AI(人工知能)の開発が進んでおり、スマートフォンの音声アシスタントから金融機関の景気予測、医療の現場など、様々な分野で活用されています。

それらは「特化型人工知能(Narrow AI)」という、特定の分野の知識を学習した人工知能です。人間が与えた知識を蓄積するため、他分野への応用ができないという特徴があります。

一方で、「汎用人工知能(AGI)」という、“知識を応用して自己学習できる”汎用性の高い人工知能が現在開発されています。まだ実現はしていませんが、人間の知能を超えると言われています。あらゆる分野での活用が期待される一方で「人間の仕事を奪う」など、脅威になる可能性もあるでしょう。

今回は、人間の脅威になりえる汎用人工知能の概要について解説します。

いま人工知能ができること

「汎用人工知能(AGI)」の解説を行う前に、現在人工知能ができることを確認しておきましょう。

人工知能は、すでに実務レベルで運用されています。具体的にできることは、文字や画像、音声を認識することです。また、特定の分野において、学習した情報から推測し、仮説を立てて実行することができます。

PCやスマホのようなテクノロジー業界だけでなく医療、金融、芸術といった様々な分野に人工知能が活用されています。しかし、機械学習やディープラーニング技術により「特定の分野の学習」を前提とするため、分野を横断することはできません。

自己学習できる「汎用人工知能(AGI)」とは?

「汎用人工知能(AGI)」とは、既存の人工知能ができない「自己学習」備えた人工知能です。その名の通り「汎用性」があり、あらゆる分野で横断的に知能を活用できます。

人間による学習を必要としない人工知能

人工知能は通常、「パターン認識」という学習を行います。特定の文字情報、画像、音声をパターンとして覚え込ませることで、そのパターンの中から最適な答えを出し、その領域内での学習を深めるという特徴があります。汎用人工知能は、パターン認識から一歩進み、通常の人工知能では予測不可能な事象に対しても対応できるのが特徴です。

大量の情報を学習させる必要はありますが、一定値に達すると自ら学習を行えるようになります。人間が知識を身につけて様々な職業に就くように、あらゆる分野への適用が実現するでしょう。

「特化型人工知能(Narrow AI)」と「汎用人工知能(AGI)」

人工知能は大きく2つに分類できます。それが、「特化型人工知能(Narrow AI)」と「汎用人工知能(AGI)」です。

特化型人工知能とは、既に活用されている主流の人工知能です。IBMのワトソンのような人工知能プラットフォームに対して特定の分野の知識を学習させ、その分野内で活用されます。学習させる人間が“主”、人工知能が“従”の関係になるため、主に「既存業務の効率化」と「人材不足を解消」する役割を担います。

汎用人工知能は、一定の学習こそ必要ですが、特化型人工知能に比べて汎用性が高く、自己学習によって分野を横断した知能の活用ができます。そのため人間が解決するには難しい(あるいは、時間がかかり過ぎる)「新薬開発」や「環境問題の解決」に期待できるでしょう。

2045年に人間の能力を超える?

汎用人工知能は研究途上の技術で、現在実務の活用を目標として研究が進められています。

アメリカの人工知能研究者、レイ・カーツワイル氏は「2045年に人工知能が人間の能力を超えるだろう」と予測しています。2045年は、人工知能のシンギュラリティ(技術的特異点)に達するタイミングと言われており、これにより人間の能力を超えた「汎用人工知能」が実現すると考えられています。

シンギュラリティとは技術の加速度的な進化によって、人間が予想できない技術に達する地点を指します。汎用人工知能技術が自己学習を続けることで、いずれ人間の知能を超えるでしょう。人間の力だけでは解決が難しい問題に、人工知能が活用されるようになります。

参考:
人工知能「2045年問題」 コンピューターは人間超えるか(日本経済新聞)