AIの発展の過程における5つの教訓

1943年以来、人工知能(AI)分野は80年の浮き沈みを経験してきました。最初の理論的探求から今日の深層学習ブームに至るまで、AIの発展の歴史には多く考えるべき教訓が含まれています。

まず、私たちは工学と科学を混同し、推測を事実として扱うことに警戒しなければなりません。マカロックとピッツが1943年に発表した神経ネットワーク理論の論文は実験的根拠に欠けていましたが、今日の深層学習にインスピレーションを与えました。しかし、このようなモデルを実際の脳の働き方と同一視すべきではありません。

次に、いわゆる画期的な進展に対して慎重な姿勢を保つことが非常に重要です。この数十年の間に、汎用人工知能(AGI)の予言は何度も外れています。1957年にハーバート・サイモンが「すでに考えることができる機械がある」と宣言してから、現在のOpenAIが超AIがすぐにやってくると予言するまで、これらの楽観的な予測はしばしば時期尚早です。

第三に、あるタスクを完了できないことからやっと完了することまでの方が、やっと完了することから完璧に完了することまでよりもはるかに容易であることが多いです。私たちは、初期の成功が必ずしも最終的なブレークスルーにつながるとは軽々しく考えるべきではありません。

第四に、特定のAI技術が広く普及し、多くの投資を受けたとしても、それが長期的に持続することを意味するわけではありません。1980年代に流行したエキスパートシステムは、最終的に拡張と維持が難しいために衰退しました。この教訓は忘れてはいけません。

最後に、すべての希望を単一のAI手法に託さないでください。記号主義でも接続主義でも、一時は独占的でしたが、最終的には限界を示しました。未来のAIの発展には、さまざまな手法の組み合わせと革新が必要かもしれません。

NVIDIAなどのAIリーダー企業は、現在の機会を捉えると同時に、これらの歴史的教訓を学び、警戒心とオープンな姿勢を保ち、AIの長期的な健全な発展に貢献すべきである。