AIが自己学習するGoogle DeepMindプロジェクトとは？

AIが自己学習するGoogle DeepMindプロジェクトとは？

テーブル：1. 概要 2. 機械知能と人間知能の違い 3. 機械知能の進歩 4. AIの将来展望 5. 私の経験 6. 機械知能の発展 7. 限界と将来の可能性 8. 全体の視点 9. 人間と機械の対決 10. おわりに

技術の進歩に伴い、機械の知能もまた進化を遂げています。しかし、人間の知能と機械の知能にはまだ大きな差があります。過去において、機械の知能は人間の知能よりも劣っていましたが、最近では特定の狭い領域において機械の知能が人間を凌駕することがあります。たとえば、計算機のように高速に数を計算したり、大量のデータを迅速に記憶したりすることができます。

このような進化は現在も続いており、機械の知能はますます広がってきています。コンピューターゲームをプレイしたり、様々な環境で車を運転したりすることができるシステムが存在します。現在のところ、人間の知能ほど広範囲に対応できるものはありませんが、AI研究の究極の目標は、人間の知能と同等かそれ以上の広範な知能を持った機械を開発することです。

私自身もコンピューターネットワークに詳しい人間です。学生時代にはコンピューターゲームを作ったり、最近ではMITの研究室で深層学習の研究を行っています。その中で私が驚いたことの一つは、GoogleのDeepMindがスクラッチからコンピューターゲームを学習するシステムです。ゲーム画面の色を表す数値を入力し、異なるキーストロークに対応するさまざまな数値を出力させ、そのスコアを最大化するようにランダムにアクションを行い学習する人工的なニューラルネットワークです。最初にこのシステムを見た時、全く効果のない戦略で繰り返し失敗していました。しかし、次第に上達し、私よりも優れたプレイをするようになり、Breakout（レンガの壁にボールを跳ね返す）というゲームでは、ボールを後方で跳ね返しながらスコアを大幅に積み上げるという新しい戦略を見つけたのです。これを見て、「これは知能です！」と感じました。

機械の知能はその開発者の知能を超えることがあります。それは、十分な教育を受けることで、人間の子どもが親よりも知能が高くなることと同様です。これは単なるデスクトップ上にある小さなコンピューターでさえ可能です。もし、私たちが世界で最大のコンピューターファシリティをスケールアップさせ、数十年のアルゴリズム開発を行えば、コンピューターゲームをはるかに優れたプレイをするだけでなく、人生をゲームとして捉え、あらゆることを我々よりも優れた能力で遂行できる機械を作ることができると思われます。

このような機械の知能の発展には限界がある一方で、未来の可能性も広がっています。私たちが到達できる最高の知能は何なのか、人間と機械の関係はどのように変化するのか、このテーマについて考えていきましょう。