次のAIの１０年。（The Next Decade in AI by Ray Kurzweil and Ilya Sutskever）

今のAIの関係者はほぼグーグル・OpenAI・Deep learning等の関わった人々です。この「イリヤ・スーツケヴァー」氏は著名なコンピューター科学者で、人工知能と深層学習分野で知られている人です。 Ray Kurzweil氏はAIを６１年間見てきた人で多様な才能を持ち合わせている人で、あまり日本人では見かけない才能を持った人です。 私もこのビデオを見るまでは知りませんでした。どの程度の方々がこのビデオを見られる方々がいるかはわかりません。ただ確実にこの未来は来ますので早くから環境の理解をする事をしていきましょう。どう使うかは言葉です。しかも、どういう命令をするかも自動生成するようになっていくでしょう。 アメリカのまさに現場レベルのAIの話は、ある意味かなりぶっ飛んでいて話の前提がもはやAIは人間を凌駕する事が前提になっています。特に医療の分野では医者の役割がかなり変わりそうです。日本の厚労省とか管理出来るんでしょうか？デジタル大臣が言っているレベルとこの「Ray Kurzweil氏」の言っているレベルは完全に次元が違います。 まずはイリヤ氏とロイ氏の動画を見てみましょう。まるで未来の話があと数年で到達しそうです。 こちらの動画の要約です。

（00:01）皆さんは人工知能の進歩を経験してきました。人工知能とは大きなコンピューターの中にあるデジタルの脳のことです。これが人工知能の本質です。これまで見たすべてのAIの興味深い点は、このアイデアに基づいています。私自身は61年間AIに関わってきました。これは記録的です。私は計算の成長を監視してきました。それがここにあります。この成長を45年間監視してきました。 （00:52）このチャートの上に行くほど、指数関数的な成長を表しています。誰かがこれを管理しているように見えるかもしれませんが、そうではありません。誰もこれが起きていることに気づいていませんでした。最初の40年間は誰も知りませんでした。45年前にこれを発見し、これがこのペースで続くと感じた理由はいくつかありました。1939年には0.007秒ごとの計算でしたが、最近のNvidiaのチップでは毎秒500兆回の計算が可能です。この小さなチャートは75京倍の成長を表しています。 （02:09）1999年に、AGI（人工汎用知能）がいつ実現するか予測を求められました。このチャートが続くと考え、AGIに約1兆回の計算が必要だと見積もり、2029年を予測しました。当時は多くの懐疑的な意見がありました。スタンフォード大学は私の予測を監視し、国際会議を開いて数百人のAI科学者が集まりました。彼らはAGIが実現すると合意しましたが、30年以内ではなく100年以内だと見積もりました。今では多くの人がAGIが間もなく実現すると考えています。 （03:27）研究者やエンジニアがAIに取り組み続けると、コンピューター内のデジタル脳は私たちの生物学的な脳と同じくらい良くなり、さらにはそれを超えるでしょう。AGIが存在しない今日でも、その影響を少し感じることができます。AGIが構築されると、人間活動と社会のあらゆる分野に劇的な影響を与えることは明らかです。 （04:14）医療の例を挙げます。多くの人が医者に診てもらうために何ヶ月も待たなければならず、診察時間も限られています。医者は人間であるため、全ての医学知識を持つことはできません。AGIが医者として構築されると、すべての医療文献に精通し、数十億時間の臨床経験を持ち、常に利用可能で非常に安価です。 （06:25）AIはすべてを革命化します。私たちの収入は100年前の10倍です。教育が改善され、医師が増え、健康な人々が増え、世界的な富が増えています。AIはこれらすべてを強化します。医療が最も興味深いと思います。 （07:49）AIは非常に創造的で、可能性を組み合わせることができます。例えば、ModernaはCOVIDワクチンを開発する際に数十億の異なるmRNA配列をシミュレートし、わずか2日でワクチンを作り出しました。今後、すべての病気に対してこのようなアプローチが取られるでしょう。 （09:55）2030年代に突入する頃には、「長寿命逃避速度」に達するでしょう。今後、科学の進歩により失われた年を取り戻すことができるようになります。 （10:29）AIはすべてのリソースを革命化します。例えば、太陽光の1万分の1を利用するだけで全てのエネルギー需要を満たすことができます。 （11:47）AGIには正と負の両方の応用があるでしょう。AGIは自己改善する能力を持ち、産業革命に匹敵するほどの急速な技術進歩をもたらす可能性があります。AGIが非常に強力になり、暴走する可能性もあります。 （13:08）OpenAIを設立したのは、技術の開発だけでなく、AGIがもたらす問題に取り組むためでもあります。政府と協力し、この技術の進展を理解し準備するための研究も行っています。 （13:45）AIとAGIに対する興奮と投資が大きいのは、経済の唯一の分野です。多くの企業が協力してAIを安全にするための情報を共有しています。 （14:19）1年前はAIについてあまり話されていませんでしたが、今では皆がAIについて話しています。AGIがもたらす影響の大きさが明らかになるにつれ、自己利益のために協力する動きが見られます。OpenAIでは、AGIが非常に劇的であることを理解しており、他の企業と協力する意志があります。AIが進化するにつれて、AGIがもたらす影響を理解し、集団行動が変わるでしょう。これが私が希望を持っている理由です。

