AI/DLの最新トレンドを探る：メタバースから量子コンピューティングまで
AI/DLの最新トレンドを探る
人工知能（AI）の分野は絶えず進化しており、いくつかの新興トレンドが景色を形成し、さまざまな産業や日常生活に大きな影響を与える可能性があります。AIの最近のブレークスルーの背後にある推進力の1つは、ディープラーニング（DL）であり、人工ニューラルネットワーク（ANN）とも呼ばれています。DLは、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、強化学習、生成的対抗ネットワーク（GAN）などの領域で顕著な進歩を遂げています。
DLをさらに魅力的にするものは、神経科学との密接な関係です。研究者はしばしば、人間の脳の複雑さと機能性からDLの技術とアーキテクチャを開発するための洞察を得ます。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、活性化関数、ANN内の人工ニューロンは、すべて人間の脳の生物学的ニューロンの構造と振る舞いに触発されています。
AI / DLと神経科学は既に大きな波を起こしていますが、私たちの生活を変革するさらなる可能性を秘めた別の領域があります – 量子コンピューティングです。量子コンピューティングは、計算能力を革新し、AIを含むさまざまな分野で前例のない進歩をもたらす可能性があります。複雑な計算を実行し、膨大な量のデータを同時に処理する能力により、新たな可能性の領域が開かれます。
ディープラーニング
現代の人工ニューラルネットワーク（ANN）は、その複雑なアーキテクチャのために「ディープラーニング」という名前を得ました。これらのネットワークは、人間の脳の構造と機能性からインスピレーションを得た機械学習モデルの一種です。複数の相互接続されたニューロンの層から構成されるANNは、データがネットワークを通過するときにデータを処理して変換します。「ディープ」という用語は、ネットワークの深さを指し、アーキテクチャの中の隠れ層の数で決まります。従来のANNは通常、わずかな数の隠れ層しか持たず、比較的浅いです。対照的に、ディープラーニングモデルは数十、さらには数百もの隠れ層を持つことができ、著しく深いです。この増加した深さにより、ディープラーニングモデルはデータの複雑なパターンと階層的な特徴をキャプチャし、最先端の機械学習タスクで高いパフォーマンスを発揮することができます。
ディープラーニングの注目すべき応用例の1つは、画像からテキストへの変換とテキストから画像への変換です。これらのタスクは、GAN（生成的対抗ネットワーク）やVAE（変分オートエンコーダ）などのDLの技術を利用して、広範なデータセットからテキストと画像の間の複雑な関係を学習します。このようなモデルは、コンピュータグラフィックス、アート、広告、ファッション、エンターテイメント、仮想現実、ゲーム体験、データ可視化、ストーリーテリングなど、さまざまな分野で使用されています。
ディープラーニングは大きな進歩を遂げていますが、課題と制限も存在します。主な障壁は、計算リソースとエネルギー効率にあります。DLモデルはしばしば強力なGPU（グラフィックス処理ユニット）や専用のハードウェアなど、大量の計算リソースを要求します。この計算インフラへの依存は、十分なリソースを持たない研究者や組織にとって、DLへのアクセスを制限する可能性があります。さらに、DLモデルのトレーニングと実行は計算量が多く、かなりのエネルギーを消費します。モデルが年々サイズを拡大するにつれて、エネルギー効率に関する懸念がますます重要になっています。
大規模モデル
大規模な言語モデルやビジュアルモデルに関連する技術的な考慮事項に加えて、世界中の政府から予想外の課題が浮上しています。これらの政府機関はAIモデルに関する規制を求め、ChatGPTなどのプラットフォームを含むモデル所有者に、モデルの内部動作を説明する透明性を求めています。しかし、OpenAI、Microsoft、Googleなどの主要な組織やAI科学コミュニティは、これらの問い合わせに具体的な回答を持っていません。彼らは一般的な理解を持っていることを認めていますが、なぜモデルがある回答を提供するのかを特定することはできません。ChatGPTがイタリアで禁止されたり、エロン・マスクがTwitterデータの不正使用についてMicrosoftを非難したような最近の事件は、より大きな問題の始まりに過ぎません。優れたIT企業の間で「最大のモデル」の所有権を主張することや、そのようなモデルにどのデータを利用できるかに関する争いが、新たな戦いとなっているようです。
