人工知能に対して、人間がかけがえのない存在となるような利点は何でしょうか?

監査専門家：徐潤勝

カリフォルニア大学人工知能学博士

人工知能に関して言えば、かつて映画「マトリックス」で描かれたSFシーンが世界に衝撃を与え、トレンドを牽引しました。この映画は、アメリカの哲学者の「容器の中の脳」仮説に基づいて、20世紀後半から21世紀初頭に生きていると思っている人間が、実は数百年後に機械によって「ゆりかご」で「育てられる」バイオエネルギー供給者であるという背景を描いています。しかし、「ゆりかご」に「監禁」された人間たちは、人工知能「マトリックス」が作り出した世界で「自由を取り戻す」。

このことから、私たちは再びこの疑問について考えるようになります。もしあなたの脳が機械によって制御され、さまざまな神経電気信号を送信し、以前と同じようにフィードバックを与えているなら、あなたはそれを発見できるでしょうか?

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人間の脳の神経行動パターン

人間の神経系は、中枢神経系と末梢神経系の 2 つの部分から構成されています。脳は前者の中で最大かつ最も複雑な構造であり、神経系の中で最も進化した部分でもあります。したがって、あらゆる種類の SF 作品において、脳は最も重要な要素です。例えば、劉慈欣の『三体問題』では、三太陽系惑星に侵入し、負荷質量を最小限に抑えるために、人類は最終的に脳だけを宇宙に送ることに決めました。

ニューロンは神経系の最も基本的な構造的および機能的な単位です。人間の脳を理解するには、ニューロンを理解する必要があります。以下では、ニューロンとその働きに焦点を当てます。

ニューロンは神経行動の中核要素です。私たちの脳には100億個以上のニューロンがあります。研究により、脳の灰白質（神経細胞体で構成）の量と知能の間には有意な正の相関関係があることが判明しています。したがって、ニューロンの数が多いほど、その人は賢いと一般的に信じられています。

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ニューロンは細胞体と突起の 2 つの部分から構成されます。突起の長さによって機能が異なります。短い樹状突起は信号を受信するために使用され、長い軸索は信号を送信するために使用されます。言い換えれば、樹状突起はニューロンのドアのようなもので、軸索はドアをノックする手です。ニューロンはドアをノックする音を聞くと、ドアを開けて行動するための信号を受け取ります。ニューロンが他の人に情報を伝達する必要がある場合、他の人のドアをノックします。各ニューロンには多くのドアと多くの手があり、これは各ニューロンが多くのニューロンに接続されていることを意味します。少し考えてみると、ニューラルネットワークがいかに巨大であるかが分かるでしょう。

私たちがチャット中にすぐに返事をくれる友達を好むのと同じように、ニューロンも信号を送るときに素早く反応してくれる仲間を好みます。動きの遅いニューロンは徐々に破棄され、ニューラル ネットワークはより機敏で洗練されたものになります。 （おそらくこれが、脳を使えば使うほど賢くなると人々が信じている理由でしょう。）

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人工知能の原理

人間の脳がどのように情報を処理し、伝達するかがわかったところで、人工知能の発展の歴史を見てみましょう。

人工知能の発展は紆余曲折に満ちている。 1950 年代から 1980 年代は象徴主義の時代であり、人間の脳が問題を処理する方法を分析することで、コンピュータ システムに論理的推論機能を持たせようとしましたが、最終的には失敗しました。その後の 20 年間でエキスパート システムが主流となり、人間の知識を要約してコンピューター システムに教えようとする試みも行われましたが、やはりワーテルローに見舞われました。 21 世紀以降、データの重要性が徐々に認識されるようになり、データから情報をマイニングすることがトレンドになりました。ビッグデータに基づくディープラーニングは、音声と画像の分野で大きな成功を収めています。今日私たちがよく知っている音声テキスト変換や自動翻訳は、この段階における最初の大きな成果です。

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現在の人工知能の中核であるディープラーニングの基本的な内容を理解する必要があります。

ディープラーニングモデルの前身はニューラルネットワークであり、これもある程度は脳のニューラルネットワークを模倣していることを示しています。

この点をより鮮明に説明するために、最も単純な線形回帰モデルを使用して分析します。たとえば、家の価格を判断したり予測したりしたい場合、関連する多くの要素について考えることになります。ここでは、面積と家の築年数という 2 つの主な要素を選択します。 X1 は家の面積（平方メートル）、X2 は家の築年数（年）、y は家の価格（元）を表します。線形性は、次のことが当てはまることを示します。

