【5分で解説】シンギュラリティ（技術的特異点）が来ないと思う理由！

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（技術的特異点）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、

について見ていきたいと思います。

※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。

シンギュラリティ（技術的特異点）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、

を指します。

実は、このタイミングは

ではありません。人工知能が人間の知能を超えるタイミングは2029年に訪れると言われています。

それでは、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しょう！

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？当サイト【スタビジ】の本記事では、AIをビジネスサイドから見ていきます！AIという言葉が独り歩きしていて実際にどのようなものなのか・どのように扱えばいいのか分からないのが現実。ぜひAIについて理解してビジネスに活かすことができるようになり…

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？

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。

技術的に可能なのか

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、

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？

人間のように何でもこなせる「強いAI（AGI）」と、決まった仕事だけをこなす「弱いAI」のちがいについては、以下の記事で解説しています。

強いAI・弱いAI・AGIとは？違いや「中国語の部屋」を分かりやすく解説！強いAIとは本当に心や理解を持つAI、弱いAIは知能の一部を道具として再現するAIのことです。本記事では、思考実験「中国語の部屋」、AGI（汎用人工知能）との違い、AGIはもう来ているのかという議論を図解で分かりやすく解説します！

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、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

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。

AI技術のブレークスルーと誰もが使える民主化はものすごいスピードで進んでいくでしょう。

これによりデザイナーやイラストレイターなどのなかなかAIに代替されないだろうと考えられていた仕事が危ぶまれています。

とはいえ、デザイナーやイラスレーターの仕事がまるっきりなくなるかと言うとそんなことはなく、上手くAIを使って自分の工数を減らしながらクリエイティブな作品を生み出し続けることが可能です。

逆にAIを恐れて否定して拒み続けていると、気付いた時にはAIに取って代わられてしまうのです。

すなわち、このAI時代に大事なのは、AIを受け入れてAIと共存しようとする考え方だと思っています。

こういう技術が出てきたときに、それに対して懐疑的な目でNoをつきつけるのか、それともとりあえず触ってみて自分のものとしていくのか。

AIを仕事を奪う恐怖の対象として見るのか、面倒な仕事をなくしてくれるありがたい対象として見るのか、この違いによってその人のしごとがまるごと奪われてしまうのかAIと共存できるのかは変わってきます。

AIが発達して、従来やっていた人間の仕事をなくしていく流れが進むのは間違いなく、むしろそれはよいことです。

AIができちゃうような仕事は全部AIにやらせればよいのです。

つまらないことはAIに全てやらせて、もっと面白いことに時間をつかいましょう！

どんな職種の人でもこういうスタンスでいるかいないかによって将来今以上にAIが浸透した世の中で生き抜けるか否かは変わってきます。

是非このようなスタンスをもってAIと一緒に共存する楽しい未来を作っていきましょう！

以下のYoutube動画でも語っていますので是非チェックしてみてください！

シンギュラリティについて学べる本

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！

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！

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あわせてご覧ください。

【初心者必見】AI（人工知能）を学ぶ上でオススメな本12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。

人工知能の技術的な理解をしたい方は、ディープラーニングや機械学習、データサイエンス、Pythonについて学んでみていただけるとよいかと思います！

是非以下の記事をチェックしてみてください！

【初心者向け】ディープラーニングの勉強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！ 【5分で分かる】機械学習の独学勉強ロードマップを徹底的にまとめていく！当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習の独学勉強ロードマップについて徹底的にまとめていきます。機械学習をいきなり理論からしっかり勉強しようとすると挫折しかねません。そこで、この記事ではなるべく挫折しないロードマップをお伝えしてきますよ！ 【5分で分かる】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ！当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます！入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解しある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。 【Python独学勉強法】Python入門を３ヶ月で習得できる学習ロードマップ当サイト【スタビジ】の本記事では、過去僕自身がPythonを独学を駆使しながら習得した経験をもとにPythonを効率よく勉強する方法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。

また、詳しくAIやデータサイエンスの勉強がしたい！という方は当サイト「スタビジ」が提供するスタビジアカデミーというサービスで体系的に学ぶことが可能ですので是非参考にしてみてください！