Guy Eisdorfer, Co-founder and CEO, Cognni Guy Eisdorfer Co-founder and CEO, Cognni

チャットGPTが教えてくれる人工知能の進化について

過去10年間、人工知能（AI）はテクノロジー業界における大きな変革の夢と、それがもたらす潜在的な影響に対する深い不安を呼び起こしてきました。テクノロジー業界のリーダーであるイーロン・マスクは、この両面性を示しています。彼は同時に、自律走行車の開発を約束しながらも、警告し、AIの開発を停止するよう呼びかけています。これは特に皮肉なことです。マスクは2015年に設立されたOpenAIの初期投資家だったからです。現在のAI研究の波に乗る最も興奮することの1つであり、同時に心配することの1つは、自律AIです。自律AIシステムは、人間の監督やプログラミングなしにタスクを実行し、決定を下し、新しい状況に適応できます。現在最も有名な例の1つは、ChatGPTです。ChatGPTは、人工知能の進化における大きな里程標です。ChatGPTがどのようにして生まれたのか、どこに向かっているのか、そしてこのテクノロジーがAIの未来について何を教えてくれるのかを見てみましょう。自律AIへの道人工知能の話は、進歩とさまざまな分野での協力の物語です。それは20世紀初頭に始まりました。神経科学者であるサンティアゴ・ラモン・イ・カハールが、人間の脳を理解することで、現代のAIの基礎であるニューラルネットワークの概念を作り出しました。ニューラルネットワークは、人間の脳と神経系の構造を模倣するコンピューターシステムで、機械ベースの知能を生み出します。ある時期後、Alan Turingは、現代のコンピューターを開発し、人間のような知能を示す機械の評価方法であるチューリング・テストを提案しました。これらの開発は、AIへの関心の波を引き起こしました。その結果、1950年代には、John McCarthy、Marvin Minsky、Claude ShannonがAIの可能性を探索し、Frank Rosenblattが「人工知能」という用語を生み出しました。次の10年間で2つの大きなブレークスルーがありました。1つは、特定の業界やドメインで特化したタスクを実行するように設計されたAIシステムであるエキスパートシステムでした。もう1つは、自然言語処理アプリケーションでした。2000年代と2010年代には、大きなデータセットとコンピューティングパワーの向上により、機械学習技術が栄え、自律AIにつながりました。この重要なステップにより、AIシステムは、ケースバイケースのプログラミングを必要とせずに複雑なタスクを実行できるようになり、幅広い用途が可能になりました。OpenAIのChat GPTのような自律システムは、膨大な量のデータから学び、人間のようなレスポンスを生成する能力で最近有名になりました。自律AIが可能になった理由ChatGPTの基盤は何ですか？私たち人間には、考えることを可能にする2つの基本的な能力があります。私たちには、物理的な物体や概念についての知識があり、複雑な構造のような言語、論理などについての理解があります。機械に知識と理解を転送することは、AIで最も難しい課題の1つです。OpenAIのGPT-4モデルは、知識だけでは1つの情報を扱うことができませんでした。コンテキストだけでは、概念や物体についての理解ができませんでした。しかし、両方を組み合わせると、驚くべきことが起こります。モデルは自律的に機能し、学習することができます。テキストに適用すると、ChatGPTができます。車に適用すると、自律走行ができます。などです。OpenAIだけではありません。多くの企業が機械学習アルゴリズムを開発し、ニューラルネットワークを使用して、知識とコンテキストの両方を扱うことができるアルゴリズムを生み出しています。ChatGPTが市場に出てきたときに何が変わったのでしょうか？いくつかの人は、インターネットによって提供される大量のデータが大きな変化だったと指摘しています。しかし、データだけが必要なら、GoogleはOpenAIよりも先に達成していたでしょう。OpenAIはどうやってそれを成し遂げたのでしょうか？OpenAIの秘密の武器の1つは、強化学習から人間のフィードバック（RLHF）という新しいツールです。OpenAIはRLHFを使用して、OpenAIのアルゴリズムを知識とコンテキストの両方を理解するようにトレーニングしました。OpenAIはRLHFの概念を作り出さなかったですが、大規模な言語モデル（LLM）であるChatGPTの開発に全的に頼った最初の企業の1つでした。RLHFは、アルゴリズムがフィードバックに基づいて自己修正できるようにしました。つまり、ChatGPTは、プロンプトに対する初期的なレスポンスを自律的に生成できますが、フィードバックシステムがそのレスポンスが正確であったか、あるいは問題があったかを知らせることができます。つまり、ChatGPTは、重大なプログラミングの変更なしに、常に改善され続けることができます。このモデルは、急速に学習するチャットシステムを生み出し、世界を驚かせました。自律AIは人間の仕事を置き換えるか自律AIの新しい時代が始まりました。過去には、特定のドメインや業界で一定のレベルで概念を理解できる機械がありました。たとえば、医療では、業界固有のAIソフトウェアが使用されてきました。しかし、自律的または汎用的なAI、つまり人間のような知能で幅広いタスクを実行できるAIの探求は、2022年にChat GPTがチューリング・テストに合格したことで、世界的に注目される結果をもたらしました。当然、専門知識、仕事、または独自の人間的な資質が、ChatGPTのような知能なAIシステムによって置き換えられるのではないかと心配する人もいます。一方で、チューリング・テストに合格することは、「人間のような」AIシステムであることを示す理想的な指標ではありません。たとえば、2020年にノーベル物理学賞を受賞したロジャー・ペンローズは、チューリング・テストに合格することは、真の知能または意識を示すものではないと主張しています。彼は、コンピューターと人間が情報を処理する方法に根本的な違いがあり、機械は人間の思考プロセスを真似ることができないと主張しています。つまり、チューリング・テストに合格することは、知能の真の尺度ではありません。なぜなら、人間の行動を模倣する能力をテストするだけで、世界について真に理解し、推論する能力をテストするのではないからです。真の知能には、意識と現実の性質を理解する能力が必要であり、これは機械によって再現することはできません。つまり、ChatGPTや同様のソフトウェアは、私たちを置き換えるのではなく、さまざまな分野で改善し、効率を高めるためのツールを提供することになります。最終的な考察機械は、理解し、文章を書き、膨大な情報を保護し、繊細な手術を実行し、車を運転するなど、我々が考えもしなかった方法で多くのタスクを自律的に実行できるようになります。しかし、少なくとも現在の技術の段階では、熟練した労働者は仕事を失うことを心配する必要はありません。自律AIシステムは、人間の知能を持っていません。特定のタスクで人間よりも優れていますが、全体的な知能では人間を上回っていません。私たちの生活様式に対する重大な脅威ではありません。少なくとも、AIの開発のこの段階ではそうです。