Google DeepMindの共同創設者であり、GoogleのチーフAGI科学者であるShane Leggが、AGI(汎用人工知能)の到来時期と超知能への道筋について語った重要なインタビューである。Leggは「AGI」という用語を最初に定義した人物として知られ、彼の予測は一貫して2028年までに50%の確率でミニマルAGIが実現するというものだ。本動画では、AGIを単一の閾値ではなく、ミニマルAGI、フルAGI、そして人工超知能(ASI)へと至る段階的なスペクトラムとして捉える彼の独自の視点が展開される。特に注目すべきは、人間の脳の物理的制約と比較したデジタル知能の圧倒的なスケーラビリティの分析であり、エネルギー消費、サイズ、信号伝達速度において6〜8桁もの優位性を持つことから、超知能の到来は不可避であるという結論に至っている。また、AI が単なるツールから経済的価値を生み出す実体へと移行する過程で生じる労働市場の混乱、特にソフトウェアエンジニアリング分野での影響についても具体的に言及している。Leggは技術的楽観主義と現実的なリスク認識のバランスを保ちながら、この変革が人類の繁栄につながる可能性を強調し、そのためには哲学、経済学、倫理学など多分野にわたる社会的対話が緊急に必要であると訴えている。
AGIへの道のりと超知能の必然性
エネルギー消費、空間、チャネル帯域幅、信号伝播速度という観点から見ると、これら4つの次元すべてにおいて同時に6桁、7桁、場合によっては8桁もの差があるわけです。では、人間の知能が可能性の上限になるのでしょうか。私は絶対にそうは思いません。
さて、この方はShane Leggです。基本的にAGIという用語を発明し、Google DeepMindを共同創設し、現在はGoogleのチーフAGI科学者を務めている人物です。数学者のHannah Fryとのこの対談で、彼はかなり大胆な主張をしています。AGIはあと数年で実現する、超知能はその直後に来る、そしてこれらすべてが実際に社会、経済、そして人々にとって何を意味するのか、といったことです。
では、詳しく見ていきましょう。彼がAGIがいつ到来すると考えているかという、皆さんが聞きたい部分に直接飛び込む前に、まず彼がそもそもAGIで実際に何を意味しているのかを理解する必要があります。なぜなら彼にとって、それは単一の瞬間や魔法の閾値ではないからです。彼はそれをレベルとして捉えており、最高レベルが人工超知能なのです。
これをご覧ください。AGIは単一のイエスかノーかという、越えるべき閾値のようなものではなく、むしろ一種のスペクトラムのようなもので、これらのレベルがあるとお考えだと理解していますが、それについて説明していただけますか。
はい。私には「ミニマルAGI」と呼んでいるものがあります。それは、人工エージェントが少なくとも、私たちが通常人々ができると期待するあらゆる種類の認知的なことを実行できる時点です。
私たちはまだそこには到達していませんが、1年後かもしれないし、5年後かもしれません。私の推測では恐らく2年程度だと思います。それが最低レベルです。
それが私がミニマルAGIと呼んでいるものの最低レベルです。それが、私が「よし、このAIはもはや、もし人にその認知タスクを与えたら驚くような方法で失敗することはない」と言える時点です。
そして、それが最低限の基準だと思います。ただし、それは人間の知能の能力に到達する方法を完全に理解しているという意味ではありません。なぜなら、物理学や数学で新しい理論を発明したり、素晴らしい交響曲を作曲したり、素晴らしい文学作品を書いたりといった、驚くべき認知的偉業を成し遂げる並外れた人々がいるからです。
そして、私たちのAIが人間の認知の典型的なことができるからといって、必ずしも非常に並外れた人間の認知の偉業を達成するために必要なすべてのレシピやアルゴリズムを知っているとは限りません。私たちのAIで、人間の認知で可能なことの全スペクトラムを達成できるようになれば、少なくとも完全に人間レベルまで到達したことが本当に分かります。
それを私たちはフルAGIと呼んでいます。
そしてその先にレベルはあるのですか。
はい。人間の認知で可能なことを超え始めると、人工超知能、つまりASIと呼ばれるものに向かい始めると思います。それについては本当に明確な定義はありません。
実際、私は何度もそれの良い定義を考え出そうとしてきました。私が考え出したすべての定義には、何らかの重大な問題があります。しかし、少なくとも漠然とした言葉では、それはAGIであるということです。つまり、AGIの汎用性を持っていますが、今や一般的に非常に有能で、何らかの形で人間が到達できるものをはるかに超えているということです。
