2024 年に AI が仕事時間を節約した 15 の方法 - 2025 年に AI をどのように活用する予定か
私たちは迅速なエンジニアリングに取り組むにつれて賢くなっていますが、インテリジェンスの定義もまだ途中です。
テリー・セジノフスキーは、機械学習の最前線で長年研究してきた観点から、人工知能 (AI) のプラスの影響を熱心に提唱してきました。 2018年、彼は著書『ディープラーニング革命』の中で「AIはあなたをより賢くするだろう」と書いた。
AI の時代では物事は速く進みます。 2018年以来、生成AI（Gen AI）が私たちの生活に侵入してきました。 MIT Pressから先月出版された最新の著書『ChatGPT and the Future of AI: The Deep Language Revolution』の中で、Sejnowski氏は大規模言語モデル（LLM）の台頭をレビューし、「AIは確かに私たちを賢くしている」と結論づけている。
テリー・セジノウスキー
しかし、よりスマートに測定するにはどうすればよいでしょうか?それは正確には何を意味しますか？
「インテリジェンスとは何ですか？インテリジェンスとは実際には問題解決のことです」とSejnowski氏はZDNETのインタビューで語った。 ChatGPT とそれに似たプログラムを使用すると、「より早く理解できるようになります。また、これによって、私が考えたり調べたりしたこともなかった可能性のあるものに私を導くことができ、扉が開かれています。」
彼は続けて、「ChatGPT が実際には何なのか考えてみましょう。誰もが『ああ、人間のように話している』と思います。」私たちが確かに知っている唯一のことは、それは人間ではないということです、それは何ですか？それはシャベルのような道具です。」
セジノウスキー氏は、シャベルのように、この大きな言語ツールは、私たちが素手で行うよりもうまく物事を進めるのに役立っていると主張しました。 ChatGPT は「メンタルブロックを乗り越えるのに役立つ」ため、ライターは ChatGPT を使用することで上達していると彼は述べました。
彼はこの本の研究に ChatGPT を広範囲に使用したと、彼の新しい本の中で述べています。 「LLM の協力により、この本は深層学習革命に関する私の以前の本を書くのに要した時間の約半分で済みました。」
同じ魅力的な声と AI に関する権威ある知識で書かれたこの新しい本は、以前の本とは大きく異なります。 2018年、セジノフスキーは歴史の授業を行った。新しい革命において、セジノウスキー氏は、これらのツールがどこへ向かうのか、そしてそれらが私たちの思考概念や私たち自身に対する見方をどのように変えるのかに興味を持っています。
「私たちは現在、ツールを使用する段階にいます。ツールの使い方を学んでいるところですが、ツールは常に改良されています」とSejnowski氏はZDNETに語った。
「ChatGPT は多くのことを実行できますが、最高の人間ほどうまく行うことはできません。しかし、言っておきますが、ほとんどの人間よりもはるかに優れています。」
ChatGPT ができないことの 1 つは、Sejnowski とほぼ同じようにどこでも書けることです。同氏は本書全体を通じて、ChatGPT が生成した各章の要約を提供しており、「テキストよりも理解しやすい」ことを望んでいます。実際、要約は GPT によって生成された多くの散文と同様にありふれたものであり、ほとんどがギミックのように見えます。それはこの本の唯一の弱点であり、それがなければ見事で徹底的に夢中になれる読み物であるこの本では許される程度の小さな違反である。
この本が ChatGPT へのラブレターだと思わないように、この本のページの大部分を占めるより深い要素は、生成 AI が科学にどのような影響を与えるか、またその逆についての分析です。
たとえば、AI は神経科学者に脳の側面を明らかにしており、神経科学は、一種の好循環で AI の新たな可能性を切り開いている、と彼は主張します。
その観察は、両方の分野におけるセジノフスキーの広範なキャリアによって裏付けられています。セイノウスキーは、ソーク生物学研究所のフランシス・クリック教授であり、カリフォルニア大学サンディエゴ校の特別教授でもあります。彼は今日の AI に基礎的な貢献をしましたが、AI の同僚とは異なる道を歩みました。
セジノフスキー氏は、1970年代にプリンストン大学のジョン・ホップフィールドの下で物理学の博士号を取得し、その後、AIに関する研究で今年のノーベル物理学賞を受賞した2人の人物、ジェフリー・ヒントンと幅広く共同研究を行った。 Sejnowski 氏が初期に焦点を当てたのは、AI システムの構築そのものから神経科学に変わった理由であり、その理由は「脳がどのように機能するかを理解したかったからです」と ZDNET に語ったからだ。
多くの AI 実践者は、脳が人工ニューラル ネットワークに比べて複雑すぎるため、前に進むことができないと感じており、ブレークスルーを発表する専門的なチャンスを高めるために脳科学から逃げています。しかし、セジノフスキー氏は学んだことに興奮しており、AI のおかげで脳についての偉大な発見ができる瀬戸際にいると確信している。
たとえば、大規模な言語モデルの基礎となるメカニズム、つまり次の単語を予測する方法は、人間の記憶にも適用できる基本的なメカニズムです。
GPT に入力したものとその他の内容はすべて、「コンテキスト ウィンドウ」と呼ばれる長い数字の文字列としてエンコードされます。このウィンドウは、予測を行うために使用される作業記憶を構成します。 OpenAI などは、コンテキスト ウィンドウをますます長くするために競争しており、これは次の単語、フレーズ、または段落を予測する能力の向上につながるはずです。
