1997 年、チェスの世界チャンピオン、ガルリ カスパロフはスーパーコンピューター ディープ ブルーとの再戦で 6 連戦を行いました。その前年、カスパロフはディープ・ブルーを破り、スーパーコンピューターに対して3勝1敗（2引き分け）で勝利した。再戦では、カスパロフは最初のゲームに勝利したが、その後苦戦し始めた。すべてが終わったとき、ディープ・ブルーは2勝、1対3引き分けで勝利を収めた。
2011 年、IBM のコンピューター Watson は、「Jeopardy!」でケン・ジェニングスとブラッド・ラッターと対戦しました。ゲーム番組。 2,800 個を超えるプロセッサ コアとライブラリに相当する情報に支えられたこのコンピュータは、2 人の人間の敵を破りました。ワトソンは、適切な処理能力とプログラミングがあれば、コンピューターは自然言語を解釈し、適切に応答することを学習できることを示しました。これは人工知能の分野における飛躍を示しました。現在、IBM はワトソンの力を医療分野やそれ以外の問題解決に活用しています。
これらの損失は、コンピューターが人間よりも賢くなったことの兆候だったのでしょうか?確かに、コンピューターは猛烈なスピードで計算を実行できます。 Sequoia スーパーコンピューターは、毎秒 16.32 京の浮動演算 (またはペタフロップス) を実行できます 。それは私たちの頭の中の灰白質とどう違うのでしょうか？
人間の思考速度を測定するのは簡単ではありません。創造的な見積もりは、私たちが管理できる最善の方法です。カーネギーメロン研究所のロボット工学専門家ハンス・モラベックは、視覚処理を出発点として使用し、人間は 1 秒あたり約 100 兆 (またはテラフロップス) の命令を処理できると推定しました 。しかし、アルバータ大学のクリス・ウェストベリー准教授は、脳は毎秒2,000万回、つまり約20ペタフロップスの計算が可能であるかもしれないと推定している。ウェストベリー氏は、平均的な脳内のニューロンの数と、ニューロンが互いに信号を送信できる速度に基づいてこの推定を行っています。明らかなことは、コンピューターの処理速度は、人間の思考を超えていないにしても、少なくとも近づいているということです。しかし、コンピュータはより賢いのでしょうか?
現在、コンピュータは知性を備えていません。しかし、それは常にそうなるのでしょうか？
コンピューターと人間の脳
インテリジェンスには処理速度以上のものがあります。セコイアのようなスーパーコンピューターは、人間よりも早く問題を分析して解決策に到達することはできますが、人間のように適応して学習することはできません。私たちの脳は、コンピューターではできない方法で、新しく馴染みのない状況を分析することができます。私たちは過去の経験を活用して、新しい状況について推測することができます。前進するための最善の方法が見つかるまで、さまざまなアプローチを試すことができます。コンピューターにはそれができません。何をすべきかをコンピューターに指示する必要があります。
人間はパターンを認識するのも非常に得意です。機械のパターン認識は進歩していますが、それはほとんど表面的なレベルにすぎません。たとえば、一部のデジタル カメラでは、特定の顔を認識し、写真を撮るときにそれらの人々の写真に自動的にタグを付けることができます。しかし、人間は複雑なパターンを認識してそれに適応することができますが、コンピューターにはまだそれが困難です。
コンピューター科学者は人間の思考をシミュレートするマシンを構築できるでしょうか?それは思っているほど簡単ではありません。人間の脳は信じられないほど複雑です。脳がどのように機能するかについては、まだ完全には理解されていません。この理解がなければ、有意義な脳のシミュレーションを作成することは困難です。
コンピューターが人間よりも賢くなければならない機能の 1 つは、観察から結論を導き出す能力です。 2009 年に発表された研究では、コーネル大学のコンピューター技術者が、限定的な規模でこれを実行できるプログラムを設計しました。このプログラムは、振り子の動きを観察し分析するために使用できる基本的なツールのセットをコンピュータに提供しました。この基盤を使用して、ソフトウェアは振り子の動きから基本的な物理法則を推定することができました。人間が理解するのに何千年もかかったのと同じ結論にコンピュータが到達するまでに約 1 日かかりました 。
コーネル大学のプロジェクトはコンピュータ工学における注目に値する成果ではありましたが、一般的な観察から結論を下せるコンピュータが完成するまでにはまだ何年もかかります。コーネル ソフトウェアは、結論を引き出すために必要なツールをコンピュータに提供しました。コンピュータは、これらのツールを自分で作成したり改良したりすることはできませんでした。
コンピューターがタスクを実行するために事前にインストールされた一連の命令に依存している限り、コンピューターは人間よりも知能が高いとは言えません。 IBM のワトソンでさえ、入力に応答することしかできません。人間のように自発的に情報を引き出したり、思考したりすることはできません。コンピュータが最初のプログラミング以外のタスクに適応して実行できる場合にのみ、コンピュータは真にインテリジェントになるのです。それまでは、コンピューターは非常に高度な計算機にすぎませんでした。
何百人ものコンピューター科学者がこの重大な問題の解決に取り組んでいます。人間の思考を模倣できるコンピューターを設計しようとしている人もいますが、私たちがどのように考えるかをまだ完全に理解していないことを考えると、難しい状況です。脳をモデルとして使用しないシステムを設計することを好むコンピューター科学者もいます。レイ・カーツワイル博士のような未来学者は、自己認識が可能なコンピューター・システムを開発するのは時間の問題だと予測しています。その後、再帰的な自己改善が可能なコンピューターが登場するかもしれません。つまり、コンピュータは自身の能力を分析し、パフォーマンスを向上させるために調整できるようになるということです。
しかし、自己認識コンピュータ システムを作成することは、現時点では私たちの能力を超えています。それすら不可能かもしれない。私たちは生物学とコンピューターサイエンスの分野で理解を深め続けていますが、自己認識マシンを作成する前に根本的な障害に遭遇する可能性があります。あるいは、人間と機械の知能が融合し、問題全体が意味を持たなくなる地点に到達するかもしれません。
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著者のメモ
私は人工知能の話題で迷っています。一方で、私たちは技術革新の時代に生きており、計算能力は毎年大幅に進歩しています。一方で、考えることは難しいです。問題のソフトウェア側を解明する前に、思考をサポートできるハードウェアが完成するのではないかと思います。おそらく、機械が実際に私たち自身のプロセスと同様の方法で思考するようになるのは時間の問題でしょう。しかし、私にとってはまだ想像するのが難しいです。
