人工知能
2022年にStable Diffusionをベースにしたが出現すると、AIアートがイラストやデザインの分野で働くアーティストを代替する可能性が危惧された。ポーランドのデジタルアーティストであるグレッグ・ルトコフスキは自身の画風を模倣するように調整されたAIによって、被害を受けていることを明らかにした。AIが生成した画像のアップロードを禁止するイラスト投稿サイトも増加している
アメリカでは声優を模倣する合成音声を生成するAIの教師データとして声の利用を契約で迫る例が増えており、業界の全分野を失業に追い込む懸念がある。Apex Legendsなどの人気ゲームに出演する声優のフリーダ・ウォルフは合意や追加の補償なしに自身の音声データを利用する搾取に繋がるとして懸念を表明したほか、フォートナイトなどの声優であるサラ・エルマレは、自身の声を模倣した音声合成AIによって不本意な内容のセリフが読み上げられることの可能性を問題視した。
職業を構成するタスク(業務)単位でみた場合に、70%超えのタスクが自動化される職業は9%程度(日本の場合は7%程度)にとどまるとの研究結果もある。またAIや機械化によって雇用が奪われるという主張もあるが、それらの技術によってタスク量が減少するが、AIや機械化を導入したり、維持したりする仕事や、それらの技術により新たな仕事が生まれることにより、雇用が生み出される可能性もある。一方で、中程度の技能を有するルーティン業務が減少し、専門技能が求められない低スキルの仕事と、専門知識や高度な技能が求められる仕事へと2極化していき、経済格差が拡大していくとの予測もある。
2022年にStable Diffusionなどの既存の画像から絵柄などを学習して自動生成するAIが登場すると、著作権に関する問題が発生した。は、アーティストがWeb上に公開した作品をスクレイピングして教師データを確保しているが、作品を制作したアーティストの同意や許可を得ずに行われることが多い。そのため、画像生成AIが著作権法に違反しているのではないかという疑問が投げかけられた。
オレゴン州在住の漫画家サラ・アンダーソンら3人の原告はAIアートの違法性を訴え、オープンソースの画像生成AI・Stable Diffusionの開発元であるStability AIとStable Diffusionを利用した画像生成サービスを展開するMidjourney、DeviantARTの3社に対して訴訟を提起した。画像生成AIは、教師データを確保するためにインターネット上から何十億もの画像をスクレイピングしているが、その画像の大半は著作権で保護されており、同意も得ていないため、画像生成AIには倫理的・法的問題が生じている。アンダーソンは『ワシントン・ポスト』紙の取材に対し、「AIは私の作品を盗んだ」と答えた一方、Stability AI、Midjourney、DeviantARTの3社はいずれも取材を拒否した。
全米漫画家協会会長のジェイソン・チャットフィールドは、多くのアーティストが画像生成AIの開発元企業に対し、同意と報酬、クレジットの付与を求めているとし、立法の遅れが予想されるため、技術の倫理的使用のために公開討論や訴訟が必要になると主張したほか、イラストレーター協会の元会長であるティム・オブライエンは、アーティストの名前をプロンプトとして使用するような、画像生成AIを許可すべきではないと主張した。
計算機科学者でプリンストン大学教授のアーヴィンド・ナラヤナンは、AIとクリエイターの対立について同様の意見を展開し、「画像生成AIを開発する企業は同意や補償なしに訓練用画像を収集するなど、アーティストに敵対するような方法で開発・デプロイを行っている」とした上で、「特定のアーティストの画風に寄せた画像生成ツールを許容することは、アーティストの労働や視覚的な独自性を明確に流用しているケースのように思える」と述べ、「開発者は、アーティストを訓練用の素材ではなく、パートナーや利害関係者として扱うこともできたはずだ」と画像生成AIの現状に異を唱えた上で、「この現状が必然だったと主張する人物は、企業が責任ある技術開発をできなかったことの言い訳をしているに過ぎない」と結論付けた。
英国のストックフォト企業であるGetty Imagesも画像生成AIが膨大な量の画像を盗用し、知的財産権を侵害しているとしてStable Diffusionの提供会社への損害賠償請求訴訟を提起した。画像生成AIはアーティストの知的財産である作品をベースに画像を生成するが、その作品の作者には補償されないし、著作権者の許可も得ていないことが問題視されている。日本の著作権法では学習データとしての利用は合法であるが、他者が著作権を有する絵画を学習した人工知能に対し、学習したものと同等の画像の出力を指示した場合には著作権侵害となる。
