AIならアインシュタイン級の発見ができる?日本に残されたAI開発の逆転ストーリー【松尾豊×堀江貴文】
Summary
TLDRこのスクリプトは人工知能(AI)の多面性とその可能性について議論しています。AIの定義が不明確であることから、学習や自律性を含めた様々な解釈があると指摘し、現代の技術が過去の偉大な発明家たちが行ったような創造的な思考を可能にしているかもしれないと述べています。また、AIの進化が人間の生活をどのように変え、文明の進歩を促すかについて考察しており、日本のAI企業が世界市場でどのように位置づけられ、その発展の鍵となる要素についても触れています。
Takeaways
- 😀 人工知能の定義は存在しないという点に着目し、知能そのものの定義が曖昧であるため、人工知能の定義も明確ではないと述べています。
- 🤔 人工知能が学習や自律性を持ち、感情を有するなど、様々な側面を持つ可能性について考えています。
- 🌟 技術の進歩により、過去の偉大な発明や理論がAIによって再現されるかもしれないという視点が示されています。
- 🚀 AIの進化が持続すると、未来には人間の寿命を大幅に延ばす技術が開発される可能性があると予測しています。
- 💡 人工知能は言語空間だけでなく、現実世界のモデル化も必要としていると指摘されています。
- 🔍 AIの学習プロセスと思考プロセスは異なるものであり、AIが証明や数式を作成する能力を獲得する必要があると語っています。
- 🌐 日本のAI企業は資金調達数で世界10位程度に位置しており、AI分野での日本の現状と課題について触れています。
- 📈 GPUの増加がAI分野での日本の進化を促進していると評価されており、GPUの重要性が強調されています。
- 🛠️ 日本はAI分野でチャンスを握り、アジア諸国と協力して言語翻訳やシステム開発に貢献できると提案しています。
- 🌍 AIの垂直統合と水平分業の考え方の違いについて議論しており、日本のデジタルプラットフォームの歴史を振り返っています。
- 🛑 技術的な限界にも関わらず、日本はAI分野でチャンスを追求し、技術的な課題を克服する可能性があると述べています。
Q & A
人工知能の定義が存在しない理由は何ですか?
-人工知能の定義が存在しないのは、知能そのものの定義が明確でなく、人々の間で意見が分かれるためです。学習や自律的な動作、感情を持つことなど、知能の要素が様々とされており、それに基づいた人工知能の定義もさまざまです。
現在の人工知能技術は、過去の偉大な科学者たちが行ったような創造的な思考を可能にするでしょうか?
-現在の技術レベルでは一歩ジャンプする必要があるものの、未来的には人工知能が過去の偉大な科学者たちと同じような創造的な思考を行えると考えられています。
人工知能が進化することで、人間の生活はどう変わると思いますか?
-人工知能の進化は、計算資源の大幅な使用や新技術の開発を通じて、人間の寿命や生活環境を劇的に改善し、現代の諸問題を解決する可能性があります。
現在の人工知能技術の限界は何ですか?
-現在の人工知能技術は言語空間に特化しており、現実空間や環境をモデル化し、それに応じた行動や反応を理解する能力が限られているため、より包括的な知能を獲得する必要があります。
人工知能が数学の証明や方程式の作成を支援する可能性はありますか?
-人工知能は数学の証明や方程式の作成を支援する可能性があり、言語空間内の操作能力を活用して、数学的な美しさや説明の整合性を含む要素を考慮することができます。
人工知能が言語や文化的なものを理解するためには、どのような能力が必要ですか?
-人工知能が言語や文化的なものを理解するためには、画像や音声の認識と言語の論理的な解釈を組み合わせる能力が重要です。また、人間社会に合わせたカスタマイズやトレーニングも必要です。
人工知能が漫画を理解するためには、どのようなプロセスが必要ですか?
-人工知能が漫画を理解するためには、画像や映像と文字の異なる処理を認識し、それを適切に連携させる必要があります。人間のように慣れることができれば、漫画を理解し、読めるようになるでしょう。
日本は人工知能分野でどのような立ち位置にありますか?
-日本は人工知能分野で資金調達を受けた企業数で全体で10位ぐらいの位置にありますが、GPUの増やしや開発者の増加を通じて、チャンスをつかんでおり、アジア圏での協力にも積極的に参加する可能性があります。
日本は人工知能分野でどのような課題に直面していますか?
