収穫加速の法則とは何か？AGIにどうつながるのか

最近のインタビューで、汎用人工知能（AGI）がいつ登場すると予想するかを尋ねられたイーロン・マスクは、「3～6年」と答えた。Google DeepMindのCEOデミス・ハサビスも、AGIの登場は「あと数年、おそらく10年以内」と考えている。これは、ウォール・ストリート・ジャーナルのFuture of Everything Festivalでの発言である。

こうした予測は、AGIの実現には100年とまではいかなくても10年ほどかかると考える多くのAI業界の専門家と比べて、楽観的とみなされている。この悲観論の一因は、短い期限を明言した結果、後になって間違いだと証明されることへの恐れである。実際、1956年のダートマス夏季研究プロジェクトで「人工知能」という言葉が生まれ、研究分野が始まったときには、人間と同程度に賢い機械が一世代以内、つまり25年以内に登場すると期待されていた。

AIのゴッドファーザーとして知られるジェフリー・ヒントンなどは、もう少し慎重で細やかな見方をしている。「ごく最近までは、汎用AIの実現には20～50年ほどかかると思っていました。今では、20年以内かもしれないと考えています。」

ここ数年のAI業界の急速な進歩は、深層強化学習アルゴリズムの急速な発展によるものであり、その多くが現在の大規模言語モデル（LLM）を支えている。

それでも、これらの画期的な進歩が生み出してきたのは、チャットボットや言語翻訳など、用途の限られたAIアプリケーションである。これに対してAGIは、人間に匹敵する水準で、幅広い課題にわたり知識を理解し、学び、応用できる人工知能を指す。

AGIに至るために欠けているつながりは、多くの人には到達不能に見える。しかし「収穫加速の法則」を信じる人々にとって、私たちが最終的にAGIを構築することは必然である。

収穫加速の法則を提唱したのは、著述家、発明家、未来学者であるレイ・カーツワイルである。彼は光学式文字認識（OCR）、音声合成、音声認識技術などの分野に携わり、AIについての著書『How to Create a Mind』を出版した後、Googleに採用された。この画期的な本は、究極の思考機械を作るために、人間の脳を理解してリバースエンジニアリングする必要があることを説明している。AIの未来に大きな影響を与えたこの本を読み終えたエリック・シュミットは、AIプロジェクトに取り組むためにカーツワイルを招聘した。

特に関連の深いカーツワイルの著書は『The Singularity is Near』である。2005年の出版以来、その予測は過去20年ほどの技術の成長を反映してきた。とりわけ重要なのは、カーツワイルが2029年までのAGI実現を予測している点である。この時期は、最近のマスクやハサビスの見解とも一致する。

この法則によれば、技術の成長を含む多様な進化システムでは、変化の速度が指数関数的に増大する傾向がある。

技術の成長という文脈では、技術革新のペース自体が加速しているため、今後も急速な技術進歩が期待できるという意味になる。カーツワイルは、新しい世代の技術はそれ以前の世代を基盤として発展し、革新の可能性を指数関数的に高めると論じている。

この法則は、現在は生成AIが先導する加速的な技術の爆発的成長が、半導体製造や3Dプリンティングなど、指数関数的に発展する他の技術の波と融合していく様子を示す。この融合は、AIをこれまでに作られた中で最も強力なアプリケーションへと押し上げる原動力となる。

2001年、カーツワイルは次のように予測した。

技術の歴史を分析すると、常識的な「直感的に線形な」見方とは異なり、技術変化は指数関数的に進むことが分かる。したがって、21世紀に経験するのは100年分の進歩ではなく、現在の速度で換算して2万年分に近い進歩である。チップの速度や費用対効果などの「収穫」も指数関数的に増大する。指数関数的成長の速度そのものにも、指数関数的成長が見られる。数十年以内に機械知能が人間の知能を超え、シンギュラリティに至る。これは、技術変化があまりに急速かつ根本的となり、人類の歴史の連続性に断絶が生じることを意味する。その影響には、生物学的知能と非生物学的知能の融合、ソフトウェアを基盤とする不死の人間、そして光速で宇宙へ広がる極めて高度な知能が含まれる。

この技術的爆発の背景には、一定のチップ上のトランジスター数がおよそ2年ごとに倍増すると予測したムーアの法則がある。他の技術的ブレークスルーも重なることで、収穫加速の法則が活発に働いていることが分かる。人類の未来に対する意味について、カーツワイルは次のように観察している。

• 進化では、ある段階の進化的進歩によって得られた、より能力の高い方法が次の段階を作るために使われるという正のフィードバックが働く。その結果、
• 進化過程の進歩の速度は、時間とともに指数関数的に増大する。また、その過程に組み込まれた情報の「秩序」、つまり情報が目的にどれだけ適合するかという尺度も増大する。進化におけるその目的は生存である。
• 上の観察に対応して、進化過程の「収穫」、例えば速度、費用対効果、あるいは過程全体の「力」も、時間とともに指数関数的に増大する。
• 別の正のフィードバックループでは、計算などの特定の進化過程がより効果的、例えばより費用対効果の高いものになるにつれ、その過程のさらなる進歩に多くの資源が投入される。これによって二段階目の指数関数的成長、つまり指数関数的成長の速度そのものの指数関数的増大が生じる。
• 生物進化は、このような進化過程の一つである。
• 技術進化もまた、このような進化過程である。最初の技術を作る種が出現したことにより、技術という新しい進化過程が生まれた。したがって、技術進化は生物進化から生じたものであり、その継続でもある。
• 特定のパラダイム、すなわち問題を解決する方法や取り組み方は、その方法の潜在能力が尽きるまで指数関数的成長をもたらす。例えば、より強力なコンピューターを作るために集積回路上のトランジスターを微細化する方法がこれに当たる。潜在能力が尽きると、取り組み方の根本的な変化であるパラダイムシフトが起こり、指数関数的成長が続けられる。

読者には、カーツワイルのブログを読んだうえで、この指数関数的成長が意味することと、ブログの初出以来自分自身が経験してきたことが、どの点で一致し、どの点で異なるのかを考えてほしい。

収穫加速の法則はムーアの法則ほど有名ではないが、最初に発表された当時と同じように、今日も重要である。