最近の「AI時代の到来」というブログ投稿で、Microsoftの共同創設者ビル・ゲイツはChatGPTや関連するAIの進歩を「革命的」と評価しました。ゲイツは、「革命的な」解決策が課題に対処するために必要であると強調しました。その結果、これは「著作権」、「大学の試験」などの概念の再評価を促し、さらには「学習」の本質についての哲学的な問いかけを引き起こします。
神経科学
最近のJ.ホーキンスの著書「千の脳理論」では、人間の脳が情報を処理し、知的な行動を生成する方法について、新しい進化する視点を提案しています。千の脳理論は、脳が数千の個別のミニ脳のネットワークとして機能し、それぞれが同時に感覚入力を処理し、運動出力を生成する役割を担っているという仮説を提案しています。この理論によれば、高次の認知機能に関連する脳の外層である新皮質は、数多くの機能的に独立したカラムからなり、それぞれがミニ脳にたとえられます。
この理論は、新皮質内の各カラムが周囲の環境から受け取る感覚入力を学習しモデル化し、将来の感覚入力について予測を行うということを示唆しています。これらの予測は、実際の感覚入力と比較され、その差異を用いてカラム内の内部モデルが更新されます。この予測と比較の連続的なプロセスが、新皮質が情報を処理し、知的な行動を生成する基盤となっています。
千の脳理論によれば、視覚、聴覚、触覚などのさまざまなモダリティからの感覚入力は、別々のカラムで独立に処理されます。これらのカラムの出力は後に結合され、統一的な世界の知覚を形成します。この驚くべき能力により、脳は異なる感覚モダリティからの情報を統合し、周囲の環境の一貫した表現を形成することができます。
千の脳理論の重要な概念の一つは「疎な表現」です。この概念は、人間の脳の一部のニューロンのみが任意の時点で活動しており、残りのニューロンは比較的非活動または沈黙しているというアイデアを強調しています。疎なコーディングにより、脳内の冗長な活動や不要なニューロンの活動を削減することで、脳内の情報の効率的な処理やエンコードが可能となります。疎な表現の重要な利点は、脳内での選択的な更新を可能にする能力です。このプロセスでは、新たな情報や経験に対して、活動しているニューロンやニューラル経路のみが更新または修正されます。
この選択的な更新メカニズムにより、脳はすべてのニューロンを同時に更新するのではなく、最も関連性の高い情報やタスクにリソースを集中させることで、効率的に適応し学習することができます。ニューロンの選択的な更新は、学習と経験を通じて脳が変化し適応する神経可塑性に重要な役割を果たします。これにより、脳は持続的な認知的および行動的要求に基づいて自身の表現と結合を洗練させることができます。同時にエネルギーと計算リソースを節約することも可能です。
Numenta理論の実用的な応用は既に明らかになっています。たとえば、Intelとの最近の協力により、自然言語処理やコンピュータビジョンなどのさまざまなユースケースで、大幅な性能向上が実現されています。おかげで、顧客はパートナーシップにより、10倍以上の性能向上を実現することができます。
メタバース
多くの人々が大規模な言語モデルに注目していますが、Metaは異なるアプローチを取っています。MetaのAIチームが「人間の活動やシミュレートされた相互作用のビデオから学ぶロボット」というブログ記事で紹介した「モラベックの逆説」という概念が興味深いです。この論文によれば、AIの最も困難な問題は抽象的な思考や推論ではなく、センサモータースキルに関連しています。この主張を支持するために、チームは一般的な目的を持つ具体的なAIエージェントの領域で2つの重要な進歩を発表しました。
- まず第一に、彼らはVC-1として知られる人工視覚皮質を紹介しました。この画期的な知覚モデルは、幅広いセンサモータースキル、環境、具現化をサポートする最初のモデルです。
- さらに、Metaのチームは、適応的な（センサモーター）スキル連携（ASC）と呼ばれる革新的なアプローチを開発しました。このアプローチは、ロボットのモービルマニピュレーションという要求の厳しいタスクで、ほぼ完璧なパフォーマンスを達成しています。これには、オブジェクトへのナビゲーション、取り上げ、別の場所への移動、オブジェクトの配置、これらのアクションの繰り返しが含まれます。
Metaのこれらの進歩は、大規模な言語モデルに対する主な焦点からの脱却を意味します。センサモータースキルと具体的なAIを重視することで、彼らは世界とより包括的かつ微妙な方法でインタラクションできるエージェントの開発に貢献しています。
