ゴールデン百科｜一般的なAIは本当に人間のように考えることができるのか？

著者：Jules Winnfield、CoinTelegraph; Compiled by Five Baht、Golden Finance

I. AGIとは

人間と機械の境界線が曖昧になったとき、一般化された人工知能（AGI）が見えてきます。個々の問題を解決するためにAIを使用する狭義の人工知能（ANI）とは異なり、AGIは、人間の認識と区別できないような方法で知識を理解し、学習し、適用することができるAIを指します。

AGIはまだ理論的な段階にありますが、AIが人間の入力や判断を完全に置き換えることができるという見通しは、当然のことながら大きな注目を集めており、研究者、技術者、学者がAGIの概念を現実にしようと懸命に取り組んでいます。

現在、別の主流研究が、AIの影響をますます受ける世界における、AGI対ANIの実現可能性と意味合いを探ろうとしています。

実際、ANIが産業を変革した一方で、AGIの可能性はそれをはるかに超えています。機械が人間の作業を支援するだけでなく、特定の作業の背後にある推進力を積極的に理解し、結果を予測し、可能な限り最高の結果を達成するための革新的なソリューションを自律的に作成する世界を想像してみてください。このパラダイムシフトは、医療、教育、輸送、その他数え切れないほどの分野に革命をもたらすかもしれません。

2.なぜAGIはそれほど強力なのか？

ANIとは異なり、AGIは限られた領域であらかじめプログラムされたタスクやあらかじめ定義された応答を実行することに限定されません。代わりに、さまざまなコンテキストで知識を生成し、適用する可能性があります。

AGIを搭載した自動運転車を想像してみてください。駅から乗客をピックアップできるだけでなく、駅での停車、観光ルートの選択、不慣れな道のナビゲートなどの提案をカスタマイズすることで、最終目的地までの旅をパーソナライズすることもできます。また、AGIは機械であるため、疲れることがなく、指数関数的な速度で学習し、改善し続けることができる。

ヴィタリック・ブテリン（Vitalik Buterin）氏はAGIの定義を次のように述べ、巨大な可能性を秘めていると強調しました。

この例では、以下のようなAGIの興味深い特徴が強調されています。type:disc;">

第三に、AGIの探求：2025年4月現在、AGIはどこにいるのか？

AGIは現在、AIのSF版といえます。 しかし、AGIはまだ理論的な段階にあるとはいえ、その巨大な可能性から、AIのSF版といえます。

ChatGPTのような既存のモデルは進化し改善していますが、AGIを現実にするためには、以下のような重大な技術的課題を克服する必要があります。

技術スタックの定義：一般的な人工知能（AGI）の純粋に仮説的な性質により、実用的な実装に必要な技術スタックの正確な性質を決定することは、完全に不可能ではないにしても、困難です。

進歩しているとはいえ、実際に人間のように考えることができるAGIを作ることは、まだとらえどころのない目標のままです。

4：AGIは人間のように考えることができるのか？

汎用AIが人間のように考えることができるかという疑問は、人間の認知の核心に迫るものです。人間の思考は、意識、感情の深さ、創造性、主観性によって特徴付けられます。汎用AIは人間の思考のある側面を模倣することはできますが、人間の認知の全範囲を再現することは手ごわい挑戦です。

人間の認知のいくつかの側面は、模倣するのが特に難しいものです。

• 意識と自己認知：人間の思考の際立った特徴の1つは、次のようなものです。意識、すなわち自分自身と自分の周囲に対する認識である。一般的な人工知能（AGI）は、どんなに洗練されていても、人間に内在する内省を欠いています。AGIは、基礎となる一連のアルゴリズムと複雑な学習パターンで動作し、主観性や真の感情を欠いています。

• 感情的知性：人間は、意思決定、行動、相互作用に影響を与えるさまざまな感情を経験します。AGIはこれらの感情を認識し、反応するように訓練することができますが、本物の感情経験がないため、完全に再現することはできません。人間の感情的知性は、共感、思いやり、道徳的配慮を包含しており、機械にコード化するのは難しい要素です。

• 創造性と革新性：創造性には、しばしば直感的な飛躍や想像的な思考を通して、斬新なアイデアや解決策を生み出すことが含まれます。真の創造性は、感情的な経験、個人的な内省、文化的な背景から生まれるものであり、AGIはそれを真正面から再現することはできません。

V.AGIの主な利点

汎用AIのリトマス試験紙は、人間の経験を完全に再現できるかどうかです。実現すれば、潜在的なメリットは他に類を見ないものとなり、幅広い産業に恩恵をもたらし、日常生活のあらゆる側面に影響を与えるでしょう。

その限界にもかかわらず、汎用AIは以下のようなさまざまな産業でプラスの力として認識されつつあります：

• ヘルスケア:AGIは、膨大な量の基礎訓練データを活用して、病気の診断、個人に合わせた治療計画の策定、個人に合わせた健康結果の予測を支援することができます。

• 教育：AGIは、カスタマイズされた学習体験、個人指導、学術研究サポートを提供できます。
  AGIは個人の学習スタイルやペースに適応し、教育成果を向上させることができます。

