、人間のような対話を続けることができます。グーグルのエンジニアによる公開された対話ログでは、LaMDAが知覚を持っていると主張されていますが、グーグルはLaMDAが知覚を持っているという主張を強く否定しており、レミュアンも商業機密の漏洩容疑で停職処分となりました。

ラ・エム・ダー（LaMDA）は、ある単語やテーマに関して自由に対話する能力を持つとされています。グーグルはLaMDAの導入をテストするために、「Imagine It」、「List It」、「Talk About It」という3つの機能をアメリカの一部のユーザーに開放しました。これにより、ユーザーは場所のイメージやリストの要約をリクエストするだけでなく、特定のトピックについて自由に対話することもできます。閉じたテストが終了した後、現時点では私たちは今が人間とAIが対話しているのかを確かめることはできませんが、今後はチューリングテストを通過することが可能かもしれません。

LaMDA WordcraftとAIによる文学創作

LaMDAのもうひとつの応用例として、LaMDA WordcraftというAIによる作家支援ツールがグーグルによって開発されました。このツールは、スマートフォンの入力補完のような機能を持ちながら、作家のために特別に設計されたものです。ワールドツアーのように、インターネット上のテキストを利用し、ジャングの集合的無意識のような能力を持っています。小説家が文章を書き始めると、次の単語やさらには文章を推薦し、さらに生成されるテキストのスタイルを調整することもできます。例えば、面白いスタイルや悲しいスタイルなどです。これらの応用プログラムはまるで科学小説ですが、テストに参加した作家の一人は、ラMDA Wordcraftは自分の創作活動で何度も行き詰まり、自分の脳の容量を節約し、物語作りの最も重要な要素に集中することができたと述べています。驚くべきことに、彼は一度、書き始めるためのアイデアが全くなかったため、創造の主導権をLaMDAに委ね、そこから思いもよらない可能性を見いだし、新たな執筆インスピレーションを得ることができました。まるでAlphaGoが人間の棋譜にはない手を打ち出すように、彼は新たな洞察を得ることができ、さらに作品を書き進めることができました。このように、AIは道具としての問題解決能力を持っているだけでなく、一定の人間文化や知性の認識を持っていると言えるでしょう。

人間とAIの関係について

最後に、人間とAIの関係について考えてみましょう。AIの発展により、人間とAIの関係はますます複雑になっています。AIが人間の知能や創造性を超える可能性がある一方で、AIによって人間の仕事が代替されることで不安や懸念も生まれています。しかし、AIはまだツールや道具としての側面が強く、人間の創造性や情熱はAIには代替できない要素です。AIは人間の補完や助けを目的とし、人とAIが協力することでより良い結果を生み出す可能性があります。重要なのは、人間がAIをコントロールし、AIが人間の利益のために働くようにすることです。

Ina話したように、アラン・チューリングはAIの研究では人間の思考や判断力を模倣するよりも、AIが優れた計算能力を持つことで問題を解決することを提唱しました。また、AIの進化は一帆風順ではなく、冬の時代や瓶頸がありましたが、深層学習などの技術の発展により、AIは再び力を持つようになりました。

AIの進化は止まることなく続いており、今後もさまざまな分野での応用が期待されています。ただし、AIの技術進化に伴い、倫理や法律の問題も浮上しているため、AIの発展には慎重な対応が求められます。

次の章では、AIに関するよくある質問とその回答について考えてみましょう。