赤ちゃん対AIに関しては

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2024-02-10 08:03:06

泣き叫んで家を破壊し、食べ物を床に投げつける赤ん坊に直面して、疲れ切った親は、自分たちの最愛の子供がおそらく既知の宇宙で最も賢い学習者であると聞いて驚くかもしれません。

しかし、コンピュータ科学者の中には、その現実を長年認識しており、現在、赤ちゃんの並外れた処理能力を模倣して人工知能モデルを開発しようとしている人もいる。 ある面では、私たちが生み出した最新の技術は、その機能においては魔法に近いように見えますが、自律学習となると、おむつと同じくらい愚かです。 赤ん坊の処理装置のように、部分的で乱雑な現実世界のデータを探索することで学習するように訓練できるでしょうか?

ニューヨーク大学の研究者チームはまさにそれを試みており、今月その研究結果をサイエンス誌に発表した。 彼らの実験では、アデレードに住むサムと呼ばれる赤ちゃんの頭に取り付けられた軽量カメラからデータが抽出され、生後6か月から25か月までの61時間の赤ちゃんが記録されました。

両親、猫、遊び、おもちゃのごちゃ混ぜな画像と音声を含むビデオ ストリームは、600,000 のビデオ フレームと 37,500 の文字起こしされた「発話」に処理され、ニューラル ネットワークに入力されました。 課題は、サムが起きている時間の約 1 パーセントの間に見たものと聞いた音を照合して、マルチモーダル AI モデルを作成することでした。

[ ‘It is going to have a huge impact’: What does the march of AI mean for our jobs? ]

しかし、「ボール」という言葉が、さまざまな種類の丸くて弾む多色の物体に関係していることを、赤ちゃんはどうやって理解するのでしょうか? この説明については認知科学者の意見が分かれているが、乳児は限られたインプットから一般化して学習するのが驚くほど熟練しているという点では全員が同意している。 生後6か月から9か月の間に、赤ちゃんは言葉とイメージを結びつけ始めます。 2歳までに、彼らは平均300語の単語、そのほとんどが名詞を学習します。

これまで、テキスト、画像、オーディオ、ビデオを組み合わせることができるマルチモーダル AI モデルを構築する試みは、ほとんどが、厳選された膨大な量のデータに大規模なコンピューティング能力を適用することに依存していました。 しかし、ニューヨーク大学の研究者らは、自分たちのモデルが、1 人の赤ちゃんのビデオ フィードから得られる大幅に少ないデータと画像と音声をうまく関連付けることができることを発見しました。 彼らのモデルは、22 の「視覚的概念」の分類に関して 61.6 パーセントの精度を示しました。

ニューヨーク大学の論文の筆頭著者であるワイ・キーン・ヴォング氏はビデオインタビューで、「データが限られていたことを考えると、このモデルがかなり驚くべき程度の学習を示したということに非常に驚きました」と私に語った。

このモデルの成功はまだ非常に限られているが、赤ちゃんの探索能力や社会的学習能力を利用している可能性があるが、それは赤ちゃん自身がそのような能力を持っていることを意味するわけではない。

— アリソン・ゴプニク

これらの発見は、将来の AI モデルの開発にとって心強い刺激となります。 しかし、ヴォング氏が述べたように、これらの研究は、視覚信号に反応し、独自の学習仮説を立てることができる赤ちゃん自身の驚異的な学習能力も強調しています。 人間の赤ちゃんが早熟である理由の 1 つは、人間の赤ちゃんが自分の身を守らなければならない前に、異例に長い時間を積極的に世界を探索することにあることです。 「子供たちは人類の研究開発部門であり、青天の霹靂者であり、ブレインストーミング担当者です。 大人は生産とマーケティングです」と、アリソン・ゴプニクは著書『哲学的な赤ちゃん』で思い出深く書いています。

カリフォルニア大学バークレー校の心理学教授ゴプニク氏によると、赤ちゃんにはAIシステムにはない3つの核となるスキルがあるという。 まず、赤ちゃんは想像力豊かなモデル構築に優れており、世界を説明するための概念的な枠組みを作成します。 また、彼らは好奇心旺盛で冒険が大好きで、具体的な学習者でもあり、コード行に受動的に閉じ込められるのではなく、新しい環境を積極的に探索します。 そして、赤ちゃんは社会的な動物であり、関わるすべての人から学び、共感、利他主義、道徳的感性の発達に役立ちます。

ゴプニク氏は電子メールの中で、「魅力的で非常に賢明な」ニューヨーク大学の研究は、AIモデルが乳児が体験したデータから言語情報を抽出できることを示していると述べた。 しかし、論文の著者らも認めているように、赤ちゃんは活発な探索や社会的交流から得たさまざまなデータも利用します。 「モデルの成功はまだ非常に限られているが、赤ちゃんの探索能力や社会的学習能力を利用している可能性があるが、それは赤ちゃん自身がそのような能力を持っていることを意味するわけではない」とゴプニク氏は書いている。

赤ちゃんが自然に学習することをコンピューターで再現するには、さらに多くの研究が必要です。 特に、常識と社会的推論を示すマシンを構築するにはどうすればよいでしょうか? AI モデルは、物理的なオブジェクトに関連付けられた名詞を学習できるかもしれませんが、抽象的な概念や動詞には依然として苦労します。 AI の驚くべき進歩にもかかわらず、私たちは赤ちゃんの脳である生物学的ウェットウェアの小さな袋からまだ学ぶべきことがたくさんあります。 – © 2024 フィナンシャル・タイムズ
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