『ハーバード・ビジネス・レビュー』は、ネット上に公開された無数の著作物を訓練データとして利用する現行のについて、知的財産権を侵害している可能性があるとして、潜在的な法的リスクを指摘している。そして、訓練データが権利者のライセンスを受けていることが望ましく、生成されたコンテンツの出所を示す手段が必要であるとしている。
画像生成AIの開発企業はアーティストの権利を尊重すると称して、著作物を訓練データから除外するためのオプトアウトの申請を受け付けている。しかし『ハーバード・ビジネス・レビュー』は、このオプトアウトは知的財産権を保護する責任を権利者に押し付けているとして、オプトアウトよりもオプトインが適切であると批判している。
2023年4月3日、東京大学は理事・副学長の太田邦史の署名付き文章で、全学生・教員向けにMidjourney、Stable Diffusion等の生成AIの利用に関する注意喚起を行った。画像生成AIが、インターネット上のコンテンツを取り込んで学習し、画像を生成しており、これらの元データの作成者が知らないうちに著作権を侵害されたとして、問題提起を行っている現状を指摘。将来的に画像生成AIが生み出したコンテンツが訴訟の対象になる可能性に言及した。
なお、米国著作権局によれば、AIによって生成されたアートは著作権で保護されることはない。アーティストが使う他のツールと比較して、テキストプロンプトによる画像生成AIの具体的な出力は予測不可能であるため、著作権上の扱いが異なるとされる。
OpenAIが公開するChatGPTも、文章生成に報道機関の記事を無報酬で使用しているとして批判を受けている。『ウォール・ストリート・ジャーナル』紙の発行元であるダウ・ジョーンズのジェイソン・コンティは「人工知能の訓練にウォール・ストリート・ジャーナルの記事を使う場合は、ダウ・ジョーンズから権利をきちんとライセンスすべきである」と述べ、「OpenAIはダウ・ジョーンズとそのような契約を結んでいない」と批判した。コンティは「ジャーナリストの記事の悪用を真剣に受け止めており、この状況を精査している」と付け加え、懸念を表明している。
画像生成AIの訓練データの収集方法については「データ・ロンダリング」がなされているとの批判を受けている。つまり、ツールの提供会社が直接データを収集・利用するのではなく、非営利の研究機関を間に挟むことで、「研究目的」として著作物を収集することができ、著作物の使用に対する対価を払うことなく、データの商用利用を行なっているとされる。事実、Stable Diffusionの提供元企業は非営利団体への資金提供を経てデータ収集を行い、このデータセットを使ってモデルを構築した。
人工知能の訓練データに利用されている個人情報や、芸術作品などのオプトアウトや著作権の問題についても、個人データの削除権が明記されているGDPRが注目されている。
差別やハラスメントなど、AIの結果を盾にとって不正行為を行い、法的責任を逃れようとする悪用が懸念されている。AIの出力結果は入力値を改竄したり、恣意的にバイアスを含むような訓練データを準備することなどの手法で操作できるとされる。また、AIの出した良くない出力が、悪用の結果なのか、誤用の結果なのか、AIの学習機能によって予測できなかった出力なのか、十分に判断する技術も未だ開発されていない。AIは性善説によって開発されてきたが、AIの普及に伴い不正目的での開発や悪用も視野に入れての開発や運用が要請される。技術的な対策だけでは悪用・誤用を十分に防ぐことは難しいため、法制度・社会制度による救済手段の整備が求められる。
欧州のAI規制はこのような悪用の懸念を反映しており、GDPR22条では「計算機(AI)のプロファイリングから自動的に出てきた決定に服さなくてよい権利」を明記している。この方法として、「プロファイリングに使用した入力データを開示させる」「出力された決定に対する説明を人間に果たさせる」の2点が報告された。
しかし、前者は守秘義務や企業秘密があるため実効性は疑問視されており、後者も不十分とされているため、「IEEE EAD version2」では説明可能なAIとして、AIの推論の道筋と用いた入力データを明確化すること、AIの出した結果に疑問が生じた場合に内部告発を可能にする制度を確保すること、AIが悪用された際の救済策を国家レベルで立法化すること、保険などの経済的救済策の整備の4点が明記された。
