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サイト名を「葦の葉ブログ」から「ポート」に変えました。

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生成AIを使って人間を考える

本ブログはnoteというブログサイト、葦の葉ブログnote「生成AIを使って考える」にて公開した5編のブログを転載、移転したものですが、移転理由については、noteから生成AI関連ブログを移転をご覧ください。

 人間の脳を模倣するAI

久本福子 Hisamoto Yoshiko
葦の葉ブログ note」サイト開設のご挨拶、「生成AIを使って考える」にも書いておりますが、生成AIの及ぼす衝撃は非常に広範囲にわたっています。わたしは、広範囲に及ぶ生成AIの影響について、可能なかぎり追っかけをしたいと考えておりますが、まずは「人間」を主軸に据えて追っかけ探訪を始めたいと思い、マガジンのタイトルとしました。

あらためて言うまでもなく、AI、生成AIは人間の頭脳の仕組みを参照しつつ開発されたものですが、純粋生物学的な手法ではなく、純粋数理論的な手法で開発されたということは、我々素人には理解しがたいところです。

AIはどのようにして人間の頭脳を模倣しながら開発されたのか。以下の記事に、非常に分かりやすい解説が出ていますのでご紹介します。 ニューラルネットワークとは?人工知能の基本を初心者向けに解説! Udemyメディア  2021/02/25

さらに分かりやすい解説を発見! ニューラルネットワーク いまさら聞けないAI用語集 これを読んで上の記事を読めば、AIの基本はほぼバッチリOKだと思います。

一言でいえば、人間の脳の神経細胞・ニューロンを数理的に再現したものだとのことですが、素人には驚異でしかありませんね。

しかし、文字であろうが画像であろうが音であろうが、全てのものを記号(0と1からの変換物)に変換(解体)して再現するというデジタル技術の特性からすると、起こりうる驚異・脅威だったのだろうと思います。

遺伝子レベルで見ると、人間も動物も植物も基本的な構成要素はよく似ているそうですが、デジタルデータも同様ですね。デジタルデータ化されると、外形上の違いは一旦は消されてしまいます。

しかし有機的生命体である人間の脳と、無機物そのものであるコンピュータの人工脳が、完全に同一化することは可能なのかどうか。両者の間には越えがたい壁があるようにも思います。

生成AIはAIの進化形ですが、以下の解説などを読むと、その仕組みはやや複雑で難しそうな印象です。 生成AIは魔法じゃない、ChatGPTと画像生成の内部メカニズムを知る 日経クロステック/日経コンピュータ 2023.11.17

要するに生成AIは、学習を繰り返し、間違いや不足部分を絶えず更新して、学習の精度が上がるような仕組みが基本構造になっているらしい。

学習しながら知識を蓄えていくという点では、人間も生成AIも同じですが、外部化された知識(情報)については、AIは、短時間で膨大な量を蓄える機能をもっています。このAIの能力は、人間とは完全に別次元のレベルです。

一方、感情の動きなどの属人的な外部化されにくい情報について、AIはどのように学ぶのかは興味のあるところです。非常に高精度なChatGPT-4が登場する以前から、様々なサイトでは、質問受け付け窓口などでは、チャット嬢が多数働いていましたが、その応答は生成AIによってさらに人間っぽくなるのかどうか。

これまで何度かチャット嬢に質問した経験からすると、チャット嬢は応用が利かないという大きな欠陥があったように思います。人間も同じかとは思いますが、インプットされていない質問には答えられないし、そうした場合の対処法も知らない。こうした欠陥は、設計する側にも問題があったのだろうと思いますが、生成AIではどうなるのでしょうか。

生成AIは、学びの量も要する時間も人間とは別次元のレベルにあり、間違いなく人間の脳に近づき、すでに超えてさえいます。この疑似頭脳たる生成AIは人工物であるがゆえに、直接観察することは難しい人間の脳の仕組みや成長・変化のありようなどを観察研究する場、すなわち人間を研究する場になりうるのではないか。

わたしが素人の身を顧みずに、生成AIに特化したnoteを開設したのも、生成AIを使って人間とは何かを探りたい。この単純素朴な思いからでした。

AIといえば、日本では理系の専売特許のように思われていますが、デジタルがそうであるように、人間の営みに関わるすべての領域に関わってくる技術です。理系も文系も、あらゆるジャンルでそれぞれの専門分野の視点からアプローチできますし、アプローチすべきだと思います。

ChatGPT=生成AIを使うことで、様々な研究対象に対して、全く新しい視点からアプローチすることも可能になるのではないかと思います。