最新の研究によると、人工知能（AI）は将来、人間の知性を凌駕する可能性があることが示されています。この研究は、AIと人間の脳の複雑性を深く掘り下げ、神経科学の細胞レベルにAI技術を適用することで、AIは人間の脳の機能に無限に近づき、最終的には人間の知性を超える可能性があるという新しい理論的枠組みを提示しています。
人間の脳は宇宙で最も複雑なシステムの一つと広く考えられており、人工知能は人類史上で最も重要な技術の一つとみなされています。そこで核心となる問題は、人工知能が最終的に人間の知性を超えるのかどうかです。この研究では、その答えは「イエス」であると結論づけています。
この研究では、新しいAI技術を用いることで、人間の脳の「AIツイン」を作成できると提案しています。これらのAIコンポーネントは、ニューロンやシナプスなどの脳の基本単位をシミュレートすることで、知覚や認知機能を含む、細胞レベルで脳の働きに近づけることができます。この方法により、理論的にはAIは人間の脳の機能に無限に近づき、最終的に人間の知性を超える可能性があります。
この研究の中心となるのは、従来の神経科学研究の方法ではなく、ニューロンやシナプスなどの脳の基本構成要素を対応するAIコンポーネントに置き換えるという点です。研究者らは、視覚、嗅覚、聴覚、推論システムなどの脳の各領域と機能サブシステムは、対応するAIツインによって近似でき、誤差は極めて小さく抑えることができると考えています。
この研究の主な発見は以下の通りです。
AIの無限の可能性：AIは理論上、人間の脳の知性を超える可能性があります。
細胞レベルのシミュレーション：AI技術により、ニューロンやシナプスなどの脳の基本単位を正確にシミュレートできます。
人間の脳機能の近似：人間の脳の各領域と機能サブシステムは、AIツインによって無限に近似できます。
AIの新分野の開拓：AIは制限なく、自己システムと原則を持つ全く新しい学問分野へと発展します。
学際的な協力の促進：世界規模の学際的なチームによる協力を行い、脳の様々な種類のニューロンとシナプスを共同でモデル化することを呼びかけています。
安全で制御可能なAI：推論能力を持ち、自然法則を発見できる、制御可能で説明可能、安全なAI技術の開発を目指しています。
研究上の課題：
従来のモデリング手法の限界：古典的な数理モデルと神経ダイナミクス手法では、人間の脳の複雑さと学習メカニズムを完全に理解することが困難です。
人間の脳の複雑性：人間の脳は数十億個のニューロンと数兆個のシナプスから構成されており、構造が複雑で機能も多様です。
ミクロレベルの研究：ニューロンとシナプスの数理表現と分子行動を深く研究する必要があります。
将来の展望：
AIによる神経科学支援：AIツインなどのAI技術は、細胞レベルの神経科学ダイナミクス分析や脳疾患の解決策に用いられます。
新しいAI技術：神経科学の基本的な属性を利用して、低消費電力のAI技術を開発します。
自然法則の探求：新しいAI技術は推論能力を持ち、自然法則を発見できるようになります。
この研究は、人工知能の可能性が既存の応用にとどまらないことを示しています。人間の脳の細胞レベルの構造をシミュレートすることで、AIは将来、人間の知性を超え、神経科学研究に新たなブレークスルーをもたらす可能性があります。この研究はまた、AIが数学や物理学のように、自己システムと原則を持つ全く新しい学問分野へと発展する可能性を示唆しています。
論文アドレス：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925231224018241
