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ChatGPT は人工知能の進化について何を教えてくれますか?

公開済み 2023 年 4 月 26 日

ガイ・アイスドルファー

過去 XNUMX 年間、人工知能 (AI) はテクノロジー業界に大きな変革をもたらすという夢と、その潜在的な影響をめぐる深い不安の両方を引き起こしました。テクノロジー業界の主導的発言者であるイーロン・マスク氏は、この二重性を実証しました。彼は同時に、AI を搭載した自動運転車の世界を約束しています。私たちに警告する AI に関連するリスクについては、AI の開発の一時停止さえ求められています。マスク氏が2015年に設立されたOpenAIの初期投資家だったことを考えると、これは特に皮肉なことだ。

現在の AI 研究の波に乗って最もエキサイティングかつ懸念される開発の XNUMX つは、自律型 AI です。自律型 AI システムは、人間による継続的な監視やタスクごとのプログラミングを必要とせずに、タスクを実行し、意思決定を行い、新しい状況に適応することができます。現時点で最もよく知られている例の XNUMX つは、人工知能の進化における主要なマイルストーンである ChatGPT です。 ChatGPT がどのように誕生し、どこへ向かうのか、そしてこのテクノロジーが AI の将来について何を教えてくれるのかを見てみましょう。

自律型 AI に向けた構築

人工知能の物語は、分野を超えた進歩とコラボレーションの魅力的な物語です。それは 20 世紀初頭に、人間の脳の理解を利用して現代の AI の基礎であるニューラルネットワークの概念を作成した神経科学者サンティアゴラモンイカハルの先駆的な取り組みによって始まりました。ニューラルネットワークは、人間の脳と神経系の構造をエミュレートして、機械ベースの知能を生み出すコンピューターシステムです。しばらくして、アラン・チューリングは現代のコンピューターの開発と、機械が人間のような知的な動作を示すことができるかどうかを評価する手段であるチューリング・テストの提案に忙しくしていました。これらの発展は、AI への関心の波に拍車をかけました。

その結果、1950 年代にはジョンマッカーシー、マービンミンスキー、クロードシャノンが AI の可能性を模索し、フランクローゼンブラットが「人工知能」という用語を生み出しました。その後の数十年間で、2000 つの大きな進歩が見られました。 2010 つ目はエキスパートシステムで、業界固有のニッチなタスクを実行するように個別に設計された AI システムです。 XNUMX つ目は、初期のチャットボットなどの自然言語処理アプリケーションです。 XNUMX 年代から XNUMX 年代にかけて大規模なデータセットの登場とコンピューティング能力の向上により、機械学習技術が隆盛を極め、自律型 AI が実現しました。

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、AI システムの幅広い用途が可能になります。そのような自律システムの XNUMX つである OpenAI の Chat GPT は、もちろん最近、膨大な量のデータから学習し、一貫した人間のような応答を生成する驚くべき能力で広く知られるようになりました。

自律型 AI はなぜ可能になったのでしょうか?

では、ChatGPT の基礎は何でしょうか? 私たち人間には、考えることを可能にする XNUMX つの基本的な能力があります。私たちは、物理的な物体に関するものであれ、概念に関するものであれ、知識を持っており、言語やロジックなどの複雑な構造に関連したそれらの知識を持っています。その知識と理解を機械に転送できることは、AI における最も困難な課題の XNUMX つです。。

知識だけでは、OpenAI の GPT-4 モデルは単一の情報しか処理できませんでした。コンテキストだけでは、テクノロジーはコンテキスト化しているオブジェクトや概念について何も理解できませんでした。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。モデルは自律型になることができます。それは理解し、学ぶことができます。これをテキストに適用すると、ChatGPT が完成します。それを車に応用すれば、自動運転などが可能になります。

この分野では OpenAI だけが活躍しているわけではなく、多くの企業が何十年もの間、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利用して知識とコンテキストの両方を処理できるアルゴリズムを作成してきました。では、ChatGPT が市場に登場して何が変わったのでしょうか? ChatGPT を促進した大きな変化として、インターネットによって提供される驚異的な量のデータを指摘する人もいます。しかし、それが必要なすべてだった場合、Google はそのすべてのデータを支配しているため、おそらく OpenAI に勝っていたでしょう。では、OpenAI はどのようにしてそれを実現したのでしょうか?

OpenAI の秘密兵器の XNUMX つは、と呼ばれる新しいツールです。人間のフィードバックから学ぶ強化 (RLHF)。 OpenAI は、RHLF を使用して OpenAI アルゴリズムをトレーニングし、知識とコンテキストの両方を理解しました。 OpenAI は RLHF のアイデアを生み出したわけではありませんが、同社は ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) の開発において RLHF に完全に依存した最初の企業の XNUMX つです。

RLHF は単に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ただけです。そのため、ChatGPT はプロンプトに対する最初の応答を生成する方法において自律的ですが、その応答が正確であったか、何らかの形で問題があったのかを知らせるフィードバックシステムを備えています。つまり、プログラミングを大幅に変更しなくても、常に改良され続ける可能性があります。このモデルにより、急速に学習できるチャットシステムが誕生し、瞬く間に世界を席巻しました。

自律型AIは人間の労働者に取って代わるのでしょうか?

自律型 AI の新時代が始まりました。以前は、さまざまな概念をある程度理解できるマシンがありましたが、それは非常に特殊な領域や業界でのみでした。たとえば、業界固有の AI ソフトウェアが医療の分野でしばらく使用されてきました。しかし、自律型または汎用 AI、つまり、人間のような知能を備え、さまざまな分野でさまざまなタスクを実行するために自ら機能する AI の探求は、2022 年についに世界的に注目に値する成果を生み出しました。そのとき、Chat GPT は手軽かつ断固としてチューリングテストに合格しました。

当然のことながら、一部の人々は、自分の専門知識、仕事、さらには人間特有の資質さえも、ChatGPT のようなインテリジェント AI システムに置き換えられるのではないかと懸念し始めています。一方で、チューリングテストに合格するかどうかは、特定の AI システムがどの程度「人間に似ているか」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・テストに合格したことが必ずしも真の知性や意識を示すわけではないと主張しています。同氏は、コンピューターと人間の情報処理方法には根本的な違いがあり、意識を生み出す人間の思考プロセスを機械が再現することは決してできないと主張する。

したがって、チューリングテストに合格することは、真の知能の尺度ではありません。なぜなら、チューリングテストは、世界を真に理解し推論する能力ではなく、単に人間の行動を模倣する機械の能力をテストするだけだからです。真の知性には意識と、機械では再現できない現実の性質を理解する能力が必要です。つまり、ChatGPT や他の同様のソフトウェアは、私たちに取って代わるどころか、さまざまな分野で効率を向上させ、向上させるのに役立つツールを提供するだけです。

最終的な考え

そのため、機械は、コンテンツの理解と書き込みから、膨大な情報の確保、繊細な手術の実行、車の運転に至るまで、これまで不可能だった方法で、多くのタスクを自律的に実行できるようになります。しかし今のところ、少なくともこのテクノロジーの時代においては、有能な労働者は自分の仕事について恐れる必要はありません。自律型 AI システムであっても、人間の知能はありません。彼らは特定のタスクについては私たち人間よりもよく理解し、実行できるだけです。彼らは全体的に私たちよりも知性が高いわけではなく、私たちの生活様式に重大な脅威をもたらすわけではありません。少なくとも、このAI開発の波の中では。