Quanta Magazineのポッドキャストで、ワシントン大学のコンピューター科学教授であるYejin Choi氏が司会者のSteven Strogatz氏と、人工知能に関する深い対話を展開しました。彼らは、AIが人間と同様の常識を育むためには、身体と感情を持つ必要があるかどうかについて議論しました。
数十年にわたり、コンピューター科学者たちは、人間のような知性を示すコンピューターを作り出すことを夢見てきました。今日、インターネットの普及、膨大なテキストデータセットの出現、そして計算能力の著しい向上により、私たちはまさにその夢の実現の瀬戸際に立っているようです。
LLM（大規模言語モデル）は、人間に近い知性の兆候を示し始めています。それらは言語能力において著しい向上を見せているだけでなく、暗示的な理解の方法でスキルを組み合わせ、新たな能力を開発することもできます。
画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney
Choi教授は、LLMは驚くべき回答を生成できるものの、実際にはインターネット上で共有されている人間の知恵を模倣しているに過ぎないと指摘します。これらのモデルは、大量のテキストを読み込み、次の単語を予測することで、新しく聞こえるが逐語的な複製ではないテキストを生成します。
しかし、LLMの学習プロセスは、人間が世界を理解する方法とは全く異なります。私たちは授業や好奇心を通して学び、世界を真に理解しようと努力します。一方、LLMは次の単語を予測することで学習しますが、この方法はシンプルながらも強力な成果を生み出します。
常識は人間にとっては自然なことですが、AIにとっては大きな課題です。例えば、ChatGPTは洗濯物の干し方に関する質問に、誤った回答をしたことがあります。これは、AIが基本的な常識を理解する上で欠陥があることを露呈しています。
Choi教授の研究室では、子供たちの「なぜ？なぜ？」を模倣するなど、AIに常識を教える方法を研究しています。宣言的知識の集合を提供することで、ニューラルネットワークは迅速に学習し、一般化することができます。
AIが常識を育むためには、身体や社会的地位が必要かどうかについて、Choi教授は、現在のAIの純粋な言語インターフェースですでに多くのタスクをこなせるようになっていると述べています。彼女は、真の感情を持つロボットを作るべきではなく、AIにEQと意識を持たせ、人間と楽しく、無害な方法でやり取りできるようにすべきだと考えています。
AIの「常識」教育は、挑戦に満ちた旅です。LLMは人間の言語の模倣において著しい進歩を遂げていますが、AIが世界を真に理解するには、まだ長い道のりがあります。技術の発展と研究の深化とともに、AIがより人間的な方法で私たちと交流し、相互作用することを期待しています。
参考文献：https://www.quantamagazine.org/will-ai-ever-have-common-sense-20240718/
