皆さま、こんにちは。未来に繋がる情報を研究し発信するブログを運営する「みらいものがたりラボ」代表のせにょです。
本ブログでは、皆様の中で現在生じている問題を解決し、明るい未来へつなげる本をご紹介します。具体的には、週一回程度の頻度で、皆様の問題を解決するうえでお役にたつ本を１冊ピックアップし、簡単に解説します。
現在、未来予測プロジェクトを実行中です。具体的には、これから先の2030年～2050年までの未来を予測する本を解説して、皆さまとともに未来の物語に向けたトレンドを共有してまいります。
前回は、未来予測プロジェクトの３冊目「2040年の未来予測」の解説第2回目として、これから益々貧しくなる日本で生き残る方法を知りたい方向けに、2040年における社会的変化を背景にした「経済」「教育」「衣・食・住」「自然災害」についてご紹介しました。そして具体的な行動として「自分の身は自分で守る行動を実践する」ことを提案しました。
今回から未来予測プロジェクトの４冊目「シンギュラリティはより近く: 人類がAIと融合するとき」を２回に分けて解説します。第１回目は、AIが進化したら2045年に何が起こるか？について解説します。
解説は以下３点を中心に私の意見としてご紹介します。
- どんな問題が解決できるか？つまりどんな人におすすめか？
- どうしてこの本でその問題を解決できるのか？
- 問題解決のため我々は具体的にどう行動すべきか
それでは、本題に入りましょう。
【「AIが進化したら2045年に何が起こるか？」を知りたい】でお困りの方へおすすめの本【シンギュラリティはより近く: 人類がAIと融合するとき】
【「AIが進化したら2045年に何が起こるか？」を知りたい】でお困りの方へおすすめの本は、【シンギュラリティはより近く: 人類がAIと融合するとき】です。
本書で【「AIが進化したら2045年に何が起こるか？」を知りたい】を解決できる理由は【知性の進化を6つのステージで説明する】から
【シンギュラリティはより近く: 人類がAIと融合するとき】で、【「AIが進化したら2045年に何が起こるか？」を知りたい】を解決できる理由は【知性の進化を6つのステージで説明する】からです。
著者である【レイ・カーツワイル】は、本書の冒頭で、知性の進化について説明します。具体的には、宇宙には始まってから6つのステージ、もしくはエポックがあり、各ステージはその前のステージの情報処理から生みだされます。そして、知性は、この情報処理過程を経て進化するのだとします。そして人類の6つのステージで起きるエポックは以下です。
- 第1のエポック：物理法則による化学プロセスの誕生。具体的には陽子、中性子、電子が結びつき原子が誕生した。
- 第2のエポック:原子が結びついた分子が生まれ複雑した結果、DNAが生まれ、自己複製能力をもつ原子生命が誕生した。
- 第3のエポック:情報を処理し蓄える脳をもつ動物が誕生した。
- 第4のエポック:人類が誕生し、情報を処理し蓄えるテクノロジーを作った
- 第5のエポック：コンピュータで脳を接続するブレイン・コンピュータ・インターフェイスが実現する。その結果、脳の思考速度と記憶容量が増えて、より複雑で抽象的な思考が可能になる。
- 第6のエポック:コンプトロニウム(プログラム可能な仮想物質)が誕生。意識があまねく宇宙に広がるようになる。
2025年現在、人類は第4のエポックにいる。この先、テクノロジーが進化する結果、大脳新皮質がクラウドにつながり拡張されるでしょう。そして、2030年代には、第5のエポックに入るでしょう。
AIの発展の歴史
ここまで、人類の知性のは進化について理解しましたが、では人工知能はこれまでどのように進化してきたのでしょうか？その答えとして、AIは以下のように発展してきました。
1950年に「機械は考えることができるか？」を確かめるために、アラン・チューリングがチューリングテストを開発しました。
1956年、ダートマス会議で、ジョン・マッカーシーが人工知能を「AI＝artificial Inteligence」と呼ぶ事を提案しました。
1960年代、人間の脳の働き方を模したコンピュータシステム「人工ニューラルネットワーク＝ニューラルネット」の開発が始まりました。
1980年代、特定の専門分野の知識をもち、専門家のように推論や判断ができるコンピュータシステム「エキスパートシステム」が開発されました。
2010年代までは、AIの開発には当時のコンピュータの能力を大幅に超えた多くの計算能力と訓練データを必要としていました。
2015年になると、ムーアの法則で計算能力の価格性能比が飛躍的に向上した結果、ディープラーニングで大脳新皮質の階層構造を再現できるようになりました。
2020年、オープンAI社が大規模言語モデル「GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）」を発表しました。
2021年、AIにおいて「マルチモダリティ（言語だけでなく、画像や音などの他のモダリティ＝様式を組みあわせて意味を構築すること)」が実現しました。例えば、オープンAI社が、画像生成する「DALL-E」を発表しました。
2025年現在、動画生成AIが次々と登場してきています。
AIが獲得しなければならない3つのもの
このようにAIは着実な進化を遂げてきましたが、本書によるとAIが人間の知性を再現するうえで、以下3つの能力を欠いているとします。つまり、今後AIが獲得しなければならない3つのものは以下です。
- 文脈記憶:会話に出てくるアイデアの全ての組合せを追跡する能力。組合せが無限大になり、膨大な計算能力が必要な結果、AIはいったそばからアイデアを記憶しないためストーリーが一貫した小説を書けない。
- 常識:現実世界の状況をもとに結果を想像する能力。AIは現実世界の現象を説明するモデルを持たないので、暗黙知を理解できない。