つまり、ミニマルAGIからフルAGI、そして最終的にASIまで至るわけです。そして最低限の基準であるミニマルAGIは、人間ができるあらゆる認知タスクを実行できるシステムを必要とします。それはかなり低い基準です。しかし彼はそこで重要な何かを示唆しました。次のクリップで彼が詳しく説明している何かです。これらのシステムは、人間レベルの知能のすべての部分に同時に到達するわけではないかもしれません。
いくつかの領域では、彼らはすでに私たちより先を行っていますが、他の領域では奇妙なことにまだ遅れています。そしてそれは彼のタイムラインと、なぜ彼が今日すでにAGIの初期の兆しを見ていると考えているのかにつながります。見てみましょう。
今持っているものは、それらのレベルのどこにあるのですか。
そうですね。不均一です。言語を話すことに関しては、すでに人々よりもはるかに優れています。
150言語か何かを話すでしょう。誰もそれはできません。そして、その一般的な知識は驚異的です。私がニュージーランドの小さな町で育った郊外について尋ねても、それについて何かを知っているのです。一方で、彼らは私たちが人々が典型的にできると期待することをまだできていません。
継続的な学習、長期間にわたって新しい種類のスキルを学習することがあまり得意ではありません。そしてそれは非常に重要です。例えば、新しい仕事に就く場合、到着時に仕事で成果を上げるためのすべてを知っていることは期待されていませんが、時間をかけてそれを学ばなければなりません。
また、推論にもいくつかの弱点があります。特に視覚的推論のようなものです。
AIは、例えば物体を認識することは非常に得意です。猫や犬などあらゆる種類のものを認識できます。それはしばらく前からやっています。しかし、シーン内のものについて推論するように頼むと、彼らははるかに不安定になります。
例えば、赤い車と青い車が見えると言って、どちらの車が大きいかと尋ねるかもしれません。人々は遠近法が関係していることを理解していて、もしかしたら青い車の方が大きいけれど、遠くにあるから小さく見えるのかもしれないですよね。AIはそれがあまり得意ではありません。
あるいは、ノードとそれらの間のエッジを持つ何らかの図があるとします。
ネットワークのような。
ネットワークです。あるいは数学者が言うところのグラフです。それについて質問をして、グラフ上のノードの1つから出ているエッジやスポークの数を数えなければならない場合、人はさまざまな点に注意を払い、実際に精神的にそれらを数えるか何かをすることでそれを行います。AIはそのタイプのことを行うのがあまり得意ではありません。だから、私たちが現在見ているこのような種類のことがあらゆる種類あります。これらのいずれも根本的な障害だとは思いませんし、これらのことができるシステムを開発する方法についてのアイデアもあります。そして、これらの領域の多くで指標が時間とともに改善されているのを見ています。
ですから、私の期待としては、数年かけてこれらのことがすべて対処されるだろうということですが、まだそこには至っていませんし、それには少し時間がかかると思います。なぜなら、人々ができるあらゆる種類の認知的なことの非常に長い尾があり、AIはまだ人間のパフォーマンスを下回っているからです。
つまり、継続的な学習や視覚的推論のようないくつかのボトルネックがまだありますが、彼はそれらが今後数年以内に解決されると確信しています。しかし、この次のクリップで、彼はAGIをはるかに超えて、超知能も来ることについて語ります。実際、彼は超知能が基本的に不可避である理由を説明します。これをご覧ください。
しかし、これは単に1つの質問であり、例えばフルAGIのようなものがあります。人間の知能をはるかに超える超知能に向かうのか、それは急速に、ゆっくりと、それとも決して起こらないのか。そしてもし超知能に向かうなら、その超知能とは何か、その超知能の認知プロファイルは何か。人間をはるかに超えるような特定のことがあるのか。すでに200言語を話せることは分かっています。それは明らかです。そして、計算の複雑さか何かのために、実際には人間よりもそれほど優れていない他のことがあるのか。
そのアイデアはありますか。それは人類が考えるべき本当に重要な質問のようです。10年か20年かで超知能に向かうのか。
それについてスタンスはありますか。超知能に向かうと思いますか。
つまり、私はここで、例えばアインシュタインが一般相対性理論を思いついたようなことを考えています。世界について理論化し、人間が達成したものを超える真の科学的理解を考え出すことができるAGIがある状況になるのでしょうか。
