AI開発から学んだ80年の経験と教訓

AI分野は80年の発展の歴史を歩んできました。この間、資金投入は高低があり、研究方法はさまざまであり、一般の人々のAIに対する態度も時に好奇心を持ち、時に不安を抱き、時に興奮を覚えました。この歴史を振り返ると、いくつかの貴重な経験と教訓をまとめることができます。

AIの歴史は1943年12月に遡ります。その時、神経生理学者のマカロックと論理学者のピッツが神経ネットワークに関する論文を発表しました。この論文は実験的な根拠に欠けていましたが、後に「ディープラーニング」と呼ばれるAIの分野にインスピレーションを与えました。しかし、工学と科学を混同し、推測を科学的結論として扱うことには警戒が必要です。さらに重要なのは、「人間は人間のような機械を作り出すことができる」という錯覚に抵抗することです。

過去80年の間、この傲慢はテクノロジーのバブルとAIの周期的な熱狂の触媒であり続けてきました。例えば、汎用AI(AGI)の概念、つまり人間レベルの知能や超知能を持つ機械がすぐに登場すると考えられています。1957年のハーバート・サイモンから1970年のマーヴィン・ミンスキー、さらに最近の様々な予測に至るまで、AGIは常に「もうすぐ到来する」とされてきました。しかし、事実はこれらの予測があまりにも楽観的であることを何度も証明しています。

私たちは、一見魅力的に見える新技術を慎重に検討する必要があります。それらは、以前の機械知能に関するさまざまな推測と本質的に異なるわけではありません。深層学習の専門家であるヤン・ルカンが言うように、私たちは依然として機械が人間のように効率的に学習するための重要な要素を欠いています。

AIの発展における「第一歩の誤謬」も警戒に値する。あるタスクを完了できないことから、なんとか完了することへの距離は、なんとか完了することから完璧に完了することへの距離よりもはるかに短いことが多い。私たちは、忍耐強く待っていればAIが必ず人間のレベルに達するだろうと過度に楽観的になるべきではない。

ハードウェアの性能向上は、人々にAIの知能も同時に発展すると思わせました。しかし、実際にはソフトウェアとデータも同様に重要です。1980年代に流行したエキスパートシステムは、知識の取得と維持の困難さから最終的に衰退しました。これは、初期の成功が新しい産業の持続的な発展を保証しないことを示しています。

長い間、ルールベースのシンボリックAIと統計ベースのコネクショニズムの二つのアプローチが競争してきました。学術界は往々にして非此即彼の選択を好みますが、近年AIの研究開発の焦点は民間部門に移っています。しかし、全体の分野は依然として単一の研究方向に過度に依存しており、これは警戒すべきことです。

最後に、NVIDIAの成功は称賛に値しますが、AIの発展の過程における浮き沈みを忘れてはいけません。警戒を怠らず、歴史から教訓を学ぶことで、NVIDIAが今後のAIの波の中で引き続き先駆者としての地位を維持する助けになるかもしれません。