データサイエンス

シンギュラリティ(技術特異点)が来ないと思う理由を2つの観点から論じる

ウマたん
ウマたん
当サイト【スタビジ】の本記事では、シンギュラリティについて論じていきたいと思います。シンギュラリティは人工知能が人間の知能を超えるタイミングとされ1説によると2045年に来ると言われています。果たして本当にシンギュラリティは来るのでしょうか来ないのでしょうか?

昨今の人工知能ブームで話題によく挙げられるシンギュラリティ(技術特異点)のお話。

シンギュラリティは、人類にとって非常に重要な問題であり、多くの人が関心を持っている話題です。

この記事では、

・シンギュラリティとは何なのか?
・果たして本当に来るのか?来ないのか?

について見ていきたいと思います。

ウマたん
ウマたん
シンギュラリティを恐れる必要はなくて、楽観的にとらえていきたい!

※シンギュラリティに関しては諸説あり、この記事の内容はあくまで一個人の意見になります。

以下のYoutube動画でも解説しているのでよければチェックしてみてくださいね!

シンギュラリティ(技術特異点)とは?

シンギュラリティとは、人工知能の第一人者である「レイ・カーツワイル博士」によって提唱されました。

シンギュラリティは、

人工知能が人間の知能を超える存在になるタイミング

を指します。

シンギュラリティに関しては関係しているトピックを2つ取り上げていきます!

・収穫加速の法則
・チューリングテスト

収穫加速の法則

シンギュラリティが訪れると、人工知能は自ら自分より優秀な人工知能を生み出すことが可能になり、進化が加速度的に進みます。

この加速度的な進化は収穫加速の法則という法則によって説明されています。

収穫加速の法則とはザックリ言うと、科学技術の進歩は加速度的なスピードで進むというもの。

イノベーションは過去のイノベーションとの結びつきで起こるものなのだから、イノベーションが起きれば起きるほど次に起きるイノベーションへの時間は短縮されるというのが前提にあります。

この収穫加速の法則に近いモノとして1チップあたりのコストに対するパフォーマンスが指数関数的に上昇していくムーアの法則がありますね!

チューリングテスト

続いて人工知能が人間の知能を超える段階として、1つの指標になるチューリングテストについて見ていきましょう。

チューリングテストは、アランチューリングが提唱したテストで、応対によって人間なのか人工知能なのか判断するテストになります。

人工知能が違和感のない人間のような応対をすることができるようになるとシンギュラリティが近いということの表れです。

ちなみに2014年に行われたチューリング・テストにおいて13歳の少年に扮した人工知能が30%以上の確率で人間と間違われ初のチューリングテスト合格者になりました。

疑惑の残るテストでしたが、人工知能が人間に近づいてきているのは確かであることが分かるでしょう!

カーツワイル博士によると2045年にシンギュラリティが訪れるとされていますが、正しい時期は定かではありません。

もっと早く訪れるのではないかという論を唱える人も出てきています。

ちなみに人工知能(AI)に関しては以下の記事でまとめています!

人工知能(AI)とは?ビジネスに活かすためにはどうすればよいのか? こんにちは! ウマたん(@statistics1012)です。 大学院時代は統計科学を専攻しており、現在は消費財メー...

シンギュラリティが来ない可能性は?

しかし、このシンギュラリティ、そもそも来ないという可能性はないのでしょうか?

確かに、人工知能の技術は発展していき世の中はより便利になっていくはずですが、人類を超えて人工知能が暴走することなど起こるのでしょうか?

ウマたん
ウマたん
どうしてもターミネーターの世界を想像しちゃう!

これに関しては「技術的に可能なのか」「実際に起こり得るのか」という2つの側面から見ていかなくてはいけません。

技術的な可能なのか

まず、技術的に可能なのかという点について。

結論技術的には可能だと考えています。

ただ、現在の延長線上にシンギュラリティがあるかというと疑問は残りますし2045年に実現できるのかは怪しいと思っています。

現在人工知能というとディープラーニング(深層学習)を思い浮かべる人が多いでしょう。

実はディープラーニングの考え方は1950年頃からあります。

ディープラーニングがブレークスルーしたのは、複雑にしても計算が出来るマシーンパワーが生まれたからであり、あらたなアルゴリズムが生まれたからではないのです。

ディープラーニングは人間の脳のシナプスを模倣して作られたモデルで、まさに人類の知能を超えるのにふさわしい。

しかし生命の機能をそのまま模倣して実現できるかというとそうとは言えないと思っています。

人類は空を飛ぶために鳥の羽を模倣していましたが実現できず、最終的に揚力を使った飛行機という形で実現しました。

すなわち必ずしも生命における機能をそのまま摸倣することが正解に近づく道ではないのです。

人間の知能により近づけるには、

・あえてリスクを取る
・ありえないことを想像する

などが必要であると考えています。

現在の人工知能では完璧な解を出すことには優れておりますが、あえてリスクを取ったり非合理的な判断をすることはできません。

しかし、人類はあえてリスクを取ったりありえないことを妄想することで進化を遂げてきたと言えます。

このような要素がシンギュラリティには不可欠なのではないでしょうか?