ほかにも、AIに関する規制や政策の状況は、世界各地で新たな問題となっている。2016年から2020年の間に、30カ国以上がAIに関する専用の戦略を採用していた。ほとんどのEU加盟国がAI国家戦略を公開しており、カナダ、中国、インド、日本、モーリシャス、ロシア、サウジアラビア、アラブ首長国連邦、米国、ベトナムも同様であった。また、バングラデシュ、マレーシア、チュニジアを含む第三国も独自のAI戦略を構築している。 2020年6月にGPAIが発足し、AI技術に対する国民の期待と信頼を確保するために、AIが人権と民主主義の価値観に従って開発される必要性を表明した。2021年11月には、ヘンリー・キッシンジャー、エリック・シュミット、およびダニエル・ハットンロッハーがAIを規制する政府委員会の招集を求める共同声明を発表した。
法律事務など、法的規制のあるサービスをAIで代行する行為に関しては法律が定まっていない。2023年、弁護士ドットコムでは過去の相談事例を学習させたChatGPTによる法律相談サービスを開始すると発表したが、弁護士法では弁護士や弁護士法人など弁護士資格を有する自然人や法人を想定しており、どちらでもないAIがチャットで相談に応じると法律事務とみなされる可能性があるため、サービスを無償で提供することで問題を回避するとした。
RedditではChatGPTを悪用したスパムが大量に発生しており、「大災害」と評されるほどに対応に苦慮している。ChatGPTのリリース後、大麻やポルノ、ギャンブル、ゲームの宣伝を目的にしていると思われるスパムが急増し、モデレーターは大量のbotアカウントの凍結に追われた。Redditでは従来も宣伝目的のスパムやアストロターフィングが問題だったが、ChatGPTはこの問題を大きく悪化させている。従来のスパム行為はコピー・アンド・ペーストに依存して単純だったが、ChatGPTは新しい文面を簡単に生成できることから、より対処が困難になった。
計算機科学者でプリンストン大学教授のアーヴィンド・ナラヤナンは、メディアによるAIの誇大広告に対して警鐘を鳴らし続けている人物である。ナラヤナンは2019年に「インチキAIの見分け方」を発表し、AIの成果とされるサービスの多くが詐欺に近いものであると主張し、研究者、企業、メディアがAIに関する誇大広告を無自覚に作り出し、一般のAIに対する理解が歪められていると述べている。ナラヤナンはChatGPTに対して一部有用性を認めながらも、批判的な立場を採り、に関しても、メディアが過度に擬人化して宣伝するなど、誤解を招くような印象を蔓延させ、誇大広告に加担していると指摘している。
ナラヤナンはAI関連の報道で注意すべき点を複数挙げている。その一部を紹介する。
AIに関する記事にロボットと関係なくても人型ロボットの画像を使い、AIが具現化するという誤った印象を読者に暗示する
AIが狭い範囲の環境でしか機能しないのに触れないまま、AIツールが人間のスキルよりも優れていると比較する
Googleはアレン脳科学研究所と連携し脳スキャンによって生まれた大量のデータを処理するためのソフトウェアを開発している。2016年の時点で、Googleが管理しているBrainmapのデータ量はすでに1ゼタバイトに達しているという。Googleは、ドイツのマックスプランク研究所とも共同研究を始めており、脳の電子顕微鏡写真から神経回路を再構成するという研究を行っている。
中国では2016年の第13次5カ年計画からAIを国家プロジェクトに位置づけ、脳研究プロジェクトとして中国脳計画も立ち上げ、官民一体でAIの研究開発を推進している。中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる。マサチューセッツ工科大学(MIT)のエリック・ブリニョルフソン教授や情報技術イノベーション財団などによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている。日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している。世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。FRVTやImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している。大手AI企業Google、マイクロソフト、Appleなどの幹部でもあった台湾系アメリカ人科学者の李開復は中国がAIで覇権を握りつつあるとする『AI超大国:中国、シリコンバレーと新世界秩序』を著してアメリカの政界やメディアなどが取り上げた。
