AIは人間よりも宇宙をよく理解できるでしょうか?

AI は大量のデータを迅速かつ正確に処理、分析、シミュレートする能力を備えており、人間がすぐに理解できない可能性のあるデータを科学者が識別して検出し、予測を行うのに役立ち、宇宙に対する理解に革命をもたらすことが期待されています。

呉嘉吉

西安電電大学電子工学部教授

最近、イーロン・マスクは人工知能（AI）企業であるxAIの設立を正式に発表しました。同社の主な目的は、宇宙を理解し、深い科学的疑問に答えることです。

広大な宇宙では、未知のものは常に既知のものよりも大きいようです。では、AIは人類が宇宙を理解するのに役立つのでしょうか? AI が人間に宇宙の理解を助けるための技術的な方法は何でしょうか?将来、AIと人間はそれぞれの強みをどのように活用して、人類の科学的探究の旅をよりスムーズにしていくのでしょうか?

生物のように自己学習し自己進化できる

「原子核から宇宙の誕生まで、これらはすべて宇宙の性質の範疇に属する。マスク氏は宇宙の性質を理解することを目標にxAIの設立を発表した。そのため、同氏が作成したいと願うAIは、他のすべてのAI競合企業よりも深く、より基本的なレベルの知恵を備えているはずだ。」最近、西安市大学電子工学学院の呉佳吉教授が科技日報のインタビューでこう語った。

マスク氏の見解では、この競合相手は主にChatGPTなどの生成AIである。多くの生成AIは人間が尋ねる質問に答えることができますが、マスク氏が思い描く宇宙を理解できるAIとは技術的な原理的にどう違うのでしょうか？

呉佳吉氏は、生成AIは主にサンプルからパターンを学習して抽出することで新しいデータを生成すると説明した。自然言語の予測と生成に重点を置いています。テキストや画像などの分野で広く使用されていますが、その深さと幅は比較的限られています。宇宙を理解できるAIは、新しいデータを生成できるだけでなく、宇宙のさまざまな情報、物事の発展法則、物事の完全な構造をいかに深く理解し、分析するかということにも重点を置く必要があります。深さと幅は比較的深く、大きいです。これには、AI に、より強力なレベルの知性と一般化能力、およびより高いレベルの認知力と「想像力」が求められます。

しかし、AIには考える能力がありません。深く考える能力を持たない AI は、どのようにしてさまざまな問題を理解し、人間が物事の発展の法則を探求するのを助けることができるのでしょうか。

「AIには思考能力がないと人々が考える理由は、これまでのAIが大量の既存データに基づいてトレーニングされ、トレーニングデータに基づいて構築された知識の限界を突破できなかったためです。しかし、マスク氏が構想するAIは、複合型リカレントニューラルネットワーク（RCNN）を使用する可能性があり、これによりAIは自己学習し、生物のように継続的に『進化』することができ、予測できない自己啓発能力が高まり、未知の問題を解決する能力さえも高まります」とウー・ジアジ氏は述べた。

では、AI がこれらの機能を備えるためには、どのような条件を満たす必要があるのでしょうか? Wu Jiaji 氏は、これには大量のデータ、完璧なアルゴリズム、強力なコンピューティングおよびストレージ機能のサポートが必要であると考えています。データは AI の「フィード」であり、AI がディープラーニングを実行するにはデータが必要です。自律的で適応性のあるアルゴリズムは、AI が宇宙のさまざまな複雑な情報や法則を深く理解し分析するための鍵となります。強力なコンピューティング機能とストレージ機能は、AI の「後方支援」であり、AI が本来の能力を発揮するための基盤です。これらの条件があって初めて、宇宙を理解できる AI を最初に構築することができます。

宇宙を理解できるAIを訓練するための技術的なルートは2つある

宇宙は広大かつ複雑です。宇宙の性質を理解するために、科学者は望遠鏡や衛星などの観測機器から得られる大量のデータを分析する必要があり、データの分析と処理はまさに AI の強みです。

「大量のデータを迅速かつ正確に処理、分析、シミュレートする能力を持つAIは、人間がすぐに理解できない可能性のあるデータを科学者が識別して検出し、予測するのを支援します。これにより、宇宙に対する私たちの理解が完全に変わることが期待されます。同時に、宇宙には観測できない暗黒物質が大量に存在することを考慮すると、科学者は、特定のヒューリスティック学習と創造力を備えたAIを使用して、仮説的な思考実験を行う必要があるかもしれません。」呉嘉吉は言った。

