脳のような人工知能は、次世代の AI の「新たなお気に入り」となるでしょうか?

ハイテクロボットは、その名前の「ハイ」にふさわしい性能をどのように実現するのでしょうか?方法は非常に簡単です。彼らが人間のように考えることができるかどうかが、彼らの技術的内容を判断する最良の方法です。もちろん、現段階のロボットは人間のように考えることはできませんが、人間の思考をシミュレートすることでその動作原理を実現することができ、いわゆる脳型人工知能と呼ばれています。

脳型人工知能は、脳と同様の情報処理メカニズムを持っています。さまざまな感覚から情報を収集して処理し、独自に適切な判断を下し、最終的に運動ニューロンのような出力システムに指示して、人間の反応に似た動作を実行できます。言い換えれば、人間が思い描く脳のような知能には、脳のように感覚情報を処理する能力に加え、柔軟な関節やよく調整された筋肉群などの非常に複雑な電気機械システムを操作できる能力も含まれていなければなりません。今日の人類の技術レベルは、これら 2 つの分野で初期の進歩を遂げていますが、まだ破壊的な成果には至っていません。上記の要件を完全に満たす脳のような人工知能の実現には、まだ長い道のりがあるかもしれません。

脳のような人工知能を開発する上で最も難しいのは、私たちが脳そのものを理解していないことです。脳を模倣して人工知能を開発するにはどうすればいいのでしょうか？ニューロン間の信号伝達の生理学的メカニズムについてはある程度解明されており、大脳皮質の各部位が主に制御したり関与したりする生理活動に関する研究も行われてきましたが、両者間の情報伝達や解析がどのように行われるかについてはほとんどわかっていません。

さらに、脳のような人工知能の開発におけるもう一つの大きな困難は、大脳皮質の動作モードを模倣する効果的な数学モデルが存在しないことである。一方で、大脳皮質の神経活動の生理学的メカニズムはまだ不明であるためです。一方、大脳皮質の普遍的な数学モデルを確立するのは非常に困難であるためでもあります。まず、私たちは脳についてほとんど何も知りません。第二に、脳の働きを抽象化して、コンピューターが理解できる数学モデルにすることは不可能です。これらが、脳のような人工知能の開発が難しい主な2つの理由です。

上記の文章は困難についてのみ語っており、人々に絶望を感じさせます。実際、人間は脳のような人工知能の研究において、小さな仕事をいくつか行ってきました。困難にもかかわらず、人類は脳をさらに研究し、その動作メカニズムをモデル化するために精力的に努力してきました。

微視的（ニューロン）と巨視的（皮質脳領域）の間のギャップは、学術的にはメゾスコピック脳科学と呼ばれ、21世紀の脳科学研究において早急に埋めなければならないギャップです。幸いなことに、光遺伝学や二光子顕微鏡などの技術的手段がすでに存在しており、人間は特定のニューロンの活性化と抑制を制御し、さらには数千のニューロンの協調を同時に観察することさえ可能となっている。

脳の働きのメカニズムが解明されるにつれ、人間は脳の情報処理の数学的モデリングにおいても一定の進歩を遂げてきました。近年、ディープラーニングに基づく人工ニューラルネットワークは、人工知能の応用において新たな神話を生み出し続けています。 AlphaGo が大きな成功を収めたのは、このモデルに基づいています。このモデルの具体的な仕組みを完全に理解する必要はなく、一言で説明できる問題でもありません。ディープラーニングに基づく人工ニューラルネットワークを、脳の動作原理を模倣した数学モデルとして理解するだけで十分です。結局のところ、入力情報がデジタル化されて初めてコンピューターや AI がそれを処理できるようになり、モデルは情報をデジタル化するための中核的なツールとなります。

人工ニューラルネットワークに基づく視覚認識と音声認識は、急速に発展している 2 つの応用分野であり、多くの分野で人間に取って代わることさえ実現しています。ブラウザでランダムに検索すると、多くの新しいアプリケーションが見つかります。顔認識、表情認識、歩行認識、特定のターゲット認識（ナンバープレート、果物、腫瘍など）はもはや新しいものではありません。無人運転による道路状況分析、多言語認識・翻訳なども徐々に実用化されつつあります。

ここで、国産の AI プロセッサである Cambrian について触れないわけにはいきません。このプロセッサは、世界初の市販ディープラーニングプロセッサです。独自に開発された AI 固有の命令セットに基づいており、完全に独立した知的財産権を有します。視覚認識や音声認識など、AI技術の主要分野において、従来の汎用チップよりも優れた性能とエネルギー効率を備えています。カンブリアンチップの打ち上げ成功は、中国の脳型人工知能研究が世界の最先端にあることを示している。

しかし、現在利用可能な最も高度な人工ニューラル ネットワーク モデルでさえ、実際の脳の前ではひどく単純です。人間は、脳の最も表面的な動作モードをいくつか借用しただけで、このような大きな成功を収めました。脳のような人工知能研究の明るい未来は、依然として期待する価値がある。

人類はいつの日か、人工知能を搭載したハイテクロボットに支配されることになるのでしょうか?

人間が脳の働きの仕組みを完全に解明し、汎用性の高い脳情報処理モデルを確立するまでは、脳型人工知能の開発は完全に人間によってコントロールされることになるだろう。自己認識力を持つ人工知能が誕生するのか、人間が奴隷化される危険があるのか​​、そんな壮大な疑問は、大物SF監督たちに議論してもらうべきだ！