計算に基づいてそうなると思いますし、人間の脳は移動式プロセッサーです。重さは数ポンドです。約20ワットを消費すると思います。
脳内では、樹状突起を通じて信号が送られます。チャネル上の周波数は、皮質では約100ヘルツ、あるいは200ヘルツ程度です。そして信号自体は電気化学的波の伝播です。約30メートル毎秒で移動します。さて、それをデータセンターで見るものと比較すると、20ワットの代わりに200メガワットを持つことができます。
数ポンドの代わりに、数百万ポンドを持つことができます。チャネル上の100ヘルツの代わりに、チャネル上で100億ヘルツを持つことができますよね。そして、30メートル毎秒の電気化学的波の伝播の代わりに、光速の30万キロメートル毎秒にすることができます。ですよね。つまり、エネルギー消費、空間、チャネル帯域幅、信号伝播速度という観点から見ると、これら4つの次元すべてにおいて同時に6桁、7桁、場合によっては8桁もの差があるわけです。
ですよね。では、人間の知能が可能性の上限になるのでしょうか。私は絶対にそうは思いません。ですから、知的システムを構築する方法についての私たちの理解が発展するにつれて、これらのAIが人間の知能をはるかに超えて行くのを見ることになると思います。
確かに、第一原理から見ると、理にかなっています。AIはデジタル知能であり、つまり人間の脳ができない方法でスケールできるということです。私たちの脳は固定されたエネルギー、固定されたサイズ、遅い化学信号に縛られています。しかし、デジタルシステムは永遠により大きく、より速く、より効率的になることができます。ですから、もし今後数年以内にミニマルAGI、つまり人間ができるあらゆる認知タスクを実行できるシステムを持つことになるなら、私たちはそこで止まるわけではありません。
私たちはそれをスケールし続け、より多くの計算能力を与え、可能な限り限界を押し広げるでしょう。では、それは実際に世界にとって何を意味するのでしょうか。つまり、これらの非常に有能なシステムを手に入れたら、それは実際にどのように社会に影響を与え始めるのでしょうか。まあ、Shane が今後数年間で起こると考えていることは次のとおりです。
経済的混乱と社会変革
しかし、これはどういう意味なのでしょうか。なぜなら、つまり、あなたはフルAGIがあって、繁栄が共有される可能性があるというような長期的なビジョンを説明しました。しかし、そこに到達するには、本当に大きな、つまり、それは控えめな表現です。大規模な経済的混乱、構造的リスクがあります。今後数年がどのようになると予想しているか、話してください。つまり、2020年3月に私たちが知らなかったことを教えてください。
今後数年間で、あなたが話しているような大きな混乱は見られないと思います。今後数年間で見られると思うのは、AIシステムがとても便利なツールから、実際に経済的に価値のある仕事をする上でより多くの負荷を引き受けるようになることだと思います。そしてそれはかなり不均一になると思います。特定のドメインで他よりも速く起こるでしょう。例えば、ソフトウェアエンジニアリングでは、今後数年間でAIによって書かれるソフトウェアの割合が上がると思います。ですから、数年後には、以前は100人のソフトウェアエンジニアが必要だったところが、20人だけで済むかもしれません。そしてその20人は高度なAIツールを使用します。数年かけて、AIがただの便利なツールから、本当に意味のある生産的な仕事をするようになるのを見ることになるでしょう。
そしてそれらの分野で働く人々の生産性を高めることになります。また、特定の分野で労働市場にいくらかの混乱も引き起こすでしょう。そしてそれが起こると、AIをめぐる議論の多くが変化し、はるかに真剣なものになると思います。
ですから、ああ、これは本当にクールだ、休暇の計画を立てるのを手伝ってもらったり、子供たちが何かに行き詰まって宿題が理解できない時に助けてもらったりできる、というような感じから変化するでしょう。
そういったことから、よし、これは単なる素晴らしい新しいツールではない、ということへと変わります。
これは実際に経済と社会、そしてあらゆる種類のものを構造的に変えるものです。そして、この新しい世界をどのように構築するかを考える必要があります。なぜなら、私はこの能力を活用できれば、これは本当の黄金時代になり得ると信じているからです。なぜなら、私たちは今、多くの種類のものの生産を劇的に増加させ、科学を前進させ、機械ができるなら私たちがする必要がないかもしれないあらゆる種類の労働から私たちを解放できる機械を持っているからです。ですから、ここに機会があります。しかし、それは良いものであるのは、この驚くべき機械の能力を、社会の中で個人として、また人々のグループとして、このすべての能力から恩恵を受ける人々の繁栄があるような社会のビジョンに、何らかの形で変換できる場合のみです。
