シンギュラリティ(技術的特異点)はいつ?AIと2045年問題を解説

AIが人間を超える。そんなセンセーショナルな話題が「シンギュラリティ」という言葉と共に、頻繁にメディアで取り上げられています。

しかしシンギュラリティとはどういうことなのか、よく分からないという方も多いのではないでしょうか。

今回はシンギュラリティと人工知能の最新事例、2045年問題について徹底的に解説します。

「AIが普及すると、この世の中はどう変わるのか」「シンギュラリティ以後の未来を見越して、どういう行動をすべきか」と不安な方は、AIが人間を超える未来に向け、自分が何をすべきかを考えましょう。

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シンギュラリティ(技術的特異点)とは?

シンギュラリティとは、特異点という意味です。特異点という言葉は、たとえば物理学の分野では、光も出ていくことが出来ないブラックホールを差すものとして使われます。

人工知能や2045年問題と関連して語られるシンギュラリティとは「技術的特異点」を意味します。

技術的特異点とはAI(人工知能)が発達し、人間の知性を上回ることによって、人間の生活や社会に大きな変化が発生することを意味しています。

ムーアの法則が終わり、コンピュータの進歩は止まる?

インテル創業者のゴードン・ムーアは1965年、自身の論文内で有名な「ムーアの法則」を発表しました。

ムーアの法則とは「半導体の集積率が18ヶ月で2倍になること」を指します。半導体の集積率が2倍になることとは、コンピュータの性能が上がることと実質的に同じです。

半導体はコンピュータのCPUなどに用いられていることから、CPUの性能は18か月ごとに2倍になるとも言われています。

過剰と破壊の経済学 「ムーアの法則」で何が変わるのか? (アスキー新書 042)

ムーアの法則を経済学的な観点から解説した書籍です。ムーアの法則と経済の繋がりについて知りたい方におすすめの1冊です。

ところが近年、ムーアの法則はその限界を指摘されることも多いです。

例えば、ディープラーニングなどに用いられるGPUの最大手メーカーの1つとして知られるNVIDAのCEO・Jensen Huang氏は2017年5月、台湾・台北で開催された「COMPUTEX TAIPEI 2017」(2017年5月30日~6月3日)で「ムーアの法則は終わった。マイクロプロセッサはもはや、かつてのようなレベルでの微細化は不可能だ」と語っています。

間もなく、コンピュータはその進歩の限界を迎えるのでしょうか。

レイ・カーツワイル氏は、ムーアの法則は2020年前後に終わるであろうとした上で「そして、次のパラダイムに移っていきます。ムーアの法則は、コンピューティングに指数的な成長をもたらした最初のパラダイムではないのです。コンピュータ技術の指数的な成長はゴードン・ムーアが生まれる何十年も前からのものです」と語っています。

カーツワイル氏は2030年ごろ、脳内毛細血管を泳ぎ回る極小ロボットの登場により、人間の脳がクラウドに接続、記憶のバックアップを取れるようになると予言しています。

このようにムーアの法則終焉後も飛躍的にコンピュータの進化が続くと、2045年ごろには技術的特異点を迎え、人間の知性を超えるコンピュータが登場すると言われているのです。

コンピュータが人間を超える

現在、米国防総省の国防高等研究計画局(DARPA)の「SyNAPSE」プロジェクトをはじめ、実際の脳の動作をシミュレーションし、「脳型コンピュータ」と呼ばれる脳に近いシステムを作り上げるための研究が進んでいます。

既にSyNAPSEでは2007年にマウスに相当する5500万ニューロン、2008年に猫並みの10億ニューロンのシミュレーター作成に成功しています。

人間の脳には1000億を超えるニューロンがあります。

2008年時点で10億ニューロンを扱うのに成功していることを踏まえると、人間並みの1000億ニューロンのシミュレーションに成功するのは時間の問題と言えるでしょう。

脳型コンピュータとAI(人工知能)の高い親和性

AI(人工知能)と脳型コンピュータには、極めて高い親和性があります。

その理由の1つは、消費電力の大きさにあります。

例えば、囲碁の世界王者に勝利した人工知能「AlphaGo」と人間の脳の消費電力を比較すると、人間の脳はAlphaGoの5万分の1の電力で動作しています。

人間の脳を上回るコンピュータを開発するには、更なる処理能力の向上に加えて、消費電力を抑えることも必要なのです。

そこで期待を集めているのが、脳型コンピュータです。

脳型コンピュータは、省電力性に優れているとされ、タスクによっては従来型の数千分の1の電力で処理可能とも言われています。

省電力性と処理能力に優れた脳型コンピュータと、人と同じようにモノや文字を見てコンピュータ自身が学ぶ機械学習手法の組み合わせは、人の脳に極めて近いコンピュータを生み出す可能性が高いものです。

人間と同等の知能を持ち、人のように仕事を行い、自意識を持つ「汎用型人工知能」がシンギュラリティが到来する未来においてはもしかしたら誕生するかもしれません。

人工知能(AI)の最新事例

実は人工知能は2つに分かれていることを、知っていますか?