このうち、a1 と a2 は重みと呼ばれ、各特徴（エリア、住宅築年数）が予測値 y に与える影響を決定します。現在、住宅価格とそれに対応する住宅の築年数および面積のデータが多数わかっていると仮定すると、さまざまな方法（最小二乗法など）を使用して、パラメーター a1、a2、および b の値のセットを見つけることができます。

この値のセットを使用して、他の家の価格を予測できます。この予測プロセスでは、入力は家のサイズと築年数であり、出力は予測価格です。

ニューロンの構造と類推して、X1 と X2 をニューロン細胞体の 2 つの樹状突起と見なすことができます。ニューロンはこれら 2 つの情報を受け取った後、それらを処理し (a1 と a2 に基づいて y の値を計算)、その結果を軸索を通じて伝達します。ニューロンには入力層と出力層が含まれます。

人間の脳内の複雑な神経ネットワークは、さまざまな活動をサポートしています。多層ニューラル ネットワークやその他の種類のニューラル ネットワークは、予測や画像認識などの多くの問題を解決するのに役立ちます。

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次に、人工知能によるパターン発見のもう一つの事例を紹介します。

人間の脳は限られた知識しか保存できず、データを分析して活用する能力も同様に限っています。しかし、ますます高度化するハードウェア機器により、膨大な量のデータの保存と分析が可能になり、その中に隠されたパターンをより適切に発見できるようになりました。例えば、あるアメリカの組織はスーパーマーケットの商品の購買データを分析した結果、ビールとベビー用おむつが一緒に売られていることが多いことを発見しました。分析と調査の結果、これは父親が週末に買い物に行く一般的な組み合わせであることがわかりました。そこでスーパーマーケットではビールとおむつを一緒に販売し始め、父親にとって便利になり、売上も増加しました。

これは AI データ分析の氷山の一角にすぎません。データに隠された多くのつながりを発見するのに役立ち、分析と理解を通じてその恩恵を受けることができます。

人工知能ではシミュレートできない人間の行動は何ですか?人工知能技術の活発な発展により、映画の中の高度なSFの想像力が徐々に現実になりつつあるようです。人間の脳と人工知能の対立は、特に私たちがよく知っているゲームの分野ではますます顕著になってきています。Deep Blue（チェス AI）と AlphaGo（囲碁 AI）は、人間との競争で目覚ましい成果を上げています。

人間はどの分野で優位性を持っているのだろうかと自問せずにはいられません。

ビッグデータに基づく人工知能を理解すればするほど、人間の行動のデジタル化を認識するようになります。想像してみてください。すべての個人情報とソーシャルデータを記録する機械があったら、人間と機械の間に違いはあるでしょうか?

出典: 映画「マトリックス」のスクリーンショット 現時点ではこの質問に明確な答えを出すのは困難です。特に、現在のハードウェアの状況ではこのような膨大な量のデータをサポートできないため、将来を予測することはさらに困難です。

「AIは人間に取って代わることはできない」という主張の一つは、AIの限界です。スコープが設定されると、プログラムは固定されたスコープ内でのみ実行され、このフレームワークから外れることはできません。

しかし公平に考えれば、私たち人間にも境界線はあるのではないでしょうか?昔の人間は地球は丸く、空は四角いと信じていましたが、現代の人間は狭い視野で未来を見ているのかもしれません。真実は常に一定の限度内にあります。この限界を超えると、他の結論に達する可能性があります。

「人工知能は人間に取って代わることはできない」という主張に対するもう一つの大きな障害は、人間の感情の領域です。人工知能の核心はコンピューティングであり、すべては想像力、連想、推測、革新などに基づいています。近い将来、人工知能を人間と比較することは依然として困難です。

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人間の脳には数百億個のニューロンがありますが、人工知能の複雑さはそれよりはるかに少ないため、その計算は常に制限され、その機能も常に制限されています。 AI は、人間がなぜ全く関係のない 2 つのものを結び付けるのかを決して理解できないかもしれないし、強い感情の影響を受けて人間が自らの規範や限界を超えた行動を取ることも知らないだろう。

現時点では、作成者と作成されたものの境界はまだ非常に明確です。おそらくこのため、人間とコンピュータの相互作用、そして人間の脳と人工知能の融合による「インテリジェント時代」が到来することになるだろう。