生成AIとして有名なChatGPTはビジネスにも活用されるようになってきました。
最近はさらに進化したAIとして、AGIという言葉も広まりつつあります。
AIやAGIは1文字違いでかなり似ている単語なので、どう違うのかと疑問に思われている方も多いです。
本記事では、AGIの基本的なことから、AIが進化したといっても何がどう進化したのか、今後どうなっていくのかをご紹介します。
AGIとは
AGIは、「Artificial General Intelligence（汎用人工知能）」の略で、あたかも人間のように多種多様なタスクや課題を理解し、解決するための行動を取ることが可能なAI（人工知能）を意味します。
知能水準は人間と同等もしくはそれ以上とも言われており、自己学習を繰り返し成長していくAIです。
現時点でのAIは、指示されたタスクを処理するのが一般的ですが、AGIは様々な専門知識から、経験したことのない状況であっても対応できる能力を持っています。
AGIとAIとの違い
AGIとAIとの違いという章タイトルにしましたが、AGIとAIは全く異なるものではなく、AGIはAIの一種です。
AGIは人間のように思考し、笑ったり泣いたりするといった感情を理解する能力を持っています。
AGIを理解するには、ドラえもんを想像してもらうのが早いかと思います。
従来のAIは、音声認識や画像認識など単体でのタスクを高精度で行っていましたが、AGIは、異なる種類のタスクを柔軟にこなし、学習を重ね、推論まで行えるのが特徴です。
AGIができること
AGIが実現・実装されると「AIが自ら判断して人間に近い行動を取る」ことが可能になります。
例えば、教育分野での「学生一人ひとりの学習スタイルや進度に合わせてカスタマイズした指導の実現」や、医療分野での「原因や症状から、疾患に合わせた薬の処方/新薬の開発」などより高クオリティな価値を生み出します。
AGIを構成する要素
機械学習
まず1つ目は「機械学習」です。
機械学習は、「深層学習」と「強化学習」に分けられます。
深層学習は、AIがルールやパターンを発見する方法です。
現在は大量のデータを学習するだけでなく、多層的な構造のデータを学習し、より高度なルールやパターンを発見するようになっています。
強化学習は、システムがデータを参考にトライアンドエラーを繰り返すことで、最適化された行動を学習し、人間らしい思考や行動パターンを獲得する方法です。
認知アーキテクチャ
2つ目は「認知アーキテクチャ」です。
認知アーキテクチャは、人がものを認知する仕組みをモデル化したものです。
これをAIに組み込むことでAIが判断を行うためのシステムを構築し、人間らしい思考や意思決定ができるAGIに近づきます。
プログラミングといった「記号主義」、ベクトルを操作する「分散表象」、「両者を混ぜ合わせたもの」の3種類があります。
認知ロボティクス
3つ目は認知ロボティクスです。
認知ロボティクスは、ロボットに認知機能を付与することで、AIの知能や認知を研究する取り組みです。
ロボットの姿で研究を重ねることにより、AIは人間とのコミュニケーション能力を高めていきます。
AGIの動向
現段階でのAGIは、技術面・倫理面ともに多くの課題を抱えていますが、完全なAGIが実現すれば、科学や医療、経済などあらゆる分野で革命的な変化をもたらすと予想されています。
例えば製造業において、AGIを活用することで設計や生産プロセスが大幅に変革したり、医療分野でロボットが診断や治療計画を選定するようになるなどが挙げられます。
また、AGIの判断を手助けをするといった新たな職種が登場するかもしれません。
さらに、AGIを人間が使いやすい形に適応させるトレーニングを行うAIトレーナーや、AGIが継続的に維持管理、活用されていくための指標を評価するAI評価のスペシャリスト、企業や政府機関がAGIを適切かつ倫理的に利用できるようにガイドラインやポリシーの策定を行うAIコンサルタントなどの職種が今よりも急速に発展し、重要な役割になるかもしれませんね。
さいごに
現在AIは日々進化を続けており、いずれAGIの時代が到来すると考えられています。
しかし、法整備などの実用面の課題が残されているのも事実です。
世界中で普及しつつあるChatGPTはAGIへの第一歩と言われています。
今後さらに発展したAGIが登場すると考ると、倫理的かつ安全なAGIの運用に向けた検討や、適切な法整備を行っていく必要があります。
みなさんも、個人・法人問わず、AGIの時代を迎える準備を今から整えておきませんか？
