FRONTIERS その先に見える世界 第2回
「AI 究極の知能への挑戦」NHK BS 12/13放送
バックナンバー １
感想
Amecaの多彩な表情には驚いた。日本より相当進んでいる。
最初「ブラックジャック」をAI使って作る話だったので「ああ知ってる」てな感じで軽く流したが、2章からはグイグイ引き込まれた。全く事前学習を入れなくても、条件さえ与えてやれば立ち上がって歩ける様になるロボット。
胎教の重要さも、こんなところで証明されるし・・・
脳の神経細胞に電極を繋いだだけのものが自己学習を遂げる。
こうなって来ると、記憶媒体があって方向付けさえしてやれば、機械にも知性が宿るという事か？恐ろしい・・・・
またこの辺り、言語の文法を分析、集約する事で殺人を実現するという小説「虐殺器官」にも通底するところがある。
内容
語り：オダギリジョー
松尾豊 東京大学大学院 教授（AI研究者）
一番ラッキーなのはこの問題が「まだ解かれていない」こと。
人間の知能の仕組みを明らかにする・・・
人間の知能は作れるか
イギリス エンジニアード・アーツ社で開発されたヒューマノイドロボット「Ameca(アメカ)」
ChatGPTの他種々のAIを搭載し、喜怒哀楽を表情やしぐさで表現出来る。
それにインタビューする形での進行。
「AIと、AIについてガチ対談」相手に合わせて日本語で応対。
好きな音楽は？
→クラシックからEDMまで。米津玄師の「Lemom」にハマっている。
あなたは人間になりたいですか？
それは分かりませんが、人間の様な知能は持ちたいです・・・
Chapter 1 AIで手塚の創造性に挑む
栗原聡 慶應義塾大学理工学部教授
なぜ一人の人間がこれほどのものを生み出せたか(手塚の事)
AIを使った「ブラックジャック」の新作制作P/Jに参加。
作品（200話以上）のほぼ全てを分析させた(AIに組込み)
キーワードを打ち込むだけでアイデアが出て来る。なぜできる？
大きいのは「生成AI(ChatGPT)」バージョンup毎に進化。
基本は「大規模言語モデル」
やっているのは「次の単語を予測する」だけ。
だがその数がとんでもない（1兆とか）
数個のキーワードで500以上のアイデアが出た。
例：機械の心臓
アンドロイドに仕込まれた機械の心臓の治療。人の手でしか手術できない。敵対するキリコ。キャラクターを理解している。
次の単語を予測する事で、背景にある人の心を理解する。
心理学にも応用出来る（AI心理学）物事を客観視する。
スタンフォード大学。サリーとアン問題
サリーがカゴに人形を入れて退室。
その後アンが人形を箱に移し替えて退室。
戻ったサリーはどちらを探すか？
サリーは移し替えられたのを知らないから正解は「カゴ」
だが従来AIでは「箱」としか答えられない。
大規模言語モデルでは正解出来る。何故か？
2020年に何かが起こり、飛躍的に進化した。
大規模に多くの言葉を学習しただけ(言語理解の副産物？)
結果的に常識も取り込まれる。言語なくして心の理論なし。
ことばの繋がり→文脈が分かる。言語×予測＝知能
こうして学習したAIは、心の理論に基づく課題を解答出来る。
2023/11月。AIが作った「ブラックジャック」を掲載した雑誌が発売された。
Chapter 2 体がなければ知能は作れない？
ChatGPTは、言語的な世界の中に「閉じている知能」
國吉康夫 東京大学大学院 教授
知能がどこから生まれるか、ロボットを作って研究。
身体性をベースにした追求をしなければならない・・・
MITで開発された「ドリブルロボット」身体的知能の研究。
蹴りながら走るのはロボットにとって難題（現実世界は複雑）
完成までにシミュレーションを4000台分作った。
教育は人間換算で6～9ケ月。
目指すのは「強靭な知能」蹴り倒されても起きて蹴る能力。
カリフォルニア大学の研究部門BAIR（BERKELEY ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESERCH）
ロボットに一切事前学習を与えずに自分の体だけで学ぶ。
与えた指示は「前進でプラス1、転倒でマイナス1」のみ。
やみくもに動いて周囲の状況を把握して行く。
30分後立ち上がった（まだ歩けない）
60分後歩ける様になった。蹴り倒しても戻れる。
予期せぬ事に対応出来る→強靭な知能
これを普通のコンピューターに教え込むには膨大な時間が必要。
ヒト胎児のシミュレーター（子宮のモデル）
人の知能はどうやって生まれるか？
羊水中で子宮の接触刺激を学習(脳の神経活動を刺激)
子宮外で育てると触覚刺激に乏しく発達が遅れる。
子宮内での接触刺激で脳の最初の基盤か作られる。
BODY SHAPES BRAIN（身体が脳を作る）
身体に関する認知の始まりが知能の芽生え。
自分が分かると、それを参照して自分以外が分かる。
ものの理解、言葉の獲得にも繋がる。
知能は「宇宙に生えたキノコ」
情報の源は宇宙（自然界）にある。
それを身体を通して吸い上げるのが知能。
情報が凝縮して形を成す。身体を無視しては語れない。
Chapter 3 脳×AI 究極の知能は作れるか？
少しのエネルギーで始動する。信じられない効率のよさ。
それが「脳」
ヒトの脳は20Wの電力で動くが、ChatGPTを動かすには都市1つ分の電力が必要。
人が運転技術を習得するのに要するのは30時間程度。
そんな事は今のAIには出来ない。
池内与志穂 東京大学 生産技術研究所 准教授
人工知能の研究に従事。
脳型のコンピューターが作れれば人間を超えられるかも・・・
脳オルガノイド→ヒトのiPS細胞を使って培養（数万の塊）
2つのオルガノイドを繋ぐ（最も単純な脳の回路）
1つにつき16個ある電極の神経活動を観察。
時々オルガノイドが同時に発火する様な現象が起きる。
活動を伝え合う機能的なつながりがある（響き合う）
そうやって神経活動が複雑さを増して行く。
脳とコンピューターの組み合わせ→バイオインテリジェンス
「PONG」有名なアーケードゲーム。
プレイしているのは人工的に作った脳細胞。
特殊なチップ上で脳細胞を培養（200～300万の細胞）
多くの電気回路を接続。
・ボールの位置認識・バーの操作
・外れたらランダム刺激を与える
・ランダム刺激を減らすよう学習する
時間と共に習熟して行く。早い習熟。
平均70回の試行でボールを打てる様になった。
従来AIでは数万回の試行が必要。
コンピューター科学の究極目標→AGI
Artificial General Intelligence：汎用人工知能
→究極の人工知能
他人の家でお茶を淹れる→人間なら普通にやれる。
コンピューターがこうした汎用知能を持つのは難しい。
未だに盲導犬が運用されているのは環境に適応出来るから。
犬の知能をロボット犬に組み込めたら・・・
今回の実験はAGIを達成する唯一の方法かも知れない。
アメカに質問
あなたは世界初のAGIになりたいですか？
心の準備が出来ていない。大いなる力には大きな責任が必要。潜在リスクを考える事も必要。
なぜ知能を作りたいのか？
人間とは何なのかを知りたい。自分とは何かを解き明かす。
作れることが十分理解したことになる。
知能は生命進化の結晶。
次なるフロンティア→人類のその先に行けるロマン
「宇宙に行く」に近い意味を持つ。
今の時代に生きている事自体がエキサイティング。
100年前ならあり得なかった。