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人工知能 (AI) は現在革命を迎えていますが、ニューヨーク科学アカデミーは少なくとも 1960 年代から AI 以前のテクノロジーの最前線に立ってきました。
2026 年 3 月 4 日発行
ニック・フェティ著
コンピューターとスマートフォンは私たちの生活のいたるところにありますが、このテクノロジーの初期の祖先は今日ではほとんど認識できないでしょう。
20 世紀半ばの初期の電子コンピューターの一部は、国防目的で部屋全体を占有し、膨大な数を処理する巨大なマシンでした。今日、ハンドヘルドスマートフォンは、スポーツの生中継からディナーまで、文字通りあらゆるものを私たちに届けてくれます。同様に、AI の初期の形式は、今日の私たちの理解に基づいて原始的であると考えられます。しかし、これらの技術の先駆者は、ChatGPT や Google Gemini などの今日の人気のある AI ツールの開発と適応において重要な役割を果たしました。
ここでは、アカデミーが AI 以前と考えられるテクノロジーを推進し、進歩させる取り組みで時代を先取りしていた 5 つの時代を紹介します。
意思決定を行うコンピューター (1960)
1960年のアカデミーでの会議で、MITの研究者ウォーレン・S・マカロック医学博士は、レオとして知られる新しい「思考機械」について議論した。レオは、英国のレストラン チェーンのマネージャーによって、より効率的に運営するために利用されていました。マカロック博士がイベント中に指摘したように、これはマシンが「人類の最後の領域に進入しつつある」ことを示した。 [humankind’s] 主権—決定を下すこと。」
神経生理学、精神医学、サイバネティクスの専門知識を備えた訓練を受けた心理学者であるマカロック博士は、当時の新技術の可能性について率直に評価しました。
「脳がそれほど素晴らしいものだとはまったく思いません」と彼は言う。 報道によると AP通信のサイエンスライター、ジョン・バーバー著。 「人間はコンピューターが遅い。間違いを犯しやすい。」
マカロック博士はさらに、人間の脳は毎秒約「25ビットの情報」を処理できるが、「機械の配線には少なくともその100万倍の情報が流れる」と説明した。当時は知られていなかったが、これはちょっとした予兆だった。
2024 年 3 月 14 日、アカデミーでのイベント中のヤン・ルカン (右)。撮影: Nick Fetty/ニューヨーク科学アカデミー。
現代AIの専門家ヤン・ルカン氏も、2024年のアカデミーのイベントで同様の意見を述べるだろう。 LeCun 氏は、最新の AI テクノロジーでは、より効率的な AI を開発するには言語ではなく感覚入力の方が優れていると主張しました。同氏は、人間の脳はテキストを読んだり言語を消化したりする際に毎秒約12バイトで情報を処理すると指摘した。これは、脳が毎秒約 20 メガバイトで処理する観察や相互作用などの感覚入力と比較されます。
「真にインテリジェントなシステムを構築するには、物理世界を理解し、推論、計画、記憶、検索ができる必要があります。これを実行できる将来のシステムのアーキテクチャは、現在の大規模な言語モデルとは大きく異なるでしょう」とルカン氏は言う。
マカロック博士は 1960 年の講演で、適切に構築された機械が最終的には職場で人間に取って代わることになると予測しました。
人間の能力を増大させる (1967)
人間に取って代わる機械という概念は、何十年もの間、SF やその他の大衆文化のテーマとなってきました。しかし、1967 年のアカデミー創立 150 周年記念会議で取り上げられたとき、この概念はフィクションの領域ではないようでした。
アメリカの物理学者、技術者、ビジネスリーダーであるサイモン・ラモ博士は、よりテクノロジーに基づいた未来について楽観的ではあるものの、ロボット社会は避けられないと主張した。同氏は、人間の脳が行うのに数か月、場合によっては数年かかることを機械は瞬時に実行できると指摘した。彼は、機械を人間と競争するのではなく、人間の能力を倍増させるツールであると考えました。
2024年12月5日、アカデミーでのイベント中のアロック・アガルワル（右）。撮影：ニック・フェティ/ニューヨーク科学アカデミー。
Scry AI の CEO 兼チーフ データ サイエンティストである Alok Aggarwal 博士は、最近出版された著書について講演するために 2024 年にアカデミーを訪問しました。 第 4 次産業革命と AI の 100 年 (1950 ～ 2050 年)。人間の生産性を向上させるテクノロジーの有用性については、アガルワル博士もラモ博士に同意するだろう。アガルワル博士は講演の中で、「AIは、財務記録を照合するために請求書を精査したり、住宅ローンの適切な書類を提出したりするなど、人間が間違いを犯しやすい面倒な日常的な活動に応用できる」と指摘した。