-日本はデジタル技術や3Dゲームの分野で過去にはトップランナーでしたが、垂直統合型のビジネスモデルが水平分業型に変化するデジタル時代に適応できず、遅れをとっている課題があります。
人工知能が翻訳や言語処理の分野でどのような役割を果たすでしょうか?
-人工知能は翻訳や言語処理の分野で、マイナー言語同士の翻訳や多言語をまたがるアプリケーションの開発において、重要な役割を果たすでしょう。
人工知能が発展することで、どのような社会的な変化が期待されますか?
-人工知能の発展は、社会的な問題の解決や人々の生活の向上に寄与すると期待されます。また、新しいビジネスモデルやサービスの創出にもつながるでしょう。
Outlines
🤖 人工知能の定義と可能性
第1段落では、人工知能(AI)の定義が不明確であることが指摘されています。情報処理能力や学習、自律性を持ち、感情を持つなど、人々の間で知能の見解がさまざまであると述べています。また、現在の技術の進歩について触れ、将来的にはAIが複雑な問題を解決することができるかもしれないと予想しています。例えば、アインシュタインやニュートンのように、AIが独自の方程式を導き出し、人間の寿命を大幅に延ばす技術を開発する可能性についても触れられています。
🚀 21世紀のAI進化と日本の状況
第2段落では、21世紀初頭にAIが進化し、SF小説に描かれたような技術が実現可能になるという期待が示されています。AIは医薬品開発分野でも大きな役割を果たしており、タンパク質構造の決定をスピーディーに行うことで、新しい薬の開発が容易になっています。しかし、AIが万能ではないことも指摘されており、人間がAIを効果的に活用することが重要です。日本のAI企業の現状についても触れられ、資金調達を受けた企業数で世界全体で10位程度となっていることが示されています。GPUの増加や開発者の増加が日本のAI分野の発展に寄与していると同時に、デジタル技術の分野で日本は遅れをとっていることも認められています。
🌏 日本のAI分野のチャンスと課題
第3段落では、日本がAI分野で直面するチャンスと課題について議論されています。日本はGPUの保有量を増やし、開発者数も増加しているため、AI分野での進出が期待されています。特に、アジア諸国との協力を通じて言語の翻訳やデジタルプラットフォームの構築に貢献する可能性があると示唆されています。しかし、中国のAI技術の進歩が顕著であり、日本はそれに対応するための技術的カバーが不足していることが課題となっていると指摘されています。また、日本の3Dゲーム技術の歴史や、現在のゲームエンジンの進歩についても触れられ、垂直統合から水平分業へのシフトが求められていることが示されています。
Mindmap
Keywords
💡人工知能
💡知能
💡マッシュアップ
💡ニューラルネットワーク
💡カスタマイズ
💡GPU
💡デジタル
💡垂直統合
💡言語空間
💡カスタムトレーニング
Highlights
人工知能の定義が存在しないという話題に触れ、知能そのものの定義が人それぞれ異なるため、人工知能の定義も明確ではないと述べています。
現在の技術レベルから一歩進んだところで、アインシュタインのように重大な方程式を導き出すAIの可能性について考えています。
人工知能が進歩を続けることで、核融合のようなエネルギー技術が実現し、人間の寿命を何億年分も延ばすことも可能だと予測しています。
人工知能が言語空間だけでなく、現実空間のモデル化も行い、環境との相互作用を理解する必要があると指摘しています。
言語空間での操作能力だけでなく、数式の美しさや説明の整合性など、多様な要素が人工知能の学習に必要とされると述べています。
ニューラルネットワークに基づく人工知能は、人間の脳と同じように機能できるため、多様なタスクをこなすことができると期待しています。
AIのカスタマイズやトレーニングが進歩し、漫画の理解など、人間の文化に適応した能力を獲得する可能性があると語っています。
人工知能が進化し、人間と同じ柔軟性を持つようになると、さまざまな分野で人間に近い能力を発揮できると予想しています。
AIの進歩が人間の偉大さや頭の良さを超えるものになり、ビジネスや経営においてもAIを活用する時代が到来していると指摘しています。
日本がAI分野で10位程度の立場にあり、GPUの増やしや開発者の増加で、AI技術の進歩を続ける可能性があると述べています。
日本はデジタル技術において遅れをとげており、AI分野で迎頭赶上する必要があるという意見が示されています。
