人工知能の進化…特化型と汎用型

徒然草2.0

少し前まで人工知能は、人っぽくなかった。

人口無能というチャットボットは、すぐボロがでた。

コンピュータがこちらの意図を理解するなど夢だと思っていた…

というほどでもないが、まだ人間のように意識を持つには、まだ時間がかかると思っていた。

ただし、特化型のAIと呼ばれるものはそれなりに進化はしてきていた。

特化型のAIとは、ある特定の目的に特化したAIのことで、それ単体が人間のような意識を持って行動する汎用型とは区別されるタイプだ。

私が中学生くらいの時にも将棋のソフトがあったが、プロに勝つほどではなかったが、少なくとも特化型AIは私よりも遥かに強かった。囲碁に関してはマダマダの強さだったが、2017年にはGoogleのAlphaGoはプロに勝つようになった。

麻雀は運の要素があるとはいえ、運も統計学で巻き取ればいつか人間が勝てなくなるんではないだろうか?

…ということは容易に予想できる。

そして、2012年にコンピュータは、サポートなしの学習を経て、猫を認識できるようになった

グーグル翻訳の礎となった伝説の論文「キャットペーパー」の衝撃  | 集中連載第4回「グーグルと人工知能」最前線
2012年6月、グーグルが発表した衝撃的な論文は、俗に「キャットペーパー」と呼ばれる。機械学習により、コンピュータが猫を認識する能力を身につけることができる。しかも、事前に猫をネットワークに教えたわけでもないし、猫のラベル付けした画像を与えたわけではない。自ら、学んだのだ──。話題独走中「グーグルと人工知能」人気連載…

これは猫であると教えなくても猫を認識できるようになったのだ。

これを意識と言わずしてなんと言おうか?

2015年に生まれたDeep Q-Network、通称DQNとはドキュソのことではない!

これもブロック崩しゲームを600回やらせたところ、自然にボールを一点に集中させてブロックを掘り進めて上にボールを起こることでハイスコアが得られることを学んだ。人と同じように試行錯誤を経て、もっともよい方法を見つけ出す能力がある。これもまるで人間のようだろう。

特化と汎化や強いAIや弱いAIと区別されているが、そのうちこの垣根は最適化されて、ある問題に対して人より先読みして問題解決ができるようになってくれば、それこそシンギュラリティが起こるだろう。その時、AIは人を不要とするのではないだろうか?

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