汎用人工知能 RUSAGI

RUSAGI汎用人工知能研究所

汎用人工知能 2030年完成予定

汎用人工知能AGIが2030年に完成予定。脳や深層学習と離れ、理想的な知能を定義。
フレーム問題を解決。シンギュラリティ(技術的特異点)へ至る革新的な超AIを研究

そもそも汎用人工知能(AGI)って何?汎用人工知能とは?をご覧ください。
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RUSAGI汎用人工知能研究所の紹介 pdf版

 RUSAGI汎用人工知能研究所は2019年起業予定のスタートアップである。一般的な汎用人工知能(AGI)の研究では、そもそも知能とは何なのかはっきり定義できないまま、人間へ近づけることを目標としているが、ここでは、独自に知能を数学的に定義し、その定義に従うAGIであるRUSAGIの実現に向けて研究に取り組んでいる。

 RUSAGIでは、知能を「目的に沿って規則的に選択肢を絞り込む能力」と定義している。例えば一般的な映像認識AIは、学習済みの最も似ている写真の名前を選択して回答するが、常に最適解を規則的に選択しているとはいえない。外観は全く同じだが、ある日を境に、製品名が「エビフライ」から「海老フライ」へ変更されたものがあるとして、写真の撮影日時を考慮しないAIは、2択までは規則的に絞り込めるが、どちらかはランダムに選択するしかない(図1)。撮影日時まで考慮して、規則的に1択まで絞り込むことができれば、より知能が優れるといえる。しかし、考慮すべきこと増やすほど計算量が増え、あらゆる状況に対応できる汎用性を持たせようとすれば、計算に無限に時間が掛かってしまう。いわゆるフレーム問題である。一般的なニューラルネットワークでは、ハイパーパラメータによって決まるどこまで考慮するべきかという範囲(フレーム)内でのみ映像と名称の関係を学習するので有限時間で計算できる。しかし、あらゆる問題に答えられるAGIであるためには、考慮する範囲をあらかじめ限定できない。

一般的なAIの映像認識の模式図
【図1.一般的なAIの映像認識の模式図】

 そこで、RUSAGIでは、事前に規則性の学習はせず、問題が提示されてから、規則性を探る。例えば、映像が提示されてから、ある特徴と名称の相関性を調べ、特徴の異なる写真の名称を選択肢から除外する。様々な特徴量について順次、規則性を調べて、徐々に選択肢を絞り込む(図2)。従来のAIは、決められたフレーム内での最適解を即座に回答するのに対して、RUSAGIは、時間と共にフレームを拡げ、徐々に回答の精度を上げていく。仮に、無限の計算能力があれば、全ての特徴を考慮するので、どんな問題でも最適解が得られる。有限の計算能力であっても、回答を迫られた時点で残っている選択肢からランダムに選択すれば、停止することなく、フレーム問題をうまく回避できる。厳密解ではなく、計算能力が許す範囲での最適解を回答するといえる。しかし、関連性の弱い特徴ばかり先に考慮していたら効率が悪い。過去の似た事例を参考に、関連性の強い特徴から先に選択して処理する必要がある。ここで、「似た映像を選択する」という問題から、「次に考慮する特徴を選択する」という(子)問題が生じたといえる。フレームをどう拡げていくかという選択ともいえる。(子)問題もまた選択問題であるため、同じアルゴリズムを再帰的に適用できる。選択に必要な選択を再帰的に繰り返すことで、計算能力が許す限り、どこまでも高度な処理が可能になると考えられる。再帰的に普遍的な選択をする汎用人工知能であることから、Recursive Universal Selective Artificial General Intelligenceの頭文字をとってRUSAGIと呼ぶ。

汎用人工知能RUSAGIの映像認識の模式図
【図2.汎用人工知能RUSAGIの映像認識の模式図】

 RUSAGIでは、計算時間0の時点では選択肢が∞にあるが、計算時間が∞なら選択肢数は1に収束する。それゆえ、知能の水準は、選択肢数×時間の単位を持つ定数によって表現され、この定数が大きいほどランダムであり知能は劣る。量子力学におけるプランク定数と比較したとき、素粒子はエネルギーがいくつであるかを選択していると仮定すると、二つの定数の単位は一致する(図3)。古典力学による規則的な状態の選択は知能であり、量子力学によるランダムな挙動は非知能であると解釈できる。また、観測され、どの状態を取るか選択を迫られるまで重なった状態を保持する現象は、人間の意識と対応する。意識下では、反射的に行動を決めずに、候補の選択肢を保持し、時間が許す限り選択肢を規則的に絞り込み、選択を迫られたときに残った選択肢からランダムに決める。出来るだけ規則的な選択をするために、選択肢を保持する仕組みこそが意識の役割であり、知能と物理学を繋ぐ共通原理ではないかと考えられる。

知能と量子力学の対比イメージ
【図3.知能と量子力学の対比イメージ】

 今後の取り組みとしては、まずは単純な時系列データの推測をするソフトウェアの近年中の製品化を目指している。限られたデータを元に、マシンの性能が許す限り、限界なく精度を上げられるため、為替変動の推測等に適する。事前学習のためのビッグデータが不要なため、従来のAIでは対応できなかった用途への応用が見込まれる。また、フレーム問題のようなAGIの障壁となる問題は解決されつつあり、2030年頃には、真のAGIの完成を見込んでいる。

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◆2018/10/25 (株)矢野経済研究所 「Yano E Plus」2019年1月号 「汎用人工知能(AGI)」特集に記事掲載予定
◆2018/10/07 解説動画 投稿開始
◆2018/09/23 研究内容 更新
◆2018/09/06 ウェブサイト開設

汎用人工知能とは?

特化型AIと汎用AI

ディープラーニングや強化学習といった、今ある人工知能は全て、特化型AIです。狭いAIともいいます。映像を認識したりといったことに特化した狭い範囲でしか知能を発揮しません。一方、人間の脳のように様々なことができるものが汎用AIと呼ばれます。ただし、人間は何でも出来るわけではないので、人間と同じくらいのことさえ出来れば、出来ないことがあっても汎用AIと呼ばれます。

弱いAIと強いAI

人間同様、心や意識を持ったものが強いAIと呼ばれます。強いAIなら汎用AIでもあります。逆に、汎用AIなら強いAIかといえば、そうではありません。特化型AIを組み合わせて汎用性を高めただけで、意識は持っていないものもあり得ます。

AGI(Artificial General Intelligence)

人工一般知能という意味ですが、汎用人工知能と訳されることが多いです。どんなことにも対応できれば一般的といえます。例えば、大量のIF文、知識、ビッグデータ、アルゴリズムを詰め込んで必要なことは何でも出来るAIは、AGIではありません。いくら多くても、全てではないため、うまく対応できない場合があります。一方、人間はAGIですが、2次元の映像は認識できても100次元の映像は認識できないため、厳密にはAGIではありません。

超AI

AGIは究極の人工知能ではありません。どんな問題でも解けたとしても、精度や効率が悪ければ、改良の余地があります。脳は、物理的制約があるため仕方なくそうしてるだけであって、最適な処理をしている根拠はありません。人間をも超える、理論的に理想的なAIが超AIです。技術的特異点(シンギュラリティ)といって、AGIができれば、自己改良によって超AIになるという予想もあります。

RUSAGI(Recursive Universal Selective Artificial General Intelligence)

RUSAGIは、日本語では再帰普遍選択汎用人工知能と称してますが、そのアルゴリズムは、汎用AIかつ強いAIかつAGIかつ超AIです。

ai

RUSAGI汎用人工知能研究所 コンテンツ

研究内容 汎用人工知能とその周辺研究
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