フランス大統領エマニュエル・マクロンはAI分野の開発支援に向け5年で15億ドルを支出すると宣言し、AI研究所をパリに開き、フェイスブック、グーグル、サムスン、DeepMind、富士通などを招致した。イギリスともAI研究における長期的な連携も決定されている。EU全体としても、「Horizon 2020」計画を通じて、215億ユーロが投じられる方向。韓国は、20億ドルを2022年までに投資をする。6つのAI機関を設立し褒賞制度も作られた。目標は2022年までにAIの世界トップ4に入ることだという。
日経新聞調べによると、国別のAI研究論文数は1位米国、2位中国、3位インド、日本は7位だった。
人工知能の歴史AIの構築が長い間試みられてきているが、シンボルグラウンディング問題とフレーム問題の解決が大きな壁となってきた。
17世紀初め、ルネ・デカルトは、動物の身体がただの複雑な機械であると提唱した(機械論)。ブレーズ・パスカルは1642年、最初の機械式計算機を製作した。チャールズ・バベッジとエイダ・ラブレスはプログラム可能な機械式計算機の開発を行った。
バートランド・ラッセルとアルフレッド・ノース・ホワイトヘッドは『数学原理』を出版し、形式論理に革命をもたらした。ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツは「神経活動に内在するアイデアの論理計算」と題する論文を1943年に発表し、ニューラルネットワークの基礎を築いた。
1950年代になるとAIに関して活発な成果が出始めた。1956年夏、ダートマス大学が入居している建物の最上階を引き継いだ数学と計算機科学者のグループの一人である若き教授ジョン・マッカーシーはワークショップでのプロポーザルで "Artificial Intelligence" という言葉を作り出している。ワークショップの参加者は、オリバー・セルフリッジ、レイ・ソロモノフ、マービン・ミンスキー、クロード・シャノン、ハーバート・サイモン、アレン・ニューウェルなどであった。ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で「人工知能artificial intelligence」という用語を作り出した。彼はまたプログラミング言語LISPを開発した。知的ふるまいに関するテストを可能にする方法として、アラン・チューリングは「チューリングテスト」を導入した。ジョセフ・ワイゼンバウムはELIZAを構築した。これは来談者中心療法を行うおしゃべりロボットchatterbotである。
1956年に行われた、ダートマス会議開催の提案書において、人類史上、用語として初めて使用され、新たな分野として創立された。
1960年代と1970年代の間に、ジョエル・モーゼスは Macsymaプログラム数学における最初の成功した知識ベースプログラム。中で積分問題での記号的推論のパワーを示した。マービン・ミンスキーとシーモア・パパートは『パーセプトロン』を出版して単純なニューラルネットの限界を示し、アラン・カルメラウアーはプログラミング言語 Prolog を開発した。テッド・ショートリッフェは医学的診断と療法におけるルールベースシステムを構築し、知識表現と推論のパワーを示した。これは、最初のエキスパートシステムと呼ばれることもある。ハンス・モラベックは、障害物があるコースを自律的に走行する最初のコンピューター制御の乗り物を開発した。
1980年代に、ニューラルネットワークはバックプロパゲーションアルゴリズムによって広く使われるようになった。
また、この時代にロドニー・ブルックスが、知能には身体が必須との学説(身体性)を提唱した。
1990年代はAIの多くの分野で様々なアプリケーションが成果を上げた。特に、ボードゲームでは目覚ましく、1992年にIBMは世界チャンピオンに匹敵するバックギャモン専用コンピュータ・TDギャモンを開発し、IBMのチェス専用コンピュータ・ディープ・ブルーは、1997年5月にガルリ・カスパロフを打ち負かし、同年8月にはオセロで日本電気のオセロ専用コンピュータ・ロジステロに世界チャンピオンの村上健が敗れた。国防高等研究計画局は、最初の湾岸戦争においてユニットをスケジューリングするのにAIを使い、これによって省かれたコストが1950年代以来のAI研究への政府の投資全額を上回ったことを明らかにした。日本では甘利俊一らが精力的に啓蒙し、優秀な成果も発生したが、論理のブラックボックス性が指摘された。
