2024.10.21
お互い疑心暗鬼になりがちな、経営企画と事業部の壁 組織に「分断」が生まれる要因と打開策
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ニック・トンプソン氏(以下、ニック):レイ、君と素晴らしいオーディエンスたちとここにいられることを、とてもうれしく思っています。あなたの自己紹介の中で私が一番好きなのは、あなたが生きているどの人間よりも長くAIに携わっていることです。
レイ・カーツワイル氏(以下、レイ):その通りだと思います。マービン・ミンスキー氏は私の恩師です。もし彼が今生きていたら97歳になる年齢ですが、私たちはまた彼を呼び戻すつもりです。
ニック:そうですね。まず現在の状況について、レイに数分間質問をします。それから、シンギュラリティ(AI が進化する過程で、人間の知性を超えるのではないかとされる転換点のこと)に到達するためには何が必要なのか。今後20年についての話をします。
そして、シンギュラリティとは何か、シンギュラリティが私たちの生活をどのように変えるのかについて議論します。
最後に、この未来像を信じるとしたら、現在の私たちにとってどのような意味があるのかについて、少しお話しします。質問があればどうぞ。各セクションで私が(レイに)質問していきます。
さっそく最初の質問です。あなたは長い間、AI革命の中で生きてきたわけですね。その多くは驚くほど正確でした。私たちはみんな、大規模言語モデルによる2年半の驚くべき変革の中で生きてきたのです。大規模言語モデルの革新について、また最近起こったことについて、驚いたことは何ですか?
レイ:そうですね。1年前にこの本(The Singularity Is Nearer When We Merge with AI)を書き終えたのですが、大規模言語モデルについてあまり触れていませんでした。それをカバーするために本(の発売)を遅らせたのですが、それ(大規模言語モデルの革新)が起こるのは数年後くらいだと予想していました。
つまり、2029年までにそうなるだろうという予測を、私は1999年に立てました。私たちはまだそこまでは達していませんが、おそらく予定より1〜2 年早くなっているようです。ちょっとびっくりしました。
ニック:あなたは1999年当時、2029年にコンピュータがチューリング・テスト(AIが人間をどれだけ真似られるかのテスト)に合格すると予測していましたね。その時期をもっと早めるのですか?
レイ: いいえ、まだ2029年と言っています。チューリング・テストの定義は正確ではありません。「GPT-4はチューリングテストに合格している」と言っている人たちもいますが、「(AIが)チューリング・テストに合格した」と人々が主張し始めるのは2、3年後でしょう。最終的に誰もがそれを受け入れるようになりますが、1回でそうなるわけではないんです。
ニック: しかし、あなたはチューリング・テストについて、非常に具体的な定義を持っていますね。その定義に合格するのはいつになると思いますか?
レイ: チューリング・ テストは、コンピュータが人間に代わって合格することを意味しますから、実際にはそれほど重要ではありません。それよりもはるかに重要なのは、あらゆる人間をエミュレート(真似)できるAGI (自動汎用知能) です。
つまり、2029年にはコンピュータが1台あれば、人間ができることは何でも同時にできるということです。そんなことは(今は)誰にもできませんから、今日の平均的な大規模言語モデルを使えばいいのです。
何でも(AIに)聞けば、かなり説得力のある答えが返ってきます。しかもとても速く、15秒で素晴らしいエッセイを書いてくれます。また質問すれば、別のエッセイを書いてくれます。人間にはそのレベルの仕事はできませんから、説得力のあるチューリング・テストを行うには、AIのレベルを下げなければならないのです。
ニック: 参加者からの最初の質問です。「カーツワイル曲線は今でも正確ですか?」。
レイ: はい、最初のスライドを見てみましょう。これは80年間の実績を表したもので、指数関数的な成長です。この曲線上の直線は指数関数的な曲率を意味します。これは指数関数的ではあるものの、完全ではない場合は曲線になります。 左下隅を見ると、一定ドルあたり毎秒0.00000007回の計算を行うコンピュータから始まりました。
右上隅では、同じ金額で毎秒650億回の計算をします。それが、大規模言語モデルが実現可能になってから2年しか経っていない理由です。 実は以前にも大規模言語モデルがありましたが、あまりうまく機能しませんでした。テクノロジーは指数関数的に変化しますね。 例えば、再生可能エネルギーは太陽と風力から得られますが、これは指数関数的な曲線です。
私たちは、太陽エネルギーから得られるエネルギー量を100万倍にして、価格を99.7パーセント値下げしました。このような曲線があらゆる技術を方向づけます。これが私たちが進歩している理由になります。
