「AI」と呼ばれるものがすべて人工知能とは限らない

この記事は sciencealert Blog の翻訳です。https://www.sciencealert.com/not-everything-we-call-an-ai-is-actually-artificial-intelligence-heres-what-to-know
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1955年8月、科学者のグループが、ニューハンプシャー州のダートマス大学でサマーワークショップを開催するため、13,500ドルの資金援助を要請しました。その内容は、「**人工知能**（**AI**）」であった。

資金提供の要請は謙虚なものだったが、研究者たちの考えはそうではありませんでした。「原理的には、学習のあらゆる側面、あるいは知能の他のあらゆる特徴を、機械がモデル化できるほど正確に記述することができるのです」。

このようなささやかな始まりから、映画やメディアはAIをロマンチックに描いたり、悪役として登場させたりしてきました。しかし、多くの人々にとって、AIは議論の対象であり、意識的な生活体験の一部にはなっていないのが現状です。


## AIが私たちの生活にやってきた
去年の11月末、**ChatGPT**という形のAIが、SF的な思索や研究室から抜け出して、一般の人々のデスクトップや携帯電話に登場しました。

これはいわゆる「**生成型AI**」で、巧みな言葉でプロンプトを出すと、エッセイができたり、レシピや買い物リストをまとめたり、エルビス・プレスリー風の詩を作ったりすることができるのです。

ChatGPTは、ジェネレーティブAIの成功の年で最も劇的な参入でしたが、同様のシステムは、新しいコンテンツを作成するためのさらに広い可能性を示しており、テキストから画像へのプロンプトを使用して、芸術コンテストで優勝したことさえある鮮やかな画像を作成しています。

人工知能は、まだ生きている意識や、SF映画や小説で人気の心の理論を持っていないかもしれませんが、少なくとも私たちが考えるAIシステムができることを覆すことに近づいています。

Googleの大規模言語モデル（LLM）LaMDAの場合のように、これらのシステムと密接に協力している研究者は、感覚を持つという見通しにうっとりとしています。LLMとは、自然言語を処理・生成するために訓練されたモデルである。

また、Generative AIは、盗作、モデル作成に使われたオリジナルコンテンツの搾取、情報操作の倫理や信頼の乱用、さらには「プログラミングの終焉」といった心配も生んでいます。

その中心には、ダートマス・サマー・セミナー以来、ますます切実になってきた疑問があります：**人工知能と人間の知能は違うのでしょうか**？



## 「AI」の実際の意味とは
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AIとして認定されるには、システムがある程度の学習と適応を示す必要があります。このため、**意思決定システム**、**自動化**、**統計などはAIとは言えません**。

AIは大きく分けて、人工狭域知能（**ANI**）と人工一般知能（**AGI**）の2つのカテゴリーで定義されています。現在までのところ、AGIは存在していません。

一般的なAIを作るための重要な課題は、知識のすべてを備えた世界を、一貫性のある有用な方法で適切にモデル化することです。これは控えめに言っても、大変な仕事です。

今日、私たちがAIと呼ぶものの大半は、特定のシステムが特定の問題に対処する、狭義の知能を備えています。人間の知能とは異なり、このような狭い範囲のAI知能は、例えば詐欺の検出、顔認識、ソーシャル・レコメンデーションなど、訓練された分野でのみ有効である。

しかし、AGIは、人間と同じように機能することになります。今のところ、これを実現しようとする最も顕著な例は、膨大なデータで訓練されたニューラルネットワークと「**ディープラーニング**」の利用です。

ニューラルネットワークは、人間の脳の働きにヒントを得たものである。学習データに対して計算を実行する多くの機械学習モデルとは異なり、ニューラルネットワークは、相互接続されたネットワークを介して各データポイントを1つずつ供給し、その都度パラメータを調整することで動作します。

より多くのデータを投入することで、パラメータは安定し、最終的には「よく訓練された」ニューラルネットワークとなり、新しいデータに対して望ましい出力（例えば、写真に写っているのが猫か犬かを識別する）を出すことができるようになります。

今日のAIの大きな進歩は、大規模なクラウドコンピューティングのインフラを利用して、膨大な数のパラメータを再調整しながら大規模なニューラルネットワークを学習させる技術の向上によってもたらされたものです。例えば、ChatGPTのAIシステムであるGPT-3は、1750億個のパラメータを持つ大規模なニューラルネットワークです。



## AIが機能するために必要なこと
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**AIが成功するためには**、**3つのことが必要です**。

まず、高品質で偏りのないデータが必要であり、それも大量に必要です。ニューラルネットワークを構築する研究者は、社会のデジタル化に伴って生まれた大規模なデータセットを利用します。

Co-Pilotは、人間のプログラマーを補強するために、GitHubで共有されている数十億行のコードからデータを取得しました。ChatGPTやその他の大規模言語モデルは、オンラインに保存されている数十億のウェブサイトやテキスト文書を利用しています。

Stable Diffusion、DALLE-2、Midjourneyなどのテキストから画像への変換ツールは、LAION-5Bなどのデータセットから画像とテキストのペアを使用しています。AIモデルは、私たちの生活のデジタル化が進み、シミュレーションデータやMinecraftのようなゲームのデータなど、別のデータソースが提供されるにつれて、より洗練され、より大きな影響を与えるようになるであろう。

また、AIを効果的に学習させるためには、計算機基盤も必要です。コンピュータの性能が上がれば、現在は多大な労力と大規模な計算を必要とするモデルも、近い将来、ローカルで扱えるようになるかもしれません。例えば、安定した拡散は、クラウド環境ではなく、すでにローカルコンピュータで実行することが可能です。

AIに求められる3つ目のニーズは、モデルとアルゴリズムの改善です。データ駆動型システムは、かつて人間の認知の領域と考えられていた領域で次々と急速な進歩を遂げています。

しかし、私たちを取り巻く世界は常に変化しているため、AIシステムは常に新しいデータを使って再教育される必要もあります。この重要なステップを踏まないと、AIシステムは事実と異なる答えを出したり、学習後に出てきた新しい情報を考慮に入れていない答えを出したりすることになるのです。

AIへのアプローチは、ニューラルネットワークだけではありません。膨大なデータセットを消化する代わりに、特定の現象を内部で象徴的に表現する人間のプロセスに似たルールと知識に依存するのです。

しかし、この10年でパワーバランスはデータ駆動型アプローチに大きく傾き、最新のディープラーニングの「創始者」たちは最近、コンピューターサイエンスのノーベル賞に相当するチューリング賞を受賞しました。

データ、コンピューティング、アルゴリズムは、未来の人工知能の基礎を形成しています。 すべての指標は、この3つのカテゴリーにおいて、当面の間、急速な進歩が見込まれることを示唆しています。

そして、AI画像生成に興味を持つ方に、VanceAIシリーズの[AI描画](https://vanceai.com/ja/image-generator/)ツールをおすすめします。