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『自動機械化する人間とその上位に立つ人工知能』という可能性

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◾️人工知能は人類を滅ぼすか

人工知能(AI)関連の最近の話題の中で、皆が最も関心を持っているのは、一つには、人の仕事が人工知能に奪われてなくなってしまうのではないかという議論だと思われるが、一方、特に欧米を中心に、遠からず人工知能が人間を上回る知性を獲得してしまい、その結果人類が滅びるような壊滅的な影響を被るのではないかというシナリオへの関心も相変わらず高い。

『シンギュラリティ(技術的特異点)』という本来専門家しか耳にすることのなかった用語が、その用語をポピュラーにした、米国を代表するフューチャリストで、Googleの技術ディレクターでもあるレイ・カーツワイル氏の名前とともに、すっかり一般人にも知られるようになったことでもそれはわかる。

カーツワイル氏は、シンギュラリティの時期を当初2045年と述べていたが、最近のインタビューでは16年も早い、2029年にコンピューターは人間レベルの知性を獲得すると述べて世界を驚かせた。*1人工知能は人類を滅ぼしかねないと早くから危惧を表明していた、理論物理学者のホーキング博士らをよそに、当のカーツワイル氏は極めて楽観的だ。

他ならぬ私自身、この問題について早い段階から強い関心を持って、かなり真剣に識者の意見を精査して、自分なりに探究してみたわけだが、人工知能が人間を超える知性を持つこと、すなわち、『幅広い知識を持って、何らかの自意識を持ち、問題設定や、自律的な判断までできるようになること』につき、合理的に納得できる理由は見つからなかった。2029年はおろか、2045年を待っても(それどころかもっとずっと長い将来に渡って)、実現できると確実に判断できる材料を見つけることができなかった。

これは、いわゆる『強い人工知能』あるいは『汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)』の実現可能性の問題と置き換えてもよいと思う。そのほうが、現在行われている主要な議論により整合して語ることができそうだ。これに対して、現在急速な進化発展の途上にあるのは、『弱い人工知能』あるいは『専用人工知能/特化型人工知能』ということになるが、こちらのほうは、予想をはるかに上回るスピードで日進月歩で進化している。

だが、汎用人工知能の進化は特化型人工知能の進化と基本的には関係がないとされる。つまり、いくら特化型人工知能が進化したからといって、その延長上に汎用人工知能の出現はないということだ。すなわち、何らかの別の大きな飛躍がなければ、汎用人工知能はできないし、今の所その飛躍については何も目処がたっていない。

そういう意味では、極論すれば『サルが30年ほどすると人間になる可能性もあるかもしれない』という物言いとさほど違わないように聞こえる。もちろん、サルも人間になったのだとすれば、汎用人工知能が生まれる可能性をまったく否定はできないが、少なくとも進化論のアナロジーを使うのであれば数十年といったようなショートレンジの間尺に合うようには思えない。実際、人工知能の専門家の中にも、カーツワイル派の議論を絵空事と斬って捨てる人は少なくない。

厳密に可能性をすべて否定したわけではないとはいえ、自分なりにこのような結論に達して以降、正直、汎用人工知能は私の主たる関心事ではなくなったことは確かで、最近ではそちらの探求は一旦中止して、特化型人工知能の進化と社会への影響のほうにもっぱら関心を向けていた。

だが、どうやらそれは少々甘い見通しだったようだ。汎用人工知能が近いうちに完成するという見込みは相変わらず持っているわけではないが、『特化型人工知能の進化と人類の未来』に範囲を絞っても、どうやらあまり楽観ばかりはしていられないのではないかと思えてきた

◾️特化型人工知能の恐るべき可能性

もともと、この特化型人工知能の進化についても、東京大学大学院の松尾豊准教授の工程表に示されている通り、第三世代の人工知能を特徴付けるディープラーニングの発展は、現状は主として画像認識のような『認識』、すなわち画像からの特徴量を抽出することが可能な程度のレベルだが、これが音声、動画と範囲を広げ、さらに、さまざまな(マルチモーダルな)データから特徴量を抽出し、それを相互に連関できるようになる。

認識のレベル自体も人間並みから人間以上を実現していく。そして、その延長上に、さまざまな運動ができるようになり、プランニング、推論、言語の理解と進み、この段階に至ると、人間の経済活動(すなわち仕事)の大半は人工知能/ロボットが行うことができるようになると考えられる。

この実現のスピードは当初の想定を超えて明らかに加速度がついて上がっている。と同時に、できることの範囲が広がっている。画像認識で、Googleの人工知能がYouTube上の猫の画像を認識することを学習した、と大きな話題になったのは、2012年のことだったが、2015年には、もう人工知能の画像認識能力は人間を上回る精度を出せるようになった。

音声認識でも、先ごろ、Googleの音声認識は、エラー率が1年経たずに8.5%から4.9%まで改善して、もはや人間レベルに近くなったとの報道があった。自然言語処理についても、Facebookの人工知能『DeepText』など、人間の文章はほぼ理解できるという。Google翻訳も、文脈が読み込めるようになってきて、ますます精度が上がってきている。昨今では、人間の感情の認識、すなわち『感情認識AI』への取り組みも盛んで、こちらのほうも、人間のレベルを超えていくのもそう遠くではなさそうだ。

だが、それより何より、人工知能の急激な進化を強烈に印象付けたのは、Google傘下のDeepMind社が開発した、囲碁の人工知能『AlphaGo』だろう。短期間に急激に強くなり、トップレベルの棋士との勝負に完勝した。10年は無理と言われてきたことをあっさりと実現してしまったことは、囲碁関係者だけではなく、広く世界に人工知能の進化の凄まじさを知らしめることになった。(先ごろ行われた、世界最強の囲碁棋士・柯潔(カ・ケツ)氏と、AlphaGoによる一連の対局も、AlphaGoの勝利で終わった。)

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