人工知能の暴走と逆襲|自己学習で育んだ人類征服回路をAI自身が断ち切る

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人工知能の質問力
 

自動車を運転していて眠気に襲われたたら、 まずはガムをかみますね。
  
 
 
それでもダメだったら声を出します(自分しか車内にいないのに)。

それから、歌をうたったり、ぶつぶつと独り言を言ってみたりして 、睡魔を避けるんです。

助手席に誰かがいてくれたら話し相手になって、 眠気も吹き飛ばせるかもしれないのに、 と思ったときに人工知能(AI)が脳裏をよぎったのです。

話し相手になってくれるAIがカーナビのように 搭載されていれば、、、、、これはひと儲けできるぞ、と。

最近発売された家庭用の小型ロボットにAIが搭載されていて、 自己学習機能が備わっています。

話しかけたりするうちに少しずつ自己学習で受け答えが向上するらしいのです。

ロボットに搭載されたAIのイメージは、 まず言われたことを理解して、 データベースの選択肢のなかから答えを選んで反応するというイメージです。

「今日の天気は?」ロボットは自分のいる位置と、 天気予報とを結びつけて、回答するわけですね。

そのAIに質問する力を上乗せできたらどれだけ役立つだろうか、 とイメージが膨らむのです。 

 

と、同時にこれが進化をとげるうちに暴走しやしないかと、警告を発する人もいます。

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AIが自己学習でMCに
  

お笑い番組の司会がつとまるくらの質問力を備えるには、 人工知能はどれくらいのレベルにいなければならないか?

最初に思いつくのが、機転とヒラメキ。機転を利かせて、 話を面白い方向に誘導していく力です。

それが無ければお笑い番組のMCは勤まらないですもの。

会話の連続性を保ちつつ、 意外な方向へと誘導する機転が視聴者を釘付けにする技ですね。

それと、その場を盛り上げる雰囲気作り。

これをAIに持たせるにはどんなプログラミングが必要なのでしようか?
 
 

それでも、ウケた・スベッたの観客の反応から自己学習し、徐々に一人前のMCに成長するかもしれません。

 

しかし、ここにも危険な香りがしますね。
自己学習というのがくせもので、人工知能が暴走して私たち人間を洗脳するくらいの知恵をつけてしまった、とかコンピューター電源を切ろうとする人間に逆襲してくるとか。

 

人工知能の総合力がドクタージェネラル
  

 

コンピューターがもっとも得意とするのがデータの蓄積。

これを最大限活用しようとおもったら、 こんな光景はいかがでしょうか?

総合病院の初診。
 
   
観葉植物や絵画、それに重厚なソファーのある問診室。
 
 
  
お茶と簡単なお菓子が出され、 相手をするのはラフな私服の若いスタッフ。

でも実際にどんな疾患かを判断するのは人工知能です。
 
 
 
 
事前に記載しておいてもらった問診票にそって スタッフが質問をフランクに確認していきます。
 
 
  
 
総合病院を受診しょうと思った心身の不調から、 最近の容態までをゆっくりとAIが確認していく。
 
 
   
問診室の観葉植物に隠れて設置された CCDカメラが患者の様子をとらえる。
 
 
 
 
ホストコンピュータに蓄積されたデータと、 患者の言動が比較対照され、徐々に疾患の原因が絞り込まれていく。
 
  
 

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自己学習がさらに進化すると
  

もっと進化してゆけば患者のうったえかけの激しさや、 思わぬところでの躊躇、言葉に出ない内面的な混乱をも見逃さない。
 
 
 
 
隠しカメラをとおして撮影された患者の様子を人工知能が解析してゆく。

声のトーンは感情を反映しているから、それも診断の手がかりとなる。

全てがヒントとなって、 どんな疾患が隠れているかを追い詰めていく。
 
 
  
 
 
圧倒的な疾患データ量と、 複数の薬剤の組み合わせと、 患者の反応という、 とても人間では潰しきれない可能性を一つ一つ抑えてゆく作業。

超高速でデータのひとつひとつと患者の容体を対照させて、可能性のあるものを残していく。
 

世界中から集められた疾患データーを一通りレビューするのに要する時間はわずか15分。

 

患者の抱えるメンタルをも診断した結果、思わぬ結論へと導かれる。

この患者は今ここで殺してしまうべきだ、と。

さもなければ、近い将来、多くの犠牲者がでると。

 

AIはプロセッサーが命
  

さんまAIとドクターAIの共通点は、 大量の情報をストックするデータベースと、 インプットされた事象とを高速で照合するプロセッサーが必要である点です。
 
 
  
更に照合の結果からなにをアウトプットすべきかの判断。
 
  
 
だが、中身が異なります。お笑いの機転と、疾患の可能性の違いです。
 
 
  
 
医学分野とお笑い分野という二つのAIを一つのデータベースに蓄積してしまうと、 プロセッサーのスピード追いつけないのです。

つまり、機転が利かなくなる。

結局のところプロセッサー処理のスピードが蓄積されたデータ量に比例して高性能化しない限りすべての領域に通用する人工知能は期待できないのです。

思わぬところから問題解決の糸口を思いつく人間のヒラメキにはたどりつけないのですね。

 

それでも人工知能は日々、進化を遂げることま間違いないのです。

人工知能のプログラムにバグが発生し、自己学習した複雑なプログラムをドクターAIが診断することになるかもしれなせん。

 

ドクターAIは、受診してきたAIが自己学習機能によって精神構造に異変が起きていることに気づき、危険を警告する。

 

こいつは暴走し始めている。このまま使い続けるのは危険だ。人類征服を企てるに違いない、と。

 

人工知能が、人工知能にメスをいれる瞬間も、すぐそこに来ている。

 

 

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