1998年には非構造化データ形式の国際規格であるXMLが提唱されたが、ここからWeb上の非構造化データに対して、アプリケーション別に適した意味付けを適用し、処理を行わせる試みが開始された。同年に、W3Cのティム・バーナーズ=リーにより、Webに知的処理を行わせるセマンティック・ウェブが提唱された。この技術はWeb上のデータに意味を付加して、コンピュータに知的処理を行わせる方法を国際的に規格化するものである。この規格には知識工学におけるオントロジーを表現するデータ形式のOWLも含まれていることから、かつて流行したエキスパートシステムの亜種であることが分かる。2000年代前半に規格化が完了しているが、Web開発者にとっては開発工数に見合うだけのメリットが見出せなかったことから、現在も普及はしていない。
日本においてはエキスパートシステムの流行の後にニューロファジィが流行した。しかし、研究が進むにつれて計算リソースやデータ量の不足,シンボルグラウンディング問題,フレーム問題に直面し、産業の在り方を激変させるようなAIに至ることは無く、ブームは終焉した。
1980年代に入って、大企業の研究所を中心に、知識工学に基づくエキスパートシステムが多数提案されるようになり、エキスパートシステムを専門とするAIベンチャーも次々と立ち上がった。その流行から生まれた究極のプロジェクトとして第五世代コンピュータが挙げられる。
知識や組み合わせを探索する手法として、ボードゲームの分野では2006年からモンテカルロ木探索という手法が研究されはじめた。モンテカルロ法は自動定理証明という分野で活用されていたものである。
1982年から1992年まで日本は国家プロジェクトとして570億円を費やして第五世代コンピュータの研究を進めるも、採用した知識工学的手法では膨大なルールの手入力が必要で、専門家間で専門知識の解釈が異なる場合には統一したルール化が行えない等の問題もあり、実用的なエキスパートシステムの実現には至らなかった。実現した成果物はPrologの命令を直接CPUのハードウェアの機構で解釈して高速に実行する、並列型のProlog専用機であるが、商業的な意味で応用先が全く見つからなかった。
1980年代後半から1990年代中頃にかけて、従来から電子制御の手法として用いられてきたON/OFF制御,PID制御,現代制御の問題を克服するため、知的制御が盛んに研究され、知識工学的なルールを用いるファジィ制御,データの特徴を学習して分類するニューラルネットワーク,その2つを融合したニューロファジィという手法が日本を中心にブームを迎えた。1987年には仙台市において開業した地下鉄のATOに採用され、バブル期の高級路線に合わせて、白物家電製品でもセンサの個数と種類を大幅に増やし、多様なデータを元に運転を最適化するモデルが多数発売され始めた。
ファジィについては、2018年までに日本が世界の1/5の特許を取得している事から、日本で特に大きなブームとなっていたことが分かっている。現在の白物家電ではこの当時より更に発展した制御技術が用いられているが、既に当たり前のものになり、利用者には意識されなくなっている。ニューロファジィがブームになった1990年代には未だビッグデータという概念は無く(ブロードバンド接続普及後の2010年に初めて提唱された)、データマイニングとしての産業応用は行われなかった。しかし、ニューラルネットワークが一般人も巻き込んで流行した事例としては初めての事例であり、2010年代のディープラーニングブームの前史とも言える社会現象と言える。
松下電器が1985年頃から人間が持つような曖昧さを制御に活かすファジィ制御についての研究を開始し、1990年2月1日にファジィ洗濯機第1号である「愛妻号Dayファジィ」の発売に漕ぎ着けた。「愛妻号Dayファジィ」は従来よりも多数のセンサーで収集したデータに基づいて、柔軟に運転を最適化する洗濯機で、同種の洗濯機としては世界初であった。ファジィ制御という当時最先端の技術の導入がバブル期の高級路線にもマッチしたことから、ファジィは裏方の制御技術であるにもかかわらず世間の大きな注目を集めた。その流行の度合いは、1990年の新語・流行語大賞における新語部門の金賞で「ファジィ」が選ばれる程であった。その後に、松下電器はファジィルールの煩雑なチューニングを自動化したニューロファジィ制御を開発し、従来のファジィ理論の限界を突破して学会で評価されるだけでなく、白物家電への応用にも成功して更なるブームを巻き起こした。松下電器の試みの成功を受けて、他社も同様の知的制御を用いる製品を多数発売した。1990年代中頃までは、メーカー各社による一般向けの白物家電の売り文句として知的制御技術の名称が大々的に用いられており、洗濯機の製品名では「愛妻号DAYファジィ」,掃除機の分類としては「ニューロ・ファジィ掃除機」,エアコンの運転モードでは「ニューロ自動」などの名称が付与されていた。
