1. 序章

このチュートリアルでは、人工知能に関する科学文献に示されているように、強いAIと弱いAIの違いについて説明します。

チュートリアルの最後に、談話のサイエンスフィクションの側面と、科学的または哲学的な文献から取得した側面を区別できるようになります。 同時に、AIの概念化に向けたこれら2つのアプローチに関連する最も重要な違いを指摘することができます。

2. 強いAIと弱いAIの違い

2.1. 大衆文化における強いAIと弱いAI

大衆文化や科学的言説では、人工知能の分野で行われている開発に多くの注意が払われています。 ターミネーターのキラーロボットスカイネットから賢明なアンドロイドRまで。 AsimovのシリーズRobotsのDaneelOlivawは、人工知能とその社会との相互作用のテーマを扱っていないサイエンスフィクションの文化的製品はほとんどありません。

この記事で学習するように、強いAIと弱いAIの区別はエンジニアリングの問題だけではないため、これは重要です。 むしろ、AIと人間のグループとの関係に関係しています。

2.2. 科学文献における強いAIと弱いAI

コンピュータシステムとその上で実行されるソフトウェアがより複雑になるにつれて、一方ではそれらのコンピュータとそのソフトウェアの間の相互作用、そして他方では人間社会はより複雑になり、研究がより困難になります。 科学的議論では、情報、心理学のフロンティア、社会の技術、認知システム研究などのさまざまなジャーナルがすべてカバーしています人間社会と強力なAIシステム間の相互作用のさまざまな側面：

しかし、強力なAIとは正確には何であり、人とテクノロジーの相互作用を研究してこの相互作用の将来を予測するために、なぜそれを概念化する必要があるのでしょうか。

2.3. 考える機械

これらの会場の多くでは、人気のあるものと科学的な言説の両方で、AIを使用する将来の社会がどのようになるかという疑問が浮かび上がります。 人工知能システムは人類に優しくて親切ですか、それとも奴隷にしてそれを征服したいでしょうか？ 彼らは人類の知的発達を促進しようとするのでしょうか、それともそれを妨害し、より無意味な戦争を繰り広げようとするのでしょうか？

これらの質問に答えることができます：もちろん、機械はを考えたり感じたりすることができないので、どちらでもありません。 したがって、そもそも彼らに尋ねることは違法です。プログラムは、プログラムされている場合にのみ実行できます。 でも、を考えるマシンは存在しないと確信していますか？

強い人工知能と弱い人工知能を区別することの重要性はまさにここにあります。機械が人間のように考えるかどうかを判断したいのですが、どちらの場合もそうです。 それを決定するには、この問題に対する答えがのように見えるかを概念化することが役立ちます。

さて、機械認知に関する前の質問に対して2つの可能な答えを与えることができます。ある人によると、機械は原則として人間と同じように考えることができます。 他の人によると、これは不可能であり、コンピュータは、どんなに洗練されていても、人間とは質的に異なります。

このことから、弱いAIと強いAIの違いを理解するために、現在2つのアプローチをとることができます。 1つは、「強い」は「弱い」を意味し、したがって比較を意味するという考えに基づいています。 したがって、人間と機械の知能の比較が可能です。 これは、2つの概念の現代的な違いに対応しています。

心の哲学とサールの作品に基づくもう1つのアプローチは、代わりに強力なAIの従来の定義に対応しています。 最初に人間の脳と心の間に質的な違いがあることを前提とし、次にこれがAIシステムにも見られるかどうかを議論します。 次に、両方のアプローチを順番に見ていきましょう。

3. 強いAIは弱いAIよりも強い

3.1. 形容詞「強い」と「弱い」は比較を意味します

「強いAI」と「弱いAI」という言葉が何を意味するにせよ、AIシステムのいくつかの特徴を定義していると考えたくなるかもしれません。 そして、それを信じるなら、強いAIシステムと弱いAIシステムを区別したいのであれば、AIシステム自体を研究する必要があります。

ただし、弱いシステムと強いシステムの概念は比較を意味するため、この考え方は正しくありません。 では、あるAIシステムが強いか弱いかを判断するとき、正確に何を比較する必要がありますか？ 2つのAIシステムを互いに比較しますか？ AIシステムが「弱い」AIシステムよりも「強い」場合、これが何を意味するにせよ、それはより強いAIシステムが「強いAI」であることを意味しますか？