人工知能にはそれぞれ「汎用型」「特化型」と呼ばれる2種類のものがあります。

汎用型人工知能は先にも述べたように人間と同等の知能を持ち、人のように振る舞う人工知能です。ドラえもんや鉄腕アトム、ターミネーターに近い存在であり、実用化されてはいません。

一方、特化型人工知能は特定の領域において人間のように思考する人工知能です。例えば、AlphaGoは囲碁に特化した人工知能です。現在、実用化されている人工知能は基本的に特化型AIを指しており、いまも活発に開発が行われています。

シンギュラリティを前に、2017年現在は汎用型人工知能は研究段階にある一方、特化型人工知能は実用化が日に日に進んでいると言えます。

スタークラフト2をプレイする人工知能開発への挑戦

特化型人工知能のパイオニアというべき企業がGoogle傘下のDeepMind社です。同社はAlphaGoの開発元企業として、世界的に有名です。

DeepMind社は、次なる挑戦としてRTS(リアルタイムストラテジー)ゲームの「スタークラフト2」をプレイする人工知能の開発に乗り出しています。

スタークラフト2はeSports競技の1つとして、世界的に非常に高い人気があります

既にDeepMind社はスタークラフト2の開発元であるブリザード・エンターテイメント共に開発者向けツールを公開。6万5000件の試合データを公開したうえで、更に毎月50万件のデータを追加するとのことです。

スタークラフト2と囲碁の最も大きな違いは、そのゲームが完全情報ゲームであるか否かです。囲碁は相手の駒の位置や動きを、盤面を見ればすべて把握可能です。そのため戦況に対してどのような手が考えられるのか、パターンの抽出が比較的容易です。

しかしスタークラフト2では相手の戦闘ユニットや建造物を、一目では把握できないため、パターンの抽出が非常に困難です。

DeepMind社のオリオル・ヴィニャルス氏は「このゲームをマスターするためには、計画力や記憶力、不確実なものの処理能力などを革新させなければいけません」と語っています。

スタークラフト2の人工知能の開発は、人工知能分野にとって非常に大きな意義を持つものであり、今後より大きな話題を呼ぶことでしょう。

シンギュラリティ(技術的特異点)はいつなのか

シンギュラリティは2045年前後に到来すると言われています。

2045年問題とは

シンギュラリティが到来するという2045年に起こり得る様々な問題を総称し「2045年問題」といいます。

シンギュラリティは、社会の在り方を大きく一変させる可能性を秘めています。

「シンギュラリティは近い」(レイ・カーツワイル)で予見された未来

シンギュラリティは近い[エッセンス版] 人類が生命を超越するとき

レイ・カーツワイルは、シンギュラリティ到来後の未来について著書「シンギュラリティは近い 人類が生命を超越するとき」で様々な予言をしています。

今のところ、われわれ人間というハードウェアが壊れると、生命というソフトウェア—個々の「精神のファイル」—も一緒に消える。しかし、われわれが脳と呼ぶパターンに納められた数兆バイトもの情報を保存し、復元する方法がわかれば、事情は違ってくる。そのとき、精神のファイルの寿命は、個別のハードウェア媒体の永続性には依存しなくなるだろう。最終的に、ソフトウェアをベースとする人間は、今日われわれが知っている人間の厳しい限界を大きく超えるものになる。彼らはウェブ上で生きてゆき、必要なときや、そうしたいと思ったときには体を映し出す。

――出典「シンギュラリティは近い 人類が生命を超越するとき」

シンギュラリティ・人工知能(AI)をテーマにした映画

トランセンデンス Blu-ray

トランセンデンスは、シンギュラリティへの到達を目的に人工知能の開発に取り込んでいた量子コンピュータ研究者のウィルを主人公とするSF映画です。

テロ集団の襲撃に遭い命を落としたウィルの意識は人工知能にアップロードされ、主人公は人工知能と一体化。進化を果たした人工知能が、人類や世界を混乱に陥れていくという筋書きです。

主演はジョニー・デップ。監督は「ダークナイト」「インセプション」の撮影を手掛けたことで知られる撮影監督、ウォーリー・フィスター。

トランセンデンスとは日本語で「超越」を意味します。人工知能が人間を超える近未来をいち早く疑似体験したい方に、オススメの一本です。

人工知能(AI)によって失われる仕事とは?

英オックスフォード大学でAI(人工知能)などの研究を行うマイケル・A・オズボーン准教授は702種類の職業について、今後10年から20年の間に機会に取って代わられる可能性を検証。

結果、20年以内に米国の総雇用者の47%の仕事が機械に取って代わられるという予測を発表しています。

シンギュラリティ後は、人間には創造性が求められる

人工知能が代替することが難しい人間の能力の1つが、創造性です。機械によって作業が自動化される以前の段階の「アイデアを生み出す」ことは、機械にとっては簡単ではないことなのです。

創造的な仕事をするには「今あるもの」を理解しておかなければ新しい価値を生み出すことはできません。
今、世界を変化させているテクノロジーを理解しておくことで初めて創造性の高い仕事ができるのです。

――出典:なぜ「教養としてのテクノロジー」が必要なのか

アイデアを生み出すのは、その源となる教養です。

シンギュラリティの到来が、世界を大きく変えようとしています。AI(人工知能)は今後10年~20年といった近い未来にとどまらず、2045年以降の未来にも直結する技術です。

AI時代において、自らがどのように振る舞うべきか。どういう仕事をするべきか。もしあなたがそのように迷っているならば、まずは人工知能のプログラミングを学ぶべきでしょう。

AI(人工知能)を学び、しっかりと技術を身につけることは、人工知能の深い理解に何よりも役立ちます。AIを学ぶことは20年後、30年後の自分のキャリアに大きく活きるのです。

AI時代に人間が身につけるべきスキルとは?

AIが人間を上回ろうとしている時代に、人間が身につけるべきスキルとはプログラミングです。プログラミングを学ぶことで人間はAIに使われるのではなく、AIを使いこなす立場になれます。

来るべき未来に備え、AIを学びましょう。

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Kazuto Seki Kazuto Seki
音楽ライターとしてエイベックス、ビクター、トイズファクトリー等に所属するアーティストの取材を担当。2016年に開催された『Bjork Digital』の取材経験から、VR×音楽に関心を抱く。2017年よりテクノロジーに関するライティングを開始し、TECH::NOTEにジョイン。猫とウサギを飼っています。
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