ただし、すべての予測が当たるわけではありません。 1967 年、ラモ博士は、機械が次のようなことに貢献できると示唆しました。 「即時民主主義」 「すべての家に電子投票機があり、誰もが日々の意思決定に参加できるようになる」未来を思い描いています。政治運動では、ソーシャル メディア、アルゴリズム、ターゲットを絞ったマーケティング、モバイル ゲーム (たとえば、 科学を形作る ポッドキャストのゲスト イアン・ボゴスト博士）など、選挙で勝利を目指して努力しているため、有権者がスマートフォンで投票できるようになるまでにはしばらく時間がかかるかもしれない。
音声起動コマンド (1971)
映画のようなものである一方で、 2001年宇宙の旅 そして次のような番組 スタートレック は 1960 年代後半には人間とコンピューターのインターフェイスの原始的な概念を描いていましたが、このテクノロジーの実用性は当時考えられていたほど突飛なものではありませんでした。
この時代、ニュージャージーに本拠を置くベル研究所は、「音声コマンドを『聞く』と電話番号にダイヤルする装置」を開発していた。 によって報告されたように 科学 雑誌。 科学 は、1961 年から 2001 年にかけてニューヨーク科学アカデミーによって発行された、科学ニュースと研究に焦点を当てた受賞歴のある雑誌です。
この当時新しいテクノロジーは、電話番号をダイヤルするのが困難な身体障害のある人のために開発されました。デバイスがどのように機能するかという技術的な側面に焦点を当て、 科学 「集積回路は音波を電気パルスに変換し、ダイヤルトーンの取得、ダイヤル、通話の終了に必要な電気機械スイッチを開閉します。」
このテクノロジーは身体障害を持つ人々を支援するツールとして始まりましたが、今日ではその用途ははるかに幅広くなっています。 Amazon の Alexa から Apple の Siri まで、そしてその間のあらゆるものに至るまで、音声支援デバイスは現在、日常の比較的日常的なタスクを効率化するために使用されています。音声からテキストへの変換機能により、運転中に安全にテキスト メッセージを送信したり、かつては手動で書き写す必要があったメモの口述筆記に至るまで、あらゆることが可能になります。
音声支援テクノロジーの将来が、昔から愛されているコンピューターの役に立つ、支援的な道をたどるかどうかは、まだ結論が出ていません。 スタートレック あるいは、HAL 9000 のような厄介なエージェント特性や不正特性を示すかどうか。 2001年宇宙の旅。
コンピューターと意識 (1985)
「行動、感覚、思考のあらゆる側面は、情報が処理され伝達される方法の産物であると彼らは主張している。したがって、おそらく、情報の流れを制御することによって、人間の経験を正確に再現することが可能である」とライト氏は書いている。
これらの「機械工」は、適切なハードウェアとソフトウェアを十分な時間と組み合わせることで、「誇りに満ちたコンピューター、疑いに満ちたコンピューター、または技術的および社会的変化の急速なペースによって疎外されたコンピューターを作成できる」と感じていました。コンピュータが感情、感覚、思考を発達させれば、それが「科学がすべてを征服できるというさらなる証拠」になると楽観的な「機械論者」は感じている。
ライト氏は、「力学」の楽観主義は誤った方向に導かれている可能性があると指摘した。彼は、「いつかコンピューターが主観的な生活を明らかにするようになったら、機械工の意識観は損なわれることになるだろう。もしコンピューターが意識の兆候を示さなければ、この沈黙は、機械工が意識が何であるかについて正しいかどうかを決して知ることができないという迷惑な思い出となるだろう。」と書いた。
誰もあなたが犬であることを知らない (1995)
ChatGPT のような AI テクノロジーは、現代の「チャットボット」時代の到来をもたらしましたが、これらの仮想存在の前身は、1990 年代の商用インターネットの初期から存在していました。
「現実と仮想、生命あるものと無生物の間、単一の自己と複数の自己の間の境界が侵食されるにつれ、疑問が生じます。私たちはスクリーン上で人生を生きているのか、それともスクリーン上で生きているのか、ということです。 で 画面は？」タークル教授はこう書いている。
科学的先見のさらに別の例として、英国の数学者アラン・チューリングは、1950 年代に、人間が最終的に自律的な存在を他の人間と区別するようになるであろう問題を予見しました。これに対抗するために、彼はチューリング テストを開発しました。元 AI および社会フェローで、現在イリノイ大学アーバナ シャンペーン校に在籍する Nitin Verma 博士は、現代の AI 時代におけるチューリング テストの関連性を分析しました。
「難しいテストに合格することは、進歩の指標と見なすことができます。しかし、AI がチューリング テストや、人間と機械の区別がつかないことを示す他のベンチマークに合格することを本当に喜ぶでしょうか?」ヴェルマ教授は 2024 年のブログ投稿でこう考えています。
芸術を模倣する人生であっても、人生を模倣する芸術であっても、 ニューヨーカー 本当に彼らと何かを考えていた 1993 年の漫画、それ以来、 ミームその中でピーター・シュタイナーは「インターネット上では、あなたが犬であることを誰も知りません」と宣言しました。
#人工知能の最前線で