ゼロからわかる「汎用AI」究極の技術を10年で創る大挑戦

チェコ発の「GoodAI」CEOに聞く
金井 良太 プロフィール

汎用人工知能とは何か?

金井 いま人工知能の研究がすごい勢いで進んでいると感じている人も多いと思いますが、それはとても限られた種類の人工知能のことですよね。もしかしたら、大きなブレイクスルーは、他の分野とアイデアが組み合わさってでてくるのかもしれません。

ところで、これまで「汎用人工知能」について話してきましたが、「汎用人工知能」とはそもそもどういうものなのでしょうか?

マレック 我々は「人間レベルのことができる人工知能」と捉えています。というのは、実は人間でさえ完全には汎用人工知能とはいえないからです。人間は人間のやることしかできません。とはいえ、現在の特定の課題に特化した人工知能と比較したら、人間の方がより汎用であるのは間違いないです。

汎用人工知能をつくるには、人間のような学習のしかたが重要になると考えています。つまり過去のすでに学んだ知識や経験を利用して、さらに新しいスキルを効率よく学習していくことが鍵になると考えています。

そうすることで、必要とするトレーニングデータが少なくても学習ができます。そして、学べば学ぶほどスキルが増幅され、学習自体が上達していくという再帰的な構造をもっています。

金井 人間が汎用ではないけど、現在の人工知能よりは汎用という比較の問題ならば、いろんなレベルの汎用人工知能のようなものがあるということでしょうか。

例えば、犬や猫も人工知能より汎用性は高いかもしれませんが、さらに人間は汎用性が高いなどと序列がつけられるでしょうか。

そうすると、人間以上の汎用人工知能というのも考えられるのでしょうか? つまり、汎用人工知能の汎用性というのは段階的なものと考えるべきでしょうか?

マレック まさにそのとおりです。そういう意味では、いまあるディープラーニングや機械学習も、あるレベルでの汎用性は持っていると言えると思います。

少なくともディープラーニングでの学習は、新しいデータに汎化することはあるので、それも一種の汎用性といえます。ただ、人間の観点から人間と比較すると、まだまだ汎用性は高くないのです。

汎用性は、連続的に上がっていくのではなく、いくつか鍵となるステップがあって、階段状に高まっていくのだと思います。スキルが増え、自ら仮説の設定などを行うことで、学習の探索スペースを限定することができれば、学習効率が高まります。

人間は他の動物に比べて学習に利用可能なスキルが多いので、より効果的に学習ができるのです。

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