ChatGPTモデルは大きな話題となり、不釣り合いなほどの注目を浴びていますが、統計的アプローチに基づいています。対照的に、Metaの最近のブレイクスルーは、重要な科学的進歩を表しています。これらの成果は、仮想現実（VR）やロボット工学の領域で革命的な拡大をもたらすことを約束しており、これらの分野の未来を驚くべき方法で形作ると期待されています。完全な記事を読んで、AIイノベーションの到来に備え、洞察を得ることを強くお勧めします。
ロボット工学
現在、この分野で注目されている2つの主要なロボットは、AtlasとSpot（ロボット犬）です。どちらもオンラインで購入可能です。これらのロボットは、技術の驚異的な偉業を象徴していますが、進化した「脳」の欠如により、その能力はまだ限定されています。これがMetaの人工視覚皮質が重要な役割を果たす可能性がある理由です。ロボット工学とAIを統合することで、製造業、医療、交通、農業、エンターテイメントなど、さまざまな産業とセクターを革新する可能性を秘めています。Metaの人工視覚皮質は、これらのロボットの能力を向上させ、ロボット工学の分野で前例のない進歩をもたらす可能性を秘めています。
人間のための新しいインターフェース：脳-コンピューター/脳-脳インターフェース
AIによって追い越されるという懸念が生じるかもしれませんが、人間の脳は現代のAIに欠けている重要な利点を持っています：神経可塑性（neuroplasticity）。神経可塑性、または脳可塑性としても知られる神経可塑性は、経験、学習、環境の変化に対応して、脳の構造と機能の両方を変化させる驚異的な能力を指します。しかし、この利点にもかかわらず、人間の脳はまだ他の人間の脳やAIシステムとの高度なコミュニケーション手法を欠いています。これらの制約を克服するためには、脳の新しいインターフェースの開発が不可欠です。
視覚、聴覚、またはタイピングなどの従来のコミュニケーション方法は、限られた通信速度のために現代のAIモデルと競合できません。これを解決するために、直接的な脳神経ネットの電気活動に基づく新しいインターフェースが追求されています。直感的な脳-コンピューターインターフェース（BCI）は、脳と外部デバイスまたはシステムとの直接的なコミュニケーションと相互作用を可能にする最先端の技術であり、従来の末梢神経系の経路を迂回します。BCIは、神経義肢、神経リハビリテーション、コミュニケーション、障害を持つ個人の制御、認知能力向上、神経科学的研究などの分野で活用されています。さらに、BCIは最近、VRエンターテイメントの領域にも進出しており、将来的には「Galea」などのデバイスが私たちの日常の一部となる可能性があります。
もう1つの興味深い例は、EEGと全頭部のfMRIのようなデータを大脳皮質からキャプチャできる「Kernel Flow」です。このような能力を持つことで、私たちは将来的には夢から直接仮想世界を作り出すことが可能になるかもしれません。
「Galea」や「Kernel」といった非侵襲的なBCIとは異なり、イーロン・マスクが設立したNeuralinkは異なるアプローチを取っており、侵襲的な脳インプラントを推進しています。これは、現代の非侵襲的なBCIよりもはるかに広範な通信チャネルを提供すると評されています。侵襲的なBCIのもう1つの重要な利点は、双方向の通信の可能性です。私たちの情報が目や耳を必要とせず、直接私たちの新皮質に伝達される未来を想像してみてください。
量子コンピューティング
神経科学と人間の脳が十分に興味深いと思われない場合、探求すべきもう1つの驚くべきトピックがあります：量子コンピューター。これらの非凡な機械は、特定の計算タスクにおいて古典コンピューターを超える可能性を持っています。量子コンピューターは、現代の物理学の最先端である量子重ね合わせと量子もつれを活用して、並列計算を行い、特定の問題をより効率的に解決することができます。これには、大きな数の因数分解、複雑な最適化問題の解決、量子システムのシミュレーション、そして量子テレポーテーションという未来的な概念が含まれます。これらの進歩は、暗号学、薬物発見、材料科学、金融モデリングなどの領域を革新する可能性があります。量子プログラミングの直接体験をするには、www.quantumplayground.netにアクセスし、数分で最初の量子スクリプトを書くことができます。
未来は不確かなものですが、1つは明確です：人類の未来の軌道は、個人、コミュニティ、機関、政府の選択と行動によって形作られるでしょう。私たちは共に良い変化を追求し、切迫したグローバルな課題に取り組み、包括性と持続可能性を促進し、すべての人類のためにより良い未来を創造するために協力することが重要です。 Ihar RubanauはSigma Software Groupのシニアデータサイエンティストです。
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