つまり、私たちは何年も前に大規模言語モデルを作成する方法を知っていましたが、この曲線に依存していました。 それはかなりすごいことです。 まずリレーの速度を上げることに始まり、次に真空管、そして集積回路へと進みました。
そして毎年、この(指数関数的な)曲線上のどこにいるかに関係なく、ほぼ同じ量の進歩を遂げます。 この曲線上のどこにいるのか、 2週間前に最後のポイントを追加したばかりです。 繰り返しになりますが、基本的には1.4年ごとにこれを2倍にします。だからこそコンピュータはエキサイティングで、あらゆる種類の技術に影響します。
ニック: わかりました、それでは質問させてください。 あなたは心を構築する方法についての本(『How to Create a Mind :The Secret of Human Thought Revealed』)を書きました。
あなたは、人間の心がどのように構築されているかについて多くのことを知っています。 AIの進歩の多くは、私たちがニューラルネットワーク(人間の脳の神経回路を模した数理モデル)について理解していることに基づいて構築されていますね。
したがって、これについての私たちの理解がAIに役立つことは明らかです。 過去2年間に、これらの大規模な言語モデルを観察することで、私たちの脳について何か新しいことが学べたのでしょうか?
レイ: それは本当に接続の量に関係しています。例えば、目の近くのものは視覚に関係するように、脳は実際にはかなり異なる組織になっています。私たちは脳のさまざまな部分に、異なることを記憶する、さまざまな方法を実装しています。
大規模な言語モデルでは、すべての接続は同じです。あるポイントまで接続を高めなければなりません。もしそれが脳とほぼ同じであれば、1兆個の接続があれば、脳と同じようなパフォーマンスを発揮します。つまりGPT-4は(パラメータ数が) 4,000億です。 次は1兆以上になるでしょう。 したがって、これらのモデルの構築は、私たちの脳よりも効率的です。
私たちはできるだけ効率的になるようにモデルを作りますが、どのように構成されているかはあまり重要ではありません。同じ計算量であれば、接続の量を増やすようなソフトウェアを作ることもできます。しかし実際には、特定のコンピュータが担当する接続の数に関係します。
ニック:AGIに近づくにつれて、これらのマシンをより効率的にする方法について、新たに理解したいわけではありません。Transformer(Googleで開発された深層学習のアーキテクチャで、LLMの根幹をなす技術)は明らかに非常に重要でした。私たちは本当にそこに到達するだけでいいのです。
レイ:しかし、ソフトウェアと学習も重要です。つまり、1兆個のコネクションがあっても、そこから学ぶものがなければ、あまり効果的ではありません。ですから、実際にはすべてのデータを収集しなければならないのです。私たちは数十年にわたり、ウェブ上でデータを収集してきました。大規模言語モデルを訓練するために、私たちが頼りにしているのはデータなのです。
実際には、大規模言語モデルとは呼ぶべきではありません。言語ですが、写真を追加することもできますし、言語とは関係ない、病気に影響するものを追加することもできます。実際、私たちは生物学的に病気を改善するさまざまな方法をシミュレートできるようにしています。言語とは関係ありませんから、ラージ・イベント・モデルと呼ぶべきなのです。
ニック:私たちの脳の中で起こっていることで、計算や数学では捉えられないことがあると思いますか?
レイ:いいえ、それは何でしょうか?
ニック:では、聴衆に聞いてみましょう。脳の中に、計算や数学では捉えられない何かがあると思う人は手を挙げてください。レイ、それが間違っていることを説得してください。
レイ:つまり、意識はとても重要ですが、実は科学的ではないのです。誰かをスライドさせれば電気が点くなんてことはありえません。「ああ、この人は意識がある。いいえ、この人は意識がない」というわけではありません。科学的ではありませんが、実際には非常に重要です。
そしてもう1つの疑問、「なぜ私は私なのか?」「なぜ私に起こることは、私に意識され、あなたに起こることは意識されないのでしょうか?」。これらはとても不可思議なことですが、実は意識的ではないのです。私の50年来の恩師であるマービン・ミンスキー氏は、このようなことは科学的ではないから気にすべきではない、と言ったのです。
そして、意識に関するいかなる議論も否定しました。彼は人々に対して、「彼らが意識があると感じるかどうか」と考えていました。何かに意識があるかどうかを知る方法は私たちが知らないだけで、これから発見されるでしょう。
ニック:これは意識がなくて、そこに座っている紳士は意識があるというのはどういうことですか?