私たちが比較する主題は、直感に反して、互いにAIシステムではありません。 むしろ、両方が実行できるいくつかのタスクに関連する人々とのAIシステム。

3.2. インテリジェンスと機能インテリジェンスの程度

人間には、環境に影響を与えてそれを変更するという並外れた能力があり、その能力を「知性」と呼ぶのは良い考えだと言えます。 この知性が何であれ、人間は他の動物よりも多くの知性を持っていると考えるのも良い考えです。 たとえば、ビーバーまたはキツツキ。 人間が賢く、他の動物よりも賢いと仮定しなかったとしたら、同じ動物の周りの環境よりも、周囲の環境がはるかに急速に、より洗練された方法で変化する理由を説明するのは難しいでしょう。

したがって、システム、特に生物学的システムをインテリジェンスの観点からランク付けすることは理にかなっています。 明確に定義されたメトリックの識別はまだ未解決の研究対象ですが。 また、与えられた生物学的システムが、別のによって実行されるすべての機能を実行でき、2つによって実行される機能のセットが同一である場合、システムは同様にインテリジェントです。 実際、特定のタスクについて、同じメトリックで評価したときに2つの異なるシステムが同等に実行された場合、それらのシステムは同じ程度のインテリジェンスを持っていると考えるのは良い考えです。

動物間の種間分布と比較した場合、人間間の知能の種内分布は比較的低い分散を持っているように見えるため、この最後の点が必要です。 一部の人は物事はそれほどきちんとしていて明確ではないと主張していますが。

3.3. 弱いAIは強い人間です

物事がそれほど明確でない理由の1つは、人間自身に彼らの知性を自己評価するように頼むときはいつでも、人間は一般に他の生物学的システムよりも知性があると考えられているからです。 また、 AIシステムと比較するように依頼すると、スコアも高くなります。その結果、人間がAIよりも高いスコアを示す指標が存在する場合、そのAI弱いAIです。

もちろん、人間に対してAIシステムをスコアリングする前に、特定のタスクまたは比較のための特定のメトリックの識別が必要です。 以前は、チェスをすることは本質的に複雑なタスクであり、検索空間の次元のためにAIでは解決できないと考えていました。 チェスが解決され、Goがそれに続いたので、人間がうまく実行でき、AIシステムが実行できない他のタスクを特定しました。

これらのタスクの一部には、ビデオゲームのプレイ、運転車両、および具体的な法的判断に適用される法規範の特定が含まれます。 ただし、これらのタスクの自動化の進歩が続くにつれて、これらもAIが人間よりも弱いという考えを否定する可能性があることに気付く可能性があります。

3.4. 強いAIは弱い人間です

逆に、 AIシステムは、特定のタスクでより高いスコアを獲得した場合、またはすべての可能なタスクのセットでさらに優れたスコアを獲得した場合、人間よりも強力であると見なすこともできます。 この文脈において、人間の認知機能の列挙が原則的に可能であることに同意する場合、強力なAIの定義を一般的な人工知能の定義と同一視することができます。

このアプローチを適用すると、強いAIという用語は一般的なAI の同義語として使用でき、弱いAIという用語は狭いAIの同義語として使用できます。

一般的な人工知能かどうかは不明です。 つまり、自動化された手段を介してすべての人間のタスクまたは機能を実行することは確かに可能です。 ただし、すべての人間のタスクを特定できたとしても、誰がより強力で、AIと人間のどちらであるかを判断するには、それらのタスクを実行する際の人間のパフォーマンスが重要になります。

したがって、人間に対するAIの相対的なパフォーマンスを評価するためのベンチマークまたはメトリックが必要です。これにより、人間にAIシステムに対してスコアを付けるように求めるという問題に戻ります。

3.5. モンキーシー、モンキードゥ

インテリジェンスを評価するためのメトリックのこの任意の選択から派生するバイアスから抜け出す1つの方法があります。 一連のタスクまたは機能生物が実行する、そして知能を評価し、AIシステムの知能を人間の知能と比較するために使用すると仮定しましょう。 は、一連の食品に含まれる腐った食品の識別のみで構成されます。

私たちが霊長類として生まれた場合、新鮮な果物と甘やかされて育った果物を区別する方法を学びたいと思うかもしれないという進化論的な理由があります。 このようにして、実際、前者を食べて繁栄し、生き残ることを決定でき、腹痛や病気を引き起こす後者を避けることができます。

腐敗した食品や腐った食品を特定するプロセスは、画像のみに基づいて行われる場合、食品のテクスチャ内の奇数色のスポットの特定にほぼ対応します。 このタスクは、機械学習の研究者によって研究されており、近い将来、人間はAIよりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。

ここで、人間の遺伝的恵みで遊んで、2つの属性を変更できると仮定しましょう。 次に、2つの思考実験を行うことができます：

  1. ある実験では、人間は果物を消費するように進化したのではなく、植物と同じように水を消費するように進化したと想像しています。
  2. 2番目の実験では、人間は色の濃淡を区別する能力を進化させておらず、代わりに単色の視覚しか持っていないことを想像しています。