日本はAI技術を他のアジア諸国と協力して発展させる可能性があり、言語翻訳や多言語対応のアプリケーション開発に貢献できると述べています。
AI技術の進歩は学習プロセスと深層学習プロセスが別個であり、GPUなどのハードウェア技術がその分野で重要な役割を果たしていると指摘しています。
日本は過去に3Dゲームやデジタル技術でトップランナーだったが、他の国に抜かれた経験から、AI分野で再び競争力を持つために努力する必要があると述べています。
垂直統合から水平分業へのシフトがデジタル技術において重要であり、日本はその変化に対応し、AI分野で新たなチャンスをつかむ必要があると述べています。
AI技術の進歩は人類の未来に大きな影響を与える可能性があり、その可能性を捉えるためには、技術の進化と社会的インパクトをバランスよく理解する必要があると語っています。
Transcripts
[音楽]
ちょっと改めてちょっと視聴者にこの人工
知能って何なんだっていうのをちょっと
定義をしていただきたいなという風に思っ
ているんですけれども定義はないですあの
人口知能の定義はなくてだって知能の定義
って分かりますうん情報を発すること
みたいな絶対違うわだからね知能の定義が
ないから人工知能の定義もないですない
なるほどねで知能が何が知能って考えるか
はやっぱりそれぞれ違ってて例えば学習し
てどんどんなることだっていう人もいるし
その言葉を使えることだっていう人もいる
しまなんかその感情を持っていて自律的に
動けることだっていう人もいるしまから
そこが定義がはっきりしないので人工地の
定義ははっきりしないってことですねでも
ね全てのこう発明とかいろんなものが
マッシュアップされてきた結果として今の
僕たちの文化文明があると考えるであれば
そういったものも作れる可能性があると
思うんですけど例えばですけど
アインシュタインがいいのMC地上って
方程式を導き出したみたいな過程うんの
ようなことができるかできないかっていう
話で言うとと思いますあできると思います
よと思いますまちょっと今の技術よりも
少しジャンプがあるのでまだ時間はかかる
と思いですけどまできると思いですねうん
うんうんいや例えばあれをだからやった
そのこないだニュートンの編集長の方とお
話をこのこの回でやったんですけどあん時
にあれはつまり光の速度は
変わらない普遍であるっていうま前提条件
のもとにあの方程式は導かれているま色々
飛躍はあるんだけれどもそういうような
ことがポンポンっていう風にま僕もできる
ようになると思うんですがそうなってくる
とそのもう計算資源はものすごく使える
わけじゃないですかでそこにその核融合
みたいなエネルギーを無人像に作り出せる
技術が出てくればんそのぶん回して人間を
何億年分も生きさせてその地を取り出す
みたいなことをやると今の世の中の初問題
が全て解決されてしまうような気もするん
ですよねまそういう風に思ってる人も結構
いるっていうか多分サムアルトマンさんと
かまかなり本気で思ってると思いますしま
本当に最先端の人はそういう風に思って
やってると思いですねでさっきのEはMC
事情は多分ですねまず今のllmっていう
のは言語空間だけなので言語空間じゃなく
てこういうそのリアルな空間のまあの世界
モデルっていう風な言い方してますけども
どういう風なアクションをするとどういう
風なえ反応が返ってくるのかみたいなその
環境をモデル化するえま実世界知能みたい
なのが必要でそこと言語を結びつけ
るっていうのが必要だとでさらにその上に
その数式を作るとかですねうんあの証明
するとかそういったその言語の空間の中で
のいろんな操作っていうのができるように
ならないといけなくてでそこに数式の美し
さみたいなのとかなんかその説明の整合性
みたいなそういう要素もだんだん入って
くると多分かなり近い思考になっていくん
じゃないかなと思いますけどうんえ全部
問題が解決するのかまあだからそういう
可能性はあるよ可能性はあるし結局
ニューラルネットワークですから人間の脳
もこれでできてんだったらできるはずです
よねっていうですねうんうんなるほど
なんかだからょちょっとずつカスタマイズ
がGPT4でなんかその遅延なく音声会を
実現とかってされてんだけどあの画像生成
においてま例えば新宿ゴールデン街を描き
なさいとかってやるとそれっぽい絵は
できるんだけど看板になんか日本語なのか
何なのかよくわかんない言語が載ってます
みたいなそういうのも解決しつつあったり
とかしてこれって例えば人間で言ところの