- 社会的相互作用:皮肉など社会的ニュアンスを理解する能力。AIはこのニュアンスを理解できないため、心の理論が扱えない。
一方、AIが持つ3つの欠点は、いずれ以下3つのトレンドで解消されるでしょう。
- 計算能力の価格性能比低下で、訓練費用が下がること
- 豊富で幅広い訓練データを利用できること
- アルゴリズムの変化でより効率的に学習し推論できること
BCI（Brain-Computer Interface）
ではAIが欠点を克服したらどのような未来が待っているのでしょうか？その答えは、BCI（Brain-Computer Interface）です。本書では、その説明のために脳内の活動を測定する２つの方法について例示します。
- 機能的核磁気共鳴法fMRI（functional Magnetic Resonance Imaging）:脳が活発になりグルコースを燃焼させるため酸素化された血液が流入する量を測定する。血流をはかるので脳内でニューロンが発火した場所がわかり空間分解能は高い。一方、発火と血流とでタイムラグがあり時間分解能が低い。
- 脳波測定:脳内の電流を測定する。ニューロンにおける電気刺激を直接はかるので時間分解能は高い。一方、能全体を測定値するのでニューロンが発火した場所はわからないので空間分解能が低い。
課題は、脳の空間分解能と時間分解能がトレードオフであることです。この課題を解消するには、脳内に直接電極を埋め込むことが必要です。そして、これは電気自動車テスラで有名なイーロン・マスク氏が起こしたのニューラリンク社が実現しています。しかし、頭蓋骨に穴をあけ、電極を脳内に埋め込むので、脳神経が傷つく恐れがあり、侵襲性が高いことが問題視されています。
今後は、指数関数的な技術進展の結果、最終的なBCIの形は以下のようになるでしょう。
- 極小の電子装置「ナノロボット」が血流に乗って脳内に入る
- 大脳新皮質上のニューロンとクラウドコンピュータ上のニューロンを結ぶ
- 現在より数100万倍速く情報を処理可能になる
その結果、BCIを導入した人間の知能は飛躍的に向上するでしょう。
アフターライフテクノロジーにおけるレプリカント
ここまで、AIが発展した結果BCI（Brain-Computer Interface）が登場することをお伝えしました。では、AIを活用した製品やサービスにはどのような未来が待っているのでしょうか？
その答えは「アフターライフテクノロジー」です。
私たちはすでにデジタルの活動を通して、自分がどのように考え、何を感じているか膨大な記録をつくっています。そして、2020年代が終わりに近づくとき、このデータを利用して、具体的なパーソナリティをもつ人間をリアルに再現する非生物的シミュレーションをつくれるようになるでしょう。これらのデータを活かして故人をAIアバターとして復活させることが試みられています。このAIアバターは、「レプリカント」と呼ぶもので、見た目、言動、記憶、スキルは故人のものです。本書ではこれを「アフターライフテクノロジー」と定義します。そして、最終的に、レプリカントは、元の人間のDNAから培養した生物学的肉体に、人工頭脳学で強化した脳を収納したものになるでしょう。
全脳エミュレーション
AIを活用した製品やサービスの一例として、AIアバターを使って故人を復活させるアフターライフテクノロジーをご紹介しました。さらに、先の未来にはどのような製品やサービスがあるでしょうか？その答えは、「全脳エミュレーション」です。
2040年代はじめには、ナノロボットが生きている人間の脳の中に入って、その人の記憶やパーソナリティを形成するデータすべてをコピーできるようになるでしょう。そして、生きている人間の脳のコンテンツを直接に、非生物の媒体にコピーする段階になれば、生前に自分の脳をweb上にアップロードする全脳エミュレーションが試みられるでしょう。
本書では、脳エミュレーションには以下5つのレベルがあるとします。
脳エミュレーション(模倣)5つのレベル
- 機能的エミュレーション:ヒトの精神のように振る舞うが、脳の情報処理構造を再現しない
- コネクトミックエミュレーション:ニューロン群間の階層的接続と論理的関係性を再現するが、細胞レベルではない
- 細胞エミュレーション:脳内全ニューロンの情報を再現するが、ニューロン間の物理的な力は再現しない
- 生体分子エミュレーション:タンパク質間の相互作用と各細胞内の小さな動的な力までモデル化する
- 量子エミュレーション:分子内、分子間で働く原子以下レベルの効果までとらえる
今後20年で、どの段階までエミュレートするべきか議論されるでしょう。
【「AIが進化したら2045年に何が起こるか？」を知りたい】解決のため具体的な行動は【無料のAIツールを日常生活で活用してみる】
では、この本を読んだあと、我々は具体的にどう行動すればよいでしょうか？
それは、【無料のAIツールを日常生活で活用してみる】です。例えば、何かを知りたいと思ったら、Google検索ではなくChat-GPTにテキストデータを打ち込んでみる、仕事でMicrosoft Officeでデータを作成する際、Copilotを使ってみる、チラシやプレゼン資料を作成する際に、CanvaでAI画像を生成して使う等です。
最後に「シンギュラリティはより近く: 人類がAIと融合するとき」のリンクを再掲載しますのでご購入のうえ実践してみてください。
以上です。最後までお読みいただきありがとうございました。本書の内容を実行し皆様の問題解決にご活用ください。次回は、AIが進化した2045年における「生活」「仕事」「健康と福祉」「危険」について解説します。本ブログでは今後も、皆様の中で現在生じている問題を解決し、明るい未来へつなげる本をご紹介します。
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