実際に起こり得るのか

さて、技術的に可能になったとして実際にシンギュラリティは起こり得るのかという問題が残ります。

技術的に実現できたとしても世の中において需要がないものは淘汰されてきました。

すなわちシンギュラリティに関しても我々の需要がなければ起こりえないのでないかと考えています。

ただ、唯一悪用する人の手に渡ってしまった場合、世の中の一般的な需要は関係なくシンギュラリティが意に反して起こってしまうことは考えられます。

それを防ぐために、Googleなどの最先端企業は人工知能倫理委員会なるものを設置し、人工知能の使い道について徹底したガイドラインを作成しているようです。

技術的に可能な状態になったとしても人工知能を上手く人類がコントロールし、人類に恩恵を与えてくれる存在になることを望んでいます。

すなわち僕個人としては、今世の中で言われているような「人工知能が自分より優秀な人工知能を作り出して人類のガバナンスなしに加速度的に成長していくシンギュラリティ」は起こらないスタンスを取っています。

AIを見据えた未来に向けて

road

さて、最後にAIが発達した未来を生き抜くために我々は何をすべきか見ていきましょう!

恐れているようなシンギュラリティは来ないにしても、人工知能が人間のおこなっていることの大半を代替していく未来が訪れるのは目に見えています。

そんな人工知能が発達した未来を生き抜くために我々は何をすればよいのか?考えていきましょう!

基本的に人工知能は人間にとって退屈で単純な作業から代替していってくれるので、本来は我々にとって嬉しいはずです。

ただ、自分の仕事がなくなってしまうのではないか・・・という不安を覚える気持ちも分かります。

よく職業や産業単位でなくなる・なくならないという議論がされていますが、そんな単純な話ではないと思っています。

おそらく特定の職業や産業の中でもなくなる仕事となくならない仕事があります。

ここで一度自分の仕事を振り返ってみてください。
自分のおこなっている仕事のうち、

これは自分じゃなくても誰でもできるなーと思う仕事
あなただからこその付加価値を与えられていない仕事
退屈だなーと思いながらやっている仕事。

ここら辺の仕事の比重が大きい人は注意です。

このような仕事はゆくゆくは必ず人工知能に代替される運命にあります。

逆にあなたがやること自体に意味がある仕事、楽しいと思いながらやっている仕事
は長い目で見た時になくなりません。

これらの要素を満たす仕事の比重を増やしていくべきなんです。

ぜひ人工知能と共存して価値を生み出せる人間になっていきましょう!

シンギュラリティについて学べる本

studies book

シンギュラリティに関しては、様々な著名人が様々な意見・スタンスを持っています。是非、色んな意見を聞いてみましょう!

シンギュラリティについて学べる本としては以下などがオススメです!

created by Rinker
¥1,540
(2020/09/23 19:41:56時点 Amazon調べ-詳細)

シンギュラリティーがくるとしたらいつなのか、人間に何をもたらすのかについて詳しく書いてあります。

現在はAIは音楽やアート、そして政治の分野への進出は難しいとされていますが、著者の立場ではAIは最終的にはそのような分野へも進出してくるだろうと述べています。

また、人工知能について考えるためには、なぜ人類が発展してきたのかを知っておく必要もあるので、名著「サピエンス全史」も目を通しておくと良いでしょう!

created by Rinker
¥3,500
(2020/09/23 07:08:18時点 Amazon調べ-詳細)

ちなみに以下の記事でAIに関する書籍をまとめているのでよければ合わせてご覧ください。

書籍
人工知能(AI)を学ぶ上でオススメな本10選!当サイト【スタビジ】の本記事では、人工知能(AI)を学ぶ上でオススメな本を紹介していきます!AIと一言でいっても範囲が広いので、概念や将来を語る・ビジネスサイドから語る・技術サイドから語るの3点に分けてまとめていきますよー!...

シンギュラリティ まとめ

正直、シンギュラリティは話に尾ひれがついて過剰な議論がなされている気もします。

SF映画のような世界が訪れるのは、まだまだだいぶ先になるでしょう。

繰り返しになりますが、

僕個人としては今世の中で言われているような「人工知能が自分より優秀な人工知能を作り出して人類のガバナンスなしに加速度的に成長していくシンギュラリティ」は起こらないスタンスを取っています。

人工知能と上手く共存できる世の中を望んでいます。

今もっとも話題のディープラーニングについてもっと詳しく勉強したい方はぜひ以下の記事を見てみてください!

【初心者向け】ディープラーニングの学習ロードマップまとめ当サイト【スタビジ】本記事では、ディープラーニングの学習方法について詳しくまとめていきます!ディープラーニングは難しいと思われがちですが、アルゴリズムは意外とシンプルで実装自体も非常に簡単なんです!Pythonでの実装もおこなっていきますよー!...
Pythonを初学者が最短で習得する勉強法

Pythonを使うと様々なことができます。しかしどんなことをやりたいかという明確な目的がないと勉強は捗りません。

Pythonを習得するためのロードマップをまとめましたのでぜひチェックしてみてくださいね!