3.6. 強さとフィットネスなし

最初の実験では、 AIシステムは、人間のグループの生存に必要のないタスクで人間よりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかります。 人間が水だけを食べていて、AIシステムが甘やかされて育った果物を識別するのに人間より優れていれば、これはそれらのシステムを開発する人間の健康に何の貢献もしません。 タスクは人間の健康に貢献しないように構築されているため、人間の部族は、マシンの計算された出力に従って成長または消滅することはありません。

その後、人間の専門家に人間と甘やかされて育った食品認識タスクを実行するAIの相対的な知的能力をスコアリングするように依頼した場合、専門家はAIをスペシャリストまたはナローAIとしてスコアリングするため、分類されると予想されます。弱いAIとして。

これは、腐った食べ物を識別する際のAIシステムの精度とは関係がないことに注意してください。 また、私たちの現実の世界では、このタスクには確かに進化上の利点があるという事実に関係なく。 必要な変更を加えて、チェスで人間をしのぐAIの能力が、AIシステムが一般的なタスクではなく狭い認知タスクを実行するという考慮にどれほど影響を与えたかについて考えることができます。

3.7. 強さとフィットネス

2番目の実験では、色を使用して生鮮食品を正確に識別するAIシステムは、人間の健康に寄与するタスクにおいて、人間よりも優れていると主張できます。 人間が行う唯一のタスクが果物を食べることであるという仮定を受け入れ、AIシステムがそれを上手くやっている場合、これは、AIシステムが人間よりも強力であることを意味します。

また、この考慮事項では、生物学的システムと計算システムの相対的な強さを判断するためのメトリックの任意の選択にバイアスを導入していないことにも注意してください。 AIシステムは、生き残るために必ずしも生鮮食品を必要としませんが、実際に人間よりも生鮮食品を識別できる場合、AIシステムは、人間が確かに判断されるのと同じ指標、つまりフィットネスの指標に基づいて、人間よりも適しています。そして自然な選択の。

この議論は、この主題に関する文献ではあまり扱われていませんが、それでも関連性があり、人間とAIシステムの相対的な認知能力を評価するための指標を選択する問題から抜け出す方法になる可能性があります。

4. 強いAIは弱いAIとは異なります

4.1. サールの弱いAIと強いAIの定義

完全を期すために考慮すべき最後のポイントは、弱いAIと強いAIの現在の定義は、用語の作成者が最初に採用したものではないということです。 弱いAIと強いAIの概念が初めて導入されたとき、実際、このアイデアは、AIの概念化と人間の知性との関係についてSearleが行った作業から生まれました。

サールの最も有名な思考実験は中国の部屋であり、これに関連して強力なAIのアイデアが開発されました。 実験では、サールは、中国語の特定の質問について、同じ言語の対応する回答に関連付けられた一連のルールを含む本を持っていることを想像しました。

サールは、人間が翻訳の過程に挿入された場合、翻訳自体は確かに意識的な実体によって行われると主張しました。人間もそうです。 ただし、翻訳ループから人間を削除すると同時に、翻訳手順で得られた出力に識別可能な違いがない場合、この手順が意識されたままであるかどうかに関する質問に答えるのははるかに困難でした。

この考え方により、彼は弱いAIと強いAIの違いの独自の定式化を開発しました。 この考えによれば、弱いAIは、心や意識を持たないAIシステムです。 対照的に、強力なAIは、テキストを翻訳する人間と同様の心または意識の状態を備えたAIシステムです。

4.2. 隙間に気をつけて

この定義は心の哲学ではより一般的であり、コンピュータサイエンスではあまり一般的ではないことに注意してください。後者は観察または計算できるものに依存する必要があるためです。 デカルト二元論に加入しない限り、このアプローチの防御も難しくなります。 そうしないと、脳の活動と心の区別が、サールの元の定義に含まれているものよりもはるかに曖昧になるからです。

このため、強いAIと弱いAIの違いを扱う場合、生物学的脳が意識する必要があると信じているか、または意識が基層から独立しているかどうかを最初に明確にすることが重要です。 X246X]それは生物学的ニューラルネットワークで使用されています。 したがって、以前に行ったように、人間とAIシステムの相対的な認知機能の観点から考える方が、人々の主観的で意識的な経験に焦点を当ててコンピューターに拡張するよりも役立つ場合があります。 これは、後者のアプローチでは、意識と知性の性質についてはるかに強力な仮定が必要になるためです。

5. 結論

この記事では、強いAIと弱いAIの違いについて説明しました。