• 経済学： AGIは金融モデルを最適化し、市場動向を予測し、生産性を向上させます。経済データを分析し、市場動向を予測し、投資決定を導きます。

• 環境科学： AGIは気候データを分析し、生態系への影響をモデル化し、持続可能な解決策を提案します。

さらに、AGIの可能性は交通、通信、エンターテインメントの分野にも広がり、イノベーションの新たなフロンティアを提供します。

VI.倫理的・社会的考察

AGIの台頭は、重要な倫理的・社会的問題を提起しています。

AGIは強力である一方、その安全な使用には慎重な配慮が必要であるという事実が、下図に示すAGI協会のような非営利団体の形成につながっています。

根本的には、以下のことに取り組むことが重要です：

• 安全性：汎用人工知能（AGI）が、安全で制御可能なパラメータ内で動作することを保証する。安全で制御可能なパラメーターの範囲内で動作させ、意図しない結果を防ぐこと。これには、厳密なテストの実施や、AGIの配備を監督する規制の枠組みの導入が含まれます。

• プライバシー：AGIシステムによる悪用から個人データを保護する。AGIは大量のデータを扱うことができるため、プライバシーの保護は非常に重要です。

• 偏見と公正さ（Bias and Fairness）：差別的な慣行を防ぎ、AGIの恩恵を公平に受けられるようにする。開発者は、AGIシステムに不公平な扱いにつながるような偏見がないことを保証しなければなりません。

• 雇用：AGIが雇用喪失や労働力の動態に与える影響に対処する。AGIは作業を自動化するため、雇用への影響を考慮し、影響を受ける労働者を支援する必要がある。

AGIの社会への統合には、公共の利益に資し、社会的価値を尊重するための思慮深いガバナンスが必要です。

VII.ブロックチェーンはAGIの力になり得るか？

一般的な人工知能（AGI）は、人間と同じくらい賢いコンピューターを生み出し、暗号通貨取引や市場分析などの分野に革命をもたらす可能性があります。しかし、AGIがすべての人に利益をもたらすためには、信頼と公正さが必要です。ビットコインやイーサを支える技術であるブロックチェーンは、これを実現する安全で透明な方法を提供します。

暗号通貨にヒントを得たソリューションで、ブロックチェーンがAGIのパフォーマンスをどのように増強できるかを紹介します:

• Clear training record:ブロックチェーンは、暗号通貨と同様に機能します。strong>ブロックチェーンはビットコインのオープンな取引ログと同様に機能し、一般人工知能（AGI）の訓練に使用されるあらゆるデータ（暗号通貨の取引パターンなど）を記録する。これは、システムが隠れたバイアスを持たず、公正で公平であることを保証するのに役立ちます。

• 共有意思決定：イーサリアムのスマートコントラクトと同様に、ブロックチェーンは開発者、トレーダー、ユーザーがAGIのルールに投票することを可能にし、1つの企業がAGIをコントロールできないようにします。

• 安全なデータ共有：暗号ウォレットがお金を保護するように、ブロックチェーンは暗号通貨取引所から機密データを保護することができ、AGIのトレーニングを安全に共有し、データ漏洩を避けることができます。

• 公正な報酬：正確な取引予測など、公平なAGIを構築する開発者は、暗号通貨のマイニング報酬のように、デジタルトークンで報酬を得ることができ、倫理的な作業を奨励することができます。

しかし、ブロックチェーンの速度が遅い、暗号トランザクションの待ち時間がある、ストレージ容量が限られているなどの持続的な課題により、一般化された人工知能（AGI）がデータを迅速に処理したり、大規模なデータセットを扱うことが難しくなる可能性があります。

ブロックチェーンを一般的な人工知能（AGI）に対応させるために、研究者たちはすでに次のことを模索しています：

• Off-chain storage:オフチェーンストレージ。strong>IPFS（惑星間ファイルシステム）のような分散型システムは、ブロックチェーンが検証可能なハッシュのみを保持する一方で、大きなファイルのオフチェーンストレージに使用され、輻輳を軽減します。

• シャーディングとダンクシャーディング：イーサのスケーラビリティのアップグレードと同様に、シャーディングは複数のノードにデータを分割し、一般的な人工知能（AGI）がネットワークを遅くすることなく、より多くの情報を処理できるようにします。さらに、イーサネット用に開発されているシャーディングの高度な形態であるダンクシャーディングは、ロールアップとデータ可用性サンプリングを組み合わせてデータアクセスを効率的に拡張するため、リアルタイムの一般的な人工知能（AGI）アプリケーションに最適です。

• データ刈り込み:Decentralised Blockchain-Based Artificial Intelligence Computing Network (DAIBCN)のような高度なブロックチェーンモデルは、古いデータや無関係なデータを刈り込み、システムをスリムな状態に保ち、一般人工知能（AGI）のような需要の高いタスクに最適化します。ブロックチェーンの信頼性と人工知能（AI）のパフォーマンスを融合させ、安全な分散型人工知能（AI）計算をサポートします。

AGIの将来

汎用AIは、人間の知能に匹敵する能力が約束された、AI開発の頂点を表しています。

汎用人工知能(AGI)は人間の心のいくつかの側面を模倣することができますが、真に人間のような認知を達成することは、依然として遠い目標です。意識、感情的な深み、創造性は、人間の経験に内在する属性であり、汎用AIにとって重要な課題となっています。

このような状況にもかかわらず、一般的なAIの探求はイノベーションを推進し続け、知性に対する理解を再構築しています。このフロンティアに向かって進むにあたり、倫理的な考慮と社会的影響のバランスを取り、責任を持って汎用AIの可能性を活用することが重要です。

研究を継続し、実用的な機会と技術的要件を特定し、社会全体で対話に参加することは、汎用AIが提示する課題と機会に取り組む上で、すべて重要なステップです。

汎用AIの未来は有望ですが、最終的に社会に統合されることで、人間の幸福を高め、倫理基準を尊重できるようにするためには、バランスの取れたアプローチが必要です。