「AI」にまつわる「アレ」や「コレ」

連載 [第4回] :

2024年10月1日(火)

第4回の今回は、もはや私たちの生活になくてはならない、インフラとも言えるようになった「AI」について、アレコレ疑問の種を植えていきます。

IT技術とは日進月歩の世界です。IT業界に身を置くと、IT技術を意欲的にキャッチアップしていく姿勢が求められますが、この姿勢の原動力は、案外「好奇心」だったりします。「これってなんでこうなるんだろう?」「どうしてこんな作りになっているんだろう?」といった具合です。

でも、こういった疑問の種をゼロから生み出すのは案外大変ですよね。「何がわからないのかわからない」なんて状況は、IT業界に入ってからもよくありますし、IT業界を目指したいと思っている方は、そもそもそこまで技術に興味がない(!)なんてこともあるかもしれません。

本連載は、そんな疑問の種を見つけられていないアナタのために作りました。ただし、疑問は載っていますが、答えは載っていません。この記事を読んで「もっと知りたい」と思ったら、ぜひご自身で調べてみてください。きっと答えはあちこちに転がっています。また「今さら聞けなかったけど、これってそういうことだったんだ!」「IT技術ってちょっと面白いかも…?」と思ってもらえるきっかけになれば嬉しいです。

はじめに

「生成AI」という言葉が流行となっている今日この頃ですが、皆さんいかがお過ごしでしょうか。この生成AIに対して「突然現れた未知の技術」と、宇宙人のような印象を持っている人は少なくないでしょう。

しかし、そんなわけはありません。人類に歴史があるように、AIにも歴史があるはずです。今回は、そんな「AIの歴史」について、疑問の種を植えていきます。

ギモン1：「AIってなんだ?」

とても素朴な疑問の種ですが、案外これに正しい答えがないのが、今の世界かもしれません。というのも、AIは人工知能と訳されることが多いですが、我々は人工でない知能についてすら、正しい答えを出すことができていないのです。「知能とは」あるいは「知性とは」という問いは「AIってなんだ」よりも難しい疑問の種かもしれません。

とは言え、さまざまな研究者の「AIってなんだ」という答えについて知ることは決して無駄ではありません。実に様々な捉え方があることが分かるでしょう。そして同時に「AIという分野があまりにも広い概念である」と気づくことになります。

生成AIで作成
スクリプト: Create a picture of researchers and labs working on old AI. Make the color sepia.

SF映画に登場するような、まるで人間のように考えるコンピューターとしてのAIを創るためには、今のAI技術はどのように使えるのか、調べてみるのも良いかもしれません。

ギモン2：「AIっていつからあるの?」

AIが突然人類の目の前に現れたものではない以上、研究の歴史が存在します。未知なるものへの恐怖は、そのものが辿ってきた道筋を知ることで緩和するものです。AIに苦手意識を持っている方は、ぜひこの疑問の種からAIのことを知ってほしいと思います。

AIの歴史の中で筆者が最も面白いと思っているのは「人工知能の研究の歴史は人間の思考を暴く歴史だ」ということです。「人間のように思考させる」ことを目的として始められたAIの研究は「人間のような思考」の研究から始まりました。つまり我々人類がどのように情報の取捨選択と意思決定を行っているのか、その思考の様式を捉えることが必要だったのです。このような研究が盛んになった1960年代を「第一次AIブーム」と呼び、人間のような思考をプログラムに落とし込む「推論」の研究と実際に問題を準備しその解決方法の最適化を探る「探索」の研究が進められました。特に探索の研究は、小さな迷路を自力で突破できるようになるほどに進化しました。

生成AIで作成
スクリプト: Create a picture of a rat running through a maze that like a brain. Make Monochrome.

しかし、この第一次AIブームはとある限界によって下火になり、AIの進化スピードも落ち着いてしまいます。果たして、当時のAIの進化を阻んだ「限界」とは何だったのでしょうか。ぜひ調べてみてください。

ギモン3：「生成AIの仕組みはどうなっているの?」

皆さんがAIと聞いて頭に思い浮かぶのは、もはやこの生成AIのことではないでしょうか。シェイクスピアのように筆が立ち、ミュシャのように美麗な絵を描き、モーツァルトのように音楽を生み出すことのできる、ともっぱらの噂である生成AIとは、果たしてどのような仕組みでコンテンツを作っているのでしょうか。

そこには、かつてAIの歴史が突破できなかった「知識」という概念を克服した姿があるのです。かつてのAIで問題視されていたことは、

コンピューターは何も知らない
コンピューターは心配性

という2つの性質でした。

我々人類は生きている限り世界から無限に近い情報を供給され、それらを知識として頭の中に蓄積しています。しかしコンピューターは生きていません。情報は自ら摂取しない限り蓄積されていかないのです。人間ひとりが持つ知識量には、第2次AIブームが起こった1980年代に行われたコンピューターへの一朝一夕な講習では、到底辿り着くことができませんでした。

また、このようにコンピューターに情報を与えても、今度は「心配性」の面が顔を出してきます。我々人類は何かを判断するとき、膨大な知識の蓄積から常識という他の物差しで「ありえない」ことを除外し、意思決定をしています。しかしコンピューターには「ありえない」ことが分からないのです。コンピューターにとってインプットされた情報はすべて同じ価値であり、体系化して知識へと変えられなかったのです。そのため「右に曲がったら空が緑色になってしまわないか」といった荒唐無稽な推論から抜け出すことができませんでした。