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動物知能、人間知能、機械知能

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本年(2023年)に入ってからの人工知能、とくにChatGPTに代表される巨大言語モデルの進歩は著しい。ほとんど爆発的とも言える進歩を遂げている。筆者はこれら人工知能における知能の本質を解明したいと思っている。その研究の一環として、そもそも知能とは何かに関して考察した。

というより、以下のエッセイは、ほとんどがChatGPT PLUSの生成したものである。そのエンジンは最新のGPT-4である。筆者はChatGPTの吐き出す文章に、たとえば「ですます調」を「だ調」に統一する、目次をつける程度の手を加えたに過ぎない。つまり以下のエッセイの見解はChatGPTのものであり、必ずしも筆者のものではない。しかしChatGPTの能力を見る助けとはなるであろう。

知能の定義

知能とは、問題を解決し、新しい状況に適応し、経験から学ぶために、知識や技能を習得し、処理し、適用する能力であると定義することができる。知能は、記憶力、理解力、推理力、問題解決能力など、さまざまな認知能力を評価する標準的なテストを通じて測定されることが多い。しかし、何をもって知能とするかについては様々な見解があり、この概念は心理学者や研究者の間で今もなお議論が続いている。ある人は、知能はすべての認知タスクの根底にある単一の一般的な能力であると主張し、ある人は、知能は互いに比較的独立している明確な能力の集まりであると示唆している。

動物の知能と人間の知能

知能は人間に限らず、多くの動物種がさまざまな認知能力や問題解決能力を有している。しかし、その知能の性質や程度は、生態学的・進化的な圧力によって形成されるため、人間のそれとは異なる場合がある。

人間の知能は、その複雑さと柔軟性においてユニークであるとしばしば考えられており、推論、計画、問題解決、抽象的思考、複雑な考えの理解、迅速な学習、新しい状況への適応を可能にする幅広い認知能力によって特徴づけられている。また、人間の知能は言語と密接な関係があり、複雑な思考や考えを伝え、文化を発展させ、伝達することを可能にしている。

一方、動物の知能は種によって大きく異なり、特定の作業や生態的ニッチに焦点を絞っていることが多い。例えば、鳥類や霊長類の中には、道具の使用や問題解決に優れた能力を発揮する種もあれば、イルカやクジラのように、複雑な社会的・コミュニケーション的行動を示す種もある。動物の知能と人間の知能を研究することで、心の働きや認知能力の進化について、貴重な知見を得ることができる。

機械知能

機械知能とは、学習、問題解決、意思決定、知覚など、従来は人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピュータープログラムやシステムを作るという、現実的で成長中の学問分野である。機械知能は、人工知能(AI)とも呼ばれ、近年、コンピューティングパワー、データの保存と処理、アルゴリズムの開発の進歩により、大きな進歩を遂げている。

機械知能には、ルールベースシステム、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、コグニティブコンピューティングなど、さまざまなアプローチが存在する。それぞれのアプローチには長所と短所があり、研究者は機械知能システムの性能と能力を向上させるための新しい手法とテクニックを探求し続けている。

全体として、機械知能は、医療や交通から娯楽や教育まで、多くの産業や日常生活の側面に革命を起こす可能性を秘めている。しかし、プライバシーに関する問題、偏見、雇用の喪失など、この技術の倫理的・社会的な影響についての懸念もある。

人間知能と機械知能の違い

人間の知能と機械の知能には、いくつかの重要な違いがある。どちらも情報を処理し、推論し、意思決定する能力を持っているが、人間と機械がこれらのタスクに取り組む方法は根本的に異なっている。ここでは、その主な違いをいくつか紹介する。

1) 創造性。人間の知能は、しばしば創造性や、問題に対する斬新なアイデアや解決策を思いつく能力と結びつけられている。機械知能システムの中には、アートや音楽などの新しいコンテンツを生成できるものもあるが、それは既存のデータやアルゴリズムに基づいて行われるものであり、人間のような真の意味での創造性を発揮するものではない。

2) 文脈の理解。人間は、特定の行動や意思決定がもたらす社会的・感情的な影響など、複雑な状況や文脈を理解し解釈することができる。一方、機械は通常、事前に定義されたルールやアルゴリズムに依存して情報を処理し、意思決定を行う。

3) 学習。人間は、多くの場合、試行錯誤や過去の経験をもとに、新しい状況や環境に対して学習し適応することができる。機械知能システムも学習することができるが、その学習は通常、大量のデータに基づいて行われ、特定のタスクやドメインに焦点を絞って行われる。

4) 直感。人間は、不完全な情報や限られたデータをもとに、直感的な飛躍や判断を下すことができる場合がある。一方、機械は、効果的に機能するために、正確で具体的な入力を必要とする。

全体として、機械知能は近年大きな進歩を遂げたとはいえ、人間の知能が持つニュアンスや複雑な能力の多くに欠けている。しかし、研究者たちは、将来的に人間と機械の知能のギャップを埋めるのに役立つ新しいアプローチや技術の開発に取り組んでいる。

機械知能が人間の知能を追い越す可能性はあるか?

機械知能が人間の知能を追い越す可能性があるかどうかについては、今のところ専門家の間でコンセンサスが得られていない。可能性があると考える専門家もいれば、懐疑的な専門家もいる。

機械知能が直面する主な課題は、文脈を理解し、感情を解釈し、創造的に考える能力を含む、人間の知能の全領域を再現できるかどうかということだ。機械は特定のタスクを効率よく正確にこなすことができるが、人間の知能のような幅広い理解力と柔軟性に欠けている。

しかし、機械知能の進化が進むにつれ、パターン認識やデータ分析など、特定の分野では人間の知能を超える可能性がある。これは、医療、金融、交通などの分野に大きな影響を与える可能性がある。

しかし、仮に機械知能が特定の分野で人間の知能を超えたとしても、感情や創造性、直感など、人間の知能に特有の能力や属性の多くが欠けていることに留意する必要がある。さらに、そのような開発が倫理的、社会的にどのような意味を持つのか、慎重に検討し対処する必要がある。

   
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