つまり、AIは単なるツールから実際に経済的価値のある仕事をするものへと移行します。そして、それは特に特定の産業で多くの混乱を引き起こしますが、物事を適切に構築できれば、ここには巨大な機会もあります。だからこそShaneは、あらゆる分野のより多くの人々がこの新しい世界がどうあるべきかについて真剣に考え始めることがいかに重要であるかを強調し続けているのです。そして、この最後のクリップで、Shaneは驚くほど楽観的な調子で終わります。
彼はAGIのタイムラインを示し、なぜ彼がこのテクノロジーが信じられないほどの人類の繁栄につながる可能性があると今でも信じているのかを説明しますが、それは私たちが正しい方向に導いた場合に限られます。
AGI到来のタイムラインと人類の未来
最後に、AGIについてのあなたの今やかなり有名な予測で終わりたいと思います。あなたはこれについて10年以上にわたって驚くほど一貫しています。実際、あなたは2028年までにAGIが実現する可能性が50対50であると言ってきました。
はい。
それはミニマルAGIですか。
はい。
わあ。そして
2028年までに50対50というのは今でも変わりませんか。
はい。
2028年。そしてそれは2009年の私のブログで見ることができます。
フルAGIについてはどう思いますか。それのタイムラインは何ですか。
数年後です。3年、4年、5年、6年後かもしれません。
10年以内に。
はい、10年以内だと思います。
この知識すべてを持って、虚無的な気持ちになることはありませんか。
ここには膨大な機会があると思います。多くの人々が多くの仕事をするために多くの努力をしていますが、そのすべてがそれほど楽しいわけではありません。そして、産業革命がエネルギーの活用をあらゆる種類の機械的作業に利用し、それが社会にはるかに多くの富を生み出したのと同じように、ここには信じられないほどの機会があると思います。
今、私たちはデータ、アルゴリズム、計算を活用して、あらゆる種類のより認知的な作業も行うことができます。ですから、それは人々のために膨大な量の富が存在することを可能にすることができ、富とは単に商品やサービスなどの生産という意味だけでなく、新しい技術、新しい医薬品、そしてあらゆる種類のもののことです。
ですから、これは利益の信じられないほどの可能性を持つ技術です。さて、課題は、リスクや潜在的なコストなどに対処しながら、それらの利益をどのように得るかです。私たちが本当に知性を持つことから恩恵を受け、私たちが繁栄するのを本当に助けてくれる未来の世界を想像できますか。そしてそれはどのようなものですか。そして、それは私だけが答えられるものではありません。私はそれに非常に興味があります。
できる限り理解しようとします。しかし、これは本当に深遠な質問です。それは哲学、経済学、心理学、倫理学、そしてあらゆる種類の質問に触れますよね。そして、私たちはこれについて考え、その肯定的な未来がどのようなものかを想像しようとする、もっと多くの人々が必要です。
結論
はい、それは実に美しく言われました。善のためのAIの可能性は莫大で、私たちがこれまで見たことのあるものをはるかに超えています。しかし、まだ非常に多くの未回答の質問があります。例えば、この新しい富はすべて実際にどのように分配されるのか。リスクをどのように軽減するのか。リスクとは何なのか。これは仕事、意味、目的、さらには人間であることの意味をどのように変えるのか。これらは1つの研究所や1つの政府が答えられる質問ではありません。
それらは全世界が一緒に、そして早急に解決しなければならないことです。しかし、もしShaneが正しく、AGIが本当にあと数年で実現するなら、これらの会話はもはやオプションではありません。実際にはかなり緊急のものです。
とにかく、Shaneの視点についてどう思ったか教えてください。個人的には、彼はAIについてかなりバランスの取れた見方をしていると感じます。彼は明らかにリスクを認識していますが、同時に上向きの可能性と善のための狂気的なポテンシャルも見ています。また、彼のタイムラインについてどう思いますか。短すぎると思いますか、それとも的を射ていると思いますか。コメントで教えてください。そしていつものように、動画に「いいね」をするのを忘れずに、新しい方は購読ボタンを押してください。それでは次の動画でお会いしましょう。
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