レイ:人間が意識を持っているという点では、ある程度同意します。すべての人間ではなく、一部の人間は意識を持っています。でも動物はどうでしょう? 大きな意見の相違があって、動物には意識がないと言う人もいれば、意識があると考える人もいます。意識がある動物とない動物がいるのかもしれませんが、証明する方法はありません。
ニック:さて、この意識の質問を整理したいと思いますが、その前に、正しく理解できたかどうかを確認したいと思います。つまり、私が恋をしている時の感覚や、私が抱くあらゆる感情は、最終的には大規模な言語モデルの数学で表現される可能性があります。
レイ:ええ、つまり、愛する人と一緒にいる時の行動や感情は、間違いなく(意識の)つながりによって決まります。 それが起こっているかどうかはわかります。
ニック:さて、話を戻しますが、みなさん納得されましたか? 完全ではありませんね。あなたは著書のかなりの部分を費やして、意識の意味についてさまざまな議論を展開していますが、ステージ上では「意識を定義しようとしてはいけない」と主張しているように見えます。
レイ:実際にそれを証明する方法はありません。つまり、私はあなた方全員が意識を持っていることに同意します。あなたは実際にこの部屋に入ったのですから、意識があることは間違いありません。
しかし、それは証拠ではありません。その時点では、まったく意識がないように見える人間もいるかもしれません。彼らは意識があるのかないのか? 動物は? 私はゾウやクジラは意識があると思いますが、みんながそれに同意しているわけではありません。
ニック:では、脳の中身をすべてダウンロードして、ある種の機械で表現できるようになるまで、基本的にどのくらいの時間がかかるのでしょうか?
レイ:これは重要な質問です。私たちは「寿命脱出速度」(老化の速度を超える速度で寿命が伸びること)を、 今からわずか5年後の2029年までには手に入れることができるでしょう。
もしあなたが勤勉であれば、これから1年を過ごし、寿命の1年を使い果たしても、科学の進歩で約4ヶ月戻せます。 その科学の進歩は指数関数的な曲線を描いて年々加速していきますね。 2029年までに、年が経つにつれて寿命の1年を使い果たしてしまいますが、丸1年は戻ってきます。 そして2029年を過ぎると1年以上遡ることになります。
つまり、時間を逆行させることができるのです。ただ、それは無限の命を保証するものではありません。なぜなら、10歳の子どもがいたとして、その寿命を何十年として計算しても、明日死ぬかもしれないからです。重要なのは実際に脳内のすべてを把握することですが、2045年のシンギュラリティまでにはできるようになるでしょう。
レイ: その時点で、実際に脳の中に入って、そこにあるものをすべて捉えることができるのです。 あなたの思考は計算から得られる量の組み合わせとなり、それがあなたの思考に自動的に追加されます。つまり、今現在コンピュータの中にあるものは、すべて自動的に取り込まれています。私たちの脳に追加される思考も、自動的に取り込まれるのです。
しかし、私たちが最初に持っている脳のつながりは、そのまま残っています。今はまだ解明されていませんが、2045年には解明されるでしょう。脳の中に入って、脳全体をキャプチャし、バックアップすることができるのです。ですから、たとえあなたたちが全滅したり、爆弾の中に入って行って爆発したとしても、2045年までに、あなたの脳の中にあったものをすべて再現することができるのです。
これがシンギュラリティの意味合いの1つです。というのも、世界やすべてのコンピュータが爆発する可能性があるので、永遠に生きられるという絶対的な保証はないのです。しかし今現在、(脳の)キャプチャに動揺するようなことのほとんどは、その時までに克服されるでしょう。
ニック:では、この聴衆の中に、今の生物学的な体のままで、500歳まで生きられる人がいると思いますか?
レイ:はい、もちろん5年後に生きているのであれば。
ニック:あと5年生きていれば、500歳まで生きる可能性が高いと。
レイ:もし彼らが勤勉であれば。聴衆のみなさんは勤勉であると私は思っています。
ニック:わかりました。じゃあみなさん、衰えの心配はありませんから、今夜は(車に)轢かれない限り、好きなものを飲んでもいいですよ。
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