セイノフスキー氏は、同様のことが脳内でも起こっていると考えている。同氏はZDNETに対し、神経科学者にとっての疑問は、「長い入力ベクトルが脳内でどのように実装されているのか?文全体だけでなく段落全体に渡って実装されているのか?ということかもしれない」と説明した。それが起こっているのですか？」
その答えは、大脳皮質を横切って伝わるニューロン活動の波である、いわゆる「進行波」であるとセジノウスキー氏は考えている。同氏によると、この現象は神経科学において「一般的に無視されてきた」、その理由は「その機能がどのようなものであるかについては誰も手がかりがなかった」からだという。
革命の中央の 3 分の 1 で、Sejnowski は、AI 世代が進行波の謎をついに解明している可能性をほのめかしています。彼は LLM の優れた歴史を提供し、AI の初期の時代から、言語モデルの最も初期の形式であるトランスフォーマーの開発まで読者を導きます。興味のある読者は、ジャーナル「Trends in Neuroscience」の学術論文で進行波と変圧器についてさらに詳しく知ることができます。
同時に、状況は「逆の方向に進んで」おり、人工知能は神経科学から借用しながら進化を続けている、とセジノウスキー氏はZDNETに語った。
この本の中で彼は、大規模な言語モデルのさまざまな弱点、つまり「幻覚」や時には意味不明な出力は、人間自身の精神発達と同様の発達段階として理解できると主張しています。このテクノロジーは有望ではありますが、まだ道のりは長いです。
「LLMは、一度も大人にならず、デジタルのネバーランドに住むピーターパンです」とSejnowski氏は書いています。 「LLMには思春期もありません。人間の場合、これは前頭前皮質が成熟して誤った判断にブレーキをかける前の時期です。」
この本の最後の 3 分の 1 は、ある種の子供時代のパラダイムを考慮して AI がどこへ向かうのかに焦点を当てています。
「AIの長期的な方向性は、LLMをより大きなシステムに組み込むことだ。言語が、生存に不可欠な感覚運動制御のために数百万年かけて進化した脳システムに埋め込まれたのと同じだ」と彼は書いている。
すでにGen AIは他の科学分野から借用してその機能を拡張しているとSejnowski氏はZDNETに語った。
LLM における近年の最も重要な革新の 1 つは、素粒子物理学から借用した「状態空間モデル」と呼ばれるものを挿入したことです。 AI21 などの営利企業は、状態空間モードを使用して、プロンプトへの応答に必要な時間のパフォーマンスを大幅に向上させています。
状態空間モデルは脳の進行波の理論にも結びついており、事態は一巡するとセジノフスキー氏はZDNETに語った。
科学と AI の間の取り組みのこの相互受粉は、この本の最も魅力的な側面であり、両方の陣営で理解すべきことがどれほど残されているかを強調しています。
LLM には、AI 研究者がまだ理解し始めたばかりの基礎的な構造があります。セイノフスキー氏は、その謎が解明されると新しい形式の数学が生まれ、ひいてはAIが劇的に進歩する可能性があると予測している。
「今日のLLMは、中世に試行錯誤によって建てられた大聖堂に相当します」と彼は革命に書いています。 「LLM が新しい数学にインスピレーションを与えるにつれて、新しい概念フレームワークは理解や知性などの概念を具体化するでしょう。その子孫は超高層ビルに相当するでしょう。」
この本の注目すべき点の 1 つは、科学と AI の研究に非常に基づいており、セジノフスキーがその両方に数十年にわたって参加してきたことに影響を受け、科学的想像力の新たな高みに到達していることです。
セジノフスキー氏は、ニュートンらによる画期的な進歩が私たちの宇宙の理解を変えたのと同じように、全く新しい科学や数学が出現する可能性があると主張している。
「物理学者は、重力、熱力学、電気、磁気、素粒子など、宇宙の神秘的な性質を記述する方程式を考案しました。これらの方程式は、物理定数と呼ばれるわずかなパラメーターだけで正確な予測を可能にしました」とセジノフスキー氏は書いています。
「21世紀に入り、コンピューターサイエンスのアルゴリズムに基づいた数学の新しい分野がより大きな成功を収めている。私たちはアルゴリズムの世界を探索し始めたばかりで、科学的理解についての考え方の転換が必要になるかもしれない。」
知性は常に存在していながら、私たちがこれまで把握したことのない啓示が私たちを待っているかもしれません。
Gen AI のツールを使用することで、人々は自分の強みと限界についてより深く理解できるようになっていると Sejnowski 氏は ZDNET に語った。
「使えば使うほど、そして他の人が何に使っているかが見えてくると、それが実際に彼らを反映していることがはっきりとわかります」とセジノフスキー氏は語った。人々がプロンプトエンジニアリングで上達するにつれて、ツールはユーザーのスタイルをますます反映します。「彼らはその鏡で自分自身を見るのが上手になります。」
ミラー効果は、魅力的な見通しをもたらします。つまり、AI の聖杯である「汎用人工知能」を、私たちと同じように歩き、話す、生きているようなヒューマノイドという決まり文句の SF 形式で実現するわけではありません。むしろ、私たちは知能について知っていると思っていることに対する理解を変えるでしょう。それは単なるツールの使用を超えていますが、それが何であるかを表現する方法はまだありません。
「一般知性は人間がどのように社会的に相互作用するかに由来し、言語は社会性を高めるために進化の遅れて登場したものなのでしょうか?」セイノフスキー氏は本の中でこう尋ねる。 「人間の『一般知性』という概念を再考する時期が来ています。」