たとえば、天文学者は宇宙の起源、進化、構造を説明するために宇宙モデルを構築しようとしています。しかし、計算能力の限界により、さまざまな宇宙モデルでは限られた特性でしか記述できず、広大な宇宙を正確に表現することはできません。呉佳吉氏は、AI for Science（人工知能による科学研究）の考え方を活用し、既存の天文観測データと人工知能技術を組み合わせれば、新たな宇宙モデルを探求できる可能性があると指摘した。このモデルは表現力と一般化能力に優れており、大量のラベル付きデータがなくても自己学習して進化することができます。

では、宇宙を理解できる AI を訓練するための技術的なルートは何でしょうか?

呉佳吉氏は、具現化された知能と脳の知能は、さらに有望な2つの技術的ルートであると述べた。具現化された知能は、事前に準備されたデータから学習するだけでなく、人間のように現実の環境や仮想環境と積極的に対話し、学習できる包括的なインテリジェント エージェントです。具現化された知能は、より強力な論理的推論能力を備え、AI が制御不能に不要なコンテンツを出力する可能性を減らし、現実世界をより正確に説明およびシミュレートします。ただし、この技術的ルートの実装には、大量の仮想データと実際のデータ、およびコンピューティング リソースが必要であり、モデルのトレーニングとテストの速度が遅くなります。

脳知能とは、人間の脳の神経ネットワーク構造と機能をシミュレートして構築された「人間の脳」のデジタル版です。これにより、大規模なモデルに人間と同様の知覚、認知、意思決定能力を持たせることができますが、この技術的なルートでは多くの複雑な生物学および神経科学の問題を解決する必要があり、モデルの構築とトレーニングにも大量のコンピューティング リソースが必要であり、まだ調査段階にあります。

「AIが宇宙を理解する」という目標の達成には、まだ多くの困難が残っている

「現在、コンピューターシミュレーション技術は天文学者が宇宙を理解するための重要な手段です。しかし、130億年以上進化してきた宇宙をコンピューターだけでシミュレートするのは、考慮すべき変数が無数にあるため非常に困難です。同様に、『AIが宇宙を理解する』という目標を達成したい場合、必要な計算能力は想像を絶するほど大きくなる可能性があります。」元旺シンクタンクの人工知能部門のディレクターであり、チューリング・ロボティクスの最高戦略責任者であるタン・ミンジョウ氏はこう語った。

譚明洲氏は、計算能力の難しさに加え、AIの訓練に観測データやシミュレーションデータに頼りすぎると、宇宙に対する理解にずれが生じる可能性もあると述べた。他の科学的ツールと同様に、結果の正確性を確保するには、AI を他の方法と組み合わせて使用​​することが重要です。

AIが宇宙を理解する過程においては、人間の参加が不可欠です。そして、人間が存在する場合、人間の基本的権利と尊厳を守るために、AI の行動が人間社会の道徳的、倫理的、法的要件に準拠していることを保証する必要があります。

譚明洲氏は、AIが宇宙を理解するためには、人間社会に基づいた一連の道徳的・倫理的ガイドラインとそれに対応する法的・規制的措置を策定し、AIの行動が人間の価値観や道徳原則と一致するようにする必要があると強調した。同時に、新しい社会形態のためのプライバシーとデータ保護技術、およびモデルアルゴリズムの透明性と説明可能性を向上させる技術も研究する必要があります。

AIが宇宙を理解できるとしたら、それは人間を超えたということでしょうか？譚明洲氏は、AIが本当に宇宙を理解できれば、データストレージやデータマイニングなどの面で確かに人間を上回る可能性があるが、それはあくまでもこれらの面だけだと指摘した。これは、AIが大量のデータの処理と分析において本来の優位性を持っているものの、創造性、感情体験、知覚的意思決定などの点で人間との間にはまだ大きなギャップがあるためです。人間とAIは互いの長所を学び、補完し合い、それぞれの利点を共同で活用することで、最終的には人類社会の持続可能な発展を実現することができます。

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出典：科技日報