翻って日本です。

要約 (00:01) AIの戦略について日本の取り組みは非常に迅速であり、トップランナーの多くは日本が好きです。日本の教育を変えるには、1端末1AI家庭教師の導入が有効です。現在の教育システムでは、褒められると嬉しい子供しか伸びません。生成AIを活用して、興味を持つ子供の才能を引き出すことが重要です。 (01:06) 生成AIのセッションにおいて、日本の生成AIの未来について議論が行われました。多くの人が生成AIを使っています。パネリストたちは、生成AIの開発と活用について意見を述べました。 (02:16) 東京大学の松尾豊教授、衆議院議員の平将明、経済産業省の渡辺氏、リクルートの小山氏が登壇し、それぞれの立場から生成AIの現状と未来について話しました。 (03:22) 松尾氏は、日本ディープラーニング協会の理事長を務め、AI戦略会議の座長も務めています。平氏はAIの進化と実装に関するプロジェクトチームの座長であり、毎年ホワイトペーパーを発行しています。渡辺氏は経産省でデジタル関連の業務を担当しています。小山氏はリクルートでオンライン学習サービスを提供しています。 (04:33) 生成AIの開発者を支援する枠組みとして、ジニアが紹介されました。これは日本のスタートアップが利用できるGPU計算資源を提供するプロジェクトです。 (07:48) 日本の生成AIの勝ち筋について、パネリストたちは異なる意見を述べました。基礎技術だけではなく、独自の文化や価値観に基づいたアプローチが重要であるとされました。 (11:01) 日本の大企業やスタートアップは、生成AIの利用を進めており、国内のデータセンターで安価なGPUを利用しています。これにより、日本語性能の高い生成AIが開発されています。 (14:14) 平氏は、日本のAI戦略が迅速に進んでいると強調しました。政府は計算資源の整備やデータセットの提供を進め、生成AIの開発を支援しています。 (19:38) 日本の生成AIは、オープンデータだけでなく、企業の持つデータを活用することでさらに進展する可能性があります。多くの分野での応用が期待されます。 (24:59) 教育分野で生成AIを活用するには、1人1AI家庭教師の導入が有効です。これにより、生徒の興味に合わせた個別指導が可能になります。 (32:37) 生成AIは教師の負担を軽減し、教育現場での効率化に貢献します。AIが作成した問題を教師が確認するなどの活用法が考えられます。 (34:46) 生成AIは、他の分野でも活用されており、日本のスタートアップや大企業は積極的に取り組んでいます。 （約890文字）

確かに人類は過去よりも豊かになってきています。 AIが資本主義の問題を解決し、人類を幸せに導いていくかを見ていく事になるかもしれません。 もしくはその逆も。。。 記事：丸山 真吾