その画像に認識してるあの部分とその言語
を論理的に解釈してる部分が連携しないと
できないことでこれって生まれた後の
トレーニングでやってんですよね例えば
漫画を読めるようになる漫画って子供の頃
に読んでない人って読むのにめっちゃ時間
かかるらしいんですよそれって画像とか
映像と文字って違うところで処理してるん
でそこの連携がうまく取れないとなんか
日本人漫画読むのうまいから日本の漫画は
でも海外の人なんか読めないらしいですよ
ね難しくうんロルの方がなんかいいうん
そうだからそれもやっぱ慣れだったりとか
するんでAIもその人間社会に合わせて
そうやってカスタマイズトレーニング
みたいなことをやっていくとまかなりそれ
に近いものができてくるのかなと思います
本当に人間と同じなんですねなれれば
読めるよできるようになるし読めるように
なるしていうことなんですねそうそうええ
ええものすごく柔軟性が高いはずなんか
怖いいやいや怖くないですよこんなものが
こんな感じで良かったんだっていう逆に
なんかえドラえもんできちゃったんじゃ
ないのみたいなもそうですねドラえもんて
一応22世紀の設定でしたよねうん21
世紀初頭に結構近いものができてきて
るっていうのはすごいなって僕はあのSF
ってあるじゃないですかSFに描かれてる
ことはできると思ってんですよねうん
じゃあもうフローフとかめっちゃ解析が
進んだら薬ができたりとかいもそこの部分
もAIも薬の作り方っていうところでAI
をものすごくままもちろん進化途上では
あるんですけどタンパク質のうん
とかそういったところにうんあの応用され
つつありますでタンパク質の構造決定が
スピーディにできると薬が簡単にできるよ
うんでもそのもう本当入り口に来てますよ
ねそこもえじゃ逆に今何ができないんです
かAIでそこがもう何でもできちゃうよう
な気がしますいやえっとですね人間の偉さ
とかすさとかって別に頭の良さで決まって
ないじゃないですか頭がいいからあの人間
はがあると思ってるけど別にそんなの頭が
もっといいAIを使えばいいだけだしそれ
はだって今でも例えば経営者の方経営者の
方頭が悪いとは言わないけど自分よりも
賢い人を従業員で使っていろんなビジネス
かやってるわけじゃないですかだから別に
今でもその構造はあんま変わんないですよ
ねだそれはま要するにAIをちゃんと人間
のために使いましょうっていうことだし
すごいいい道具が出てきたってことだから
さっき江さんおっしゃったようにんそこで
今まではなんかその頭の良さで
マウンティングとかあったけどま逆にそう
いうの使えばいいんだったらまいろんな人
にチャンス広がりますよねなるほどないや
多分ね頭がいい人たちのばっかりで議論し
てるからあのすさがわかんないんだけど
例えばニュースピックスでうまく堀江さん
と絡めるようにしてくださいみたいなその
ためには何をやればいいでしょうかって
やったら多分過剰書きでなんか10個
ぐらいこれをやりなさいこれをやりなさ
いって出てくんだけど僕から見たらうわ
くだんねえなとかと思うんだけど
うんあこれをやればできるんだと思って
多分それ真面目にやるんですようんでも
それはその人たちのレベルからすると
すごくチャレンジングな高度なことだっ
たりとかするので知能アシストツールとし
ては素晴らしいものなんじゃないかなもう
すでに今の時点ではいうんちょっとこちら
データがあるんでこちらのお話もしたいん
ですけどこれ世界から見て今日本のえ立ち
位置はどうなのかということを松尾先生の
方から見ていただきたいなと思うんです
けども資金調達を受けたAI企業数ってま
米国があのダト1位という形なんですが今
日本が全体で10位ぐらいですかねえに
位いてるということなんですがこちら今
現状どういう風に見てらっしゃるでしょう
かえっとですねAIに関してはあのま特に
生成やに関しては結構あのよくやってます
なるほどうんあのでそもそもですけどもう
デジタルっていう時点でもうめちゃくちゃ
負けてんですよねいスがはいはいでもう
ほぼ負け確定みたいなところがスタート
地点なんでデジタル全体で言えばもう負け
確定の中でそうだって今使ってるもので
そのスマホとかいろんなアプリケーション
とか含めてなんか日本製のものってあり
ますみたいなほとんどないですよねていう
とこからスタートしてるんでまそもそも
負けなんですけどはいそこからするとま
これで10位ぐらいですかまあいいと思い
ますし例えば去年1年間日本全体でGPU
をめちゃくちゃ増したうんはