人工知能と人間の知能

SFの領域から日常生活の領域へと、人工知能は大きな進歩を遂げた。AIが今日の産業や人々の日常生活にこれほどまでに浸透してきたため、AIと人間の知能という2つの対立するパラダイムを争点とした新たな議論が生まれている。

人工知能の目標は、人間が行う仕事に類似した仕事を行うことができる知的システムを構築し、創造することであるが、人工知能がそれ自体で十分なものであるかどうかについては疑問を抱かざるを得ない。この記事では、人工知能が将来の仕事や経済に与える潜在的な影響、人工知能と人間の知能との違い、考慮すべき倫理的配慮など、幅広いテーマを取り上げる。

人工知能とは何か？

人工知能という用語は、批判的思考、意思決定、生産性の向上など、人間の脳に似た特徴を持つあらゆるコンピュータに使用される可能性がある。人工知能の基礎は、機械が最も単純なものから最も複雑なものまで、仕事を容易に実現できるように決定される人間の洞察力である。

合成される洞察は、研究、分析、論理、観察などの知的活動の結果である。ロボット工学、制御メカニズム、コンピュータビジョン、スケジューリング、データマイニングなどのタスクは、人工知能の傘下にある。

人間の知能とは何か？

人間の知能とは、思考力、理解力、学習力、計画力、問題解決力、コミュニケーション力、環境への適応力のことである。入手可能な情報を利用し、さまざまな状況に応用する能力である。人間の知性は、感情を認識し表現する能力、他者を理解する能力、他者と効果的にコミュニケーションをとる能力など、情緒的知性とも関連している。人間の知能は非常に複雑であり、現在も研究や調査の対象になっている。

人間の知性と行動の起源は、遺伝、生い立ち、さまざまな状況や環境にさらされたことの組み合わせによる、個人特有のものまでさかのぼることができる。そしてそれは、新しく獲得した情報を応用して自分の環境を形成する自由があるかどうかにかかっている。

人工知能と人間の知能の比較

以下は、人間の知能と人工知能を比較したものである：

進化

思考、推論、評価などの認知能力は、もともと人間に備わっているものである。
批評的メカニズムの仮説を立てたノルベルト・ウィーナーは、人工知能の開発に早くから大きく貢献したと言われている。

本質

人間の知能の目的は、新しい状況に適応するために様々な認知活動を組み合わせることである。
人工知能の目的は、人間のように振る舞い、人間が通常行うような仕事をこなすことができるコンピュータを作ることである。

機能性

人間は、脳が提供する記憶力、処理能力、認知的才能を活用している。
データとコマンドの処理は、人工知能を搭載したデバイスの操作に不可欠である。

操作のペース

スピードに関しては、人間は人工知能やロボットにはかなわない。
コンピューターは、個人よりもはるかに多くの情報を速いペースで処理する能力を持っている。人間の頭脳が5分で数学の問題に答えられるとすると、人工知能は1分で10の問題を解くことができる。

学習能力

人間の知性の基礎は、さまざまな経験や状況を通じて学習するプロセスを経て獲得される。
ロボットは抽象的な思考や、過去の経験に基づいた結論を出すことができない。素材に触れ、一貫した練習を重ねることでしか知識を得ることはできないが、人間特有の認知プロセスを作り出すことはできない。

選択

数字だけではない主観的な要素が、人間の意思決定に影響を与えることはあり得る。
人工知能は獲得した事実の全体に基づいて評価するため、意思決定に関しては極めて客観的である。

完璧さ

人間の洞察力には常に「ヒューマン・ミス」の可能性がある。
人工知能の能力は、更新される可能性のあるガイドラインのコレクションに基づいて構築されているため、定期的に正確な結果を出すことができる。

調整

人間の心は、周囲の状況の変化に応じて視点を調整することができる。そのため、人は情報を記憶し、さまざまな活動に秀でることができる。
人工知能は、必要のない変化に適応するのに多くの時間を要する。

柔軟性

一度にさまざまな仕事をこなすことでわかるように、マルチタスクには適切な判断力が不可欠だ。
フレームワークがタスクを1つずつ学習するのと同じように、人工知能は同時にごく一部のタスクしかこなせない。

社会的つながり

理論的事実を吸収する能力、自己認識のレベル、他人の感情に対する感受性の点で、人間は他の動物より優れている。これは、人間が社会的な生き物だからである。
人工知能は、関連する社会的・熱狂的な指標を拾い上げる能力をまだマスターしていない。

