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RUSAGI汎用人工知能研究所の立ち位置

(Recursive Universal Selective Artificial General Intelligence)

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RUSAGIを他の汎用人工知能と比較。RUSAGI汎用人工知能研究所を他の組織と比較。アドバンテージを説明

目次

1.    RUSAGIの立ち位置

2.    人工知能の評価方法

3.    計算量と精度

4.    自己改良

5.    アンリミテッドブレインワークス(脳超知能エミュレーション)

6.    特化型と汎用型の研究の進め方

7.    研究者とフレーム

8.    RUSAGIと他の人工知能の比較

9.    RUSAGI研究所と他社との比較

10.    完成時期


1.  RUSAGIの立ち位置

 グラフ横軸は計算方法の制約を表します。右端は、脳を忠実に再現しようというもので、左端は、脳との類似性を全く求めません。RUSAGIは左端に位置します。脳に似せれば人間の知能に近づくだろうという安心感がありますが、計算方法を一切制約しないことで、脳を超えることも可能になります。

 グラフ縦軸は計算方法の制約を表します。上の方は、あらかじめ知識やハイパーパラメータを人間が詰め込むことで知識を向上させようというアプローチで、下の方は、情報の少ない状態で開始し、汎用性を高めるアプローチです。RUSAGIは下端に位置します。

2.  人工知能の評価方法

 何らかの実験を行って、試験結果が良ければ、知能が優れていると評価するのが一般的です。しかし、いくら様々な実験を行ったとしても、それらの実験を行った特定の条件下でのみ知能が優れるとしか言えません。RUSAGIは、あらゆる状況で成り立つ真の汎用性(一般性)を示すため、まず知能を定義して、アルゴリズムがその定義に従っていると確認することで、実験するまでもなく汎用的な知能であることを示します。

3.  計算量と精度

 脳を忠実にシミュレーションする方法では、計算能力が足りないと、リアルタイムでは使い物になりません。また、計算能力を増やしても、脳の物理的な制約まで再現しているので、どんな問題でも解けるわけではありません。RUSAGIは、計算能力をどの処理に宛がうのか最適な選択をしようとするため、計算能力が足りなくてもベストを尽くします。また、計算能力が上がれば、いくらでも精度があがり、計算能力が∞なら、どんな問題でも最適解に達します。

 知能の大きさを表すために、最適解との差の逆数をグラフの縦軸にすると、RUSAGIの知能は、計算機の能力が増えるのに従って、無限に向上します。超知能といえます。

4.  自己改良

 脳を完全にシミュレーションできたとしても、自己改良によって超知能になることはありません。脳が処理している内容が明らかになりますが、知能とは関係ない処理も含んでしまっているため、知能とはなにか明らかにはなりせん。知能とは何か考察して、定義してやらなければ、無駄な処理を省いて最適化できません。しかし、知能を理解するのに、脳内を解剖して調べることは必ずしも必要ではなく、RUSAGIは、知能の振るまいから知能を定義しています。

5.  アンリミテッドブレインワークス(脳超知能エミュレーション)

 RUSAGIはソフトウェアです。脳をハードウェアとしてRUSAGIを動かすこともできます。ネイティブよりも処理速度は落ちますが、理想的思考により、フレームや常識にとらわれることがないため、いつかは必ず最適解に到達します。RUSAGIの研究が進めば、エミュレーションの性能もあがるため、再帰的な改良で研究が加速します。

6.  特化型と汎用型の研究の進め方

 特化型AIは、あるアルゴリズムが、ある用途で良い試験結果を得られれば、その長所を伸ばして、製品化を目指します。一方、RUSAGIは、ある状況でうまくいかないという短所を探して、延々と改善します。良い試験結果でアピールということができないため、研究費を得るには不利です。

7.  研究者とフレーム

 研究者を増やせば増やすほど、研究が加速するかといえば、そうではありません。同じような常識に囚われて、その常識内でいくら考えても、同じ結果しか得られません。一方、RUSAGI汎用人工知能研究所では、脳超知能エミュレーションにより常識の範囲を徐々に広げられます。人海戦術は、1を100に増やす仕事には有効ですが、0を1にする仕事には限界があります。

8.  RUSAGIと他の人工知能の比較

 総合的にみて、ある程度のことさえ出来ればよいなら、脳をあまり意識しないディープラーニングが優秀です。人間レベルを目指すなら脳の模倣が王道ですが、脳のスキャンやシミュレーションをどこまで詳細にやればいいのか、どれだけ計算能力が必要でいつ可能になるのか分かりません。RUSAGIなら、ハードウェアのボトルネックは存在しません。また、汎用人工知能が完成すれば、特化型人工知能の研究は無駄になってしまうため、最終的に脳を超えるものを目指すなら、RUSAGIの研究が近道になります。

9.  RUSAGI研究所と他社との比較

 RUSAGIは、実験により正しさを示すことができないため、かなり確証性のある基本的な部分しか公開しておりません。より進んだ仮説を無数に立てておりますが、どういった仮説が、どういった状況でうまくいかないかという問題点の情報が無数に蓄積されています。問題の本質を見抜いて明らかにすることは、明らかになった問題を解くよりもずっと難しいことです。他社が追い付こうとしても難しいでしょう。そもそも、利益を追求する企業にとっては人間と同レベルで十分であるため、超知能を目指さないかもしれません。他社が人間レベルのAIに手間取っていれば、一足飛びに超AIであるRUSAGIが先に完成するでしょう。

10.  完成時期

 研究開始当初は、いつ完成するか全く目途が立たず、途中での成果もアピールし難い基礎研究のため、研究費を得ることはできません。それでも究極の人工知能を創りたいため、平日は働いて生活費を稼ぎ、休日に研究を続けてきました。さまざまなブレイクスルーを経て、ついに完成の目途が付きました。どういった問題点を抱えていて、あと何ができれば完成なのか把握できています。また、壁にぶつかっても、必ず越えられる思考法も身につきました。それでもなお多くの年月が必要なほど難しい研究です。そのため、365日研究に専念できるように研究費の支援をお願いしております。研究できる時間が3倍になれば、完成までの期間は1/3になります。2050年頃完成のところが、2030年には完成させられる見込みです。