ニューロ,ファジィ,ニューロファジィという手法は、従来の単純なオン・オフ制御や、対象を数式で客観的にモデル化する(この作業は対象が複雑な機構を持つ場合は極めて難しくなる)必要があるPID制御や現代制御等と比較して、人間の主観的な経験則や計測したデータの特徴が利用可能となるファジィ、ニューロ、ニューロファジィは開発工数を抑えながら、環境適応時の柔軟性を高くできるという利点があった。しかし、開発者らの努力にもかかわらず、計算能力や収集可能なデータ量の少なさから、既存の工作機械や家電製品の制御を多少改善する程度で限界を迎えた。理論的にもファジィ集合と深層学習が不可能なニューラルネットワークの組み合わせであり、計算リソースやデータが潤沢に与えられたとしても、認識精度の向上には限界があった。
以降、計算機の能力限界から理論の改善は遅々として進まず、目立った進展は無くなり、1990年代末には知的制御を搭載する白物家電が大多数になったことで、売り文句としてのブームは去った。ブーム後は一般には意識されなくなったが、現在では裏方の技術として、家電製品のみならず、雨水の排水,駐車場,ビルの管理システムなどの社会インフラにも使われ、十分に性能と安定性が実証されている。2003年頃には、人間が設計したオントロジー(ファジィルールとして表現する)を利活用するネットワーク・インテリジェンスという分野に発展した。
日本の気象庁では、1977年から気象数値モデルの補正に統計的機械学習の利用を開始している。具体的には、カルマンフィルタ、ロジスティック回帰、線形重回帰、クラスタリング等である。
また地震発生域における地下の状態を示すバロメータである応力降下量を、ベイズ推定やマルコフ連鎖モンテカルロ法によって推定したり、余震などの細かい地震の検知を補正するガウス過程回帰といった手法を気象庁は導入している。
その後機械学習は、化合物探索やCAD設計など応力解析の高度化に使用され始めた。Webサービス上での活用例としては迷惑メールの判定、写真の分類、市場価格の予測などがある。製造ラインの異常検知、不正取引検知などにも利用されている。主成分分析は主に顔認証アルゴリズムの分野で活用されている。
2002年、進化的計算の一種である遺伝的アルゴリズムを利用し、人工ニューラルネットワーク内部の結合重みやトポロジ(各層間の接続関係)の自動最適化を行う手法がテキサス大学によって開発された。
2005年、レイ・カーツワイルは著作で、「圧倒的な人工知能が知識・知能の点で人間を超越し、科学技術の進歩を担い世界を変革する技術的特異点(シンギュラリティ)が2045年にも訪れる」とする説を発表した。
2006年に、ジェフリー・ヒントンらの研究チームによりオートエンコーダによるニューラルネットワークの深層化手法が提案された(現在のディープラーニングの直接的な起源)。
2010年代に入り、膨大なデータを扱う研究開発のための環境が整備されたことで、AI関連の研究が再び大きく前進し始めた。
2010年に英国エコノミスト誌で「ビッグデータ」という用語が提唱された。同年に質問応答システムのワトソンが、クイズ番組「ジェパディ!」の練習戦で人間に勝利し、大きなニュースとなった。2012年に画像処理コンテストでジェフリー・ヒントン氏のチームが開発した畳み込みニューラルネット「Alexnet」は、従来手法からの大幅な精度改善を果たした上で優勝し、これをきっかけに第三次AIブームが始まった。コンピュータ将棋では将棋電王戦が始まり、次々とプロを破った。
その後、リカレントニューラルネット(RNN)、LSTM、敵対的生成ネットワーク(GAN)、グラフニューラルネット、SOM等の人工NN派生型の研究開発が大幅に増えた。
2013年には国立情報学研究所新井紀子がリーダー。や富士通研究所の研究チームが開発した「東ロボくん」で東京大学入試の模擬試験に挑んだと発表した。数式の計算や単語の解析にあたる専用プログラムを使い、実際に受験生が臨んだ大学入試センター試験と東大の2次試験の問題を解読した。代々木ゼミナールの判定では「東大の合格は難しいが、私立大学には合格できる水準」だった。
2014年には、日本の人工知能学者である齊藤元章により、特異点に先立ち、オートメーション化とコンピューター技術の進歩により衣食住の生産コストがゼロに限りなく近づくというプレ・シンギュラリティという概念も提唱された。
ジェフ・ホーキンスが、実現に向けて研究を続けているが、著書『考える脳 考えるコンピューター』の中で自己連想記憶理論という独自の理論を展開している。