操作性

独創的、創造的と表現されるかもしれない。
システム全体のパフォーマンスを向上させる。ロボットは人間と同じように考えることができないため、創造性や独創性を発揮することは不可能である。

より速く学習するために、どのような脳細胞を調整できるのか？

最近の研究結果によると、神経回路のシミュレーションで特定の細胞の電気的特性を変化させたところ、同じ細胞を使ったシミュレーションよりも、ネットワークが新しい情報をより早く習得するようになった。また、ネットワークが同じ結果を得るためには、変更した細胞の数を少なくする必要があり、同一の細胞を使用するモデルよりもリソースの消費が少ないことも発見された。

これらの結果は、人間の脳がいかに学習に優れているかを明らかにするだけでなく、デジタルアシスタント用の音声認識・顔認識ソフトウェアや自律走行ナビゲーションシステムなど、より高度な人工知能システムの開発にも役立つ可能性がある。

研究者たちは、「時定数」、つまりある細胞が、関連する細胞の行動に基づいて、自身の運命について決断を下すペースを調整することに焦点を当てた。ある細胞は迅速に決断を下し、他の細胞は反応に時間がかかり、近くの細胞の行動に基づいて選択する。

人間対AIの未来はどうなるのか？

人工知能の能力は常に拡大している。人工知能システムの開発には相当な時間がかかるが、これは人間の介入がなければ実現できないことだ。自動運転車やロボット工学をはじめ、コンピューター・ビジョンや自然言語処理などのより複雑な技術を含むあらゆる形態の人工知能は、人間の知性に依存している。

人工知能が雇用の未来に与える影響

タスクの自動化

人工知能の最も顕著な効果は、幅広い業界において、以前は手作業だったプロセスがデジタル化され、自動化されたことである。以前は手作業で行われていたこれらの作業は、現在ではデジタルで行われている。現在、ある程度の反復作業や大量のデータの使用・解釈を伴う作業や職業は、コンピューターに伝達され管理されており、場合によっては、これらの作業や仕事を完了するために人間の介入を必要としない。

新たな機会

人工知能は、以前は人間集約的だった作業を自動化することで、労働力に新たな機会を生み出している。テクノロジーの急速な発展は、デジタル・エンジニアリングのような新しい学問や仕事の分野の出現をもたらした。したがって、伝統的な肉体労働の仕事は絶滅するかもしれないが、新たな機会やキャリアが生まれるだろう。

経済成長モデル

人工知能が単なる進歩のためではなく、有効に活用されれば、成長のための新たな道を大きく開くことで、企業内の生産性やコラボレーションを向上させる可能性がある。その結果、商品やサービスに対する需要の増加に拍車がかかり、繁栄を広げ、生活水準を向上させる経済成長モデルの原動力となるかもしれない。

仕事の役割

人工知能の時代には、単に生活水準を維持するだけでなく、雇用の可能性を認識することがより重要になる。それは、関与、共同創造、献身、そして必要とされているという感覚に対する人間の本質的なニーズへの理解を伝えるものであり、それゆえに見過ごすことはできない。そのため、時には仕事における平凡な作業でさえ、有意義で有利なものになる。もしその作業が廃止されたり自動化されたりするのであれば、それに匹敵するような人間的表現と情報開示の機会を提供するものに置き換えるべきである。

創造性と革新性の成長

専門家は、分析、新しく独創的なソリューションの提供など、人間の知性の領域でしっかりと行われる業務に集中する時間が増え、ロボット工学、人工知能、産業用オートメーションが、これまで人間が行っていた平凡で肉体的な業務の一部を処理するようになる。

人工知能は人間に取って代わるのか？

人工知能は特定の作業や仕事を自動化する可能性を秘めているが、一部の分野では人間に取って代わる可能性が高い。AIは、反復的でデータ主導のタスクを処理し、データ主導の意思決定を行うのに最も適している。しかし、創造性、批判的思考、感情的知性、複雑な問題解決といった人間のスキルは、人工知能がより価値を高め、容易に再現できるようにする必要がある。

人工知能が人間の能力を補強し、人間が人間の創意工夫や専門知識を必要とする、より高度なタスクに集中できるようにする。人工知能を人間の関与の完全な代替物としてではなく、生産性を高め、新たな可能性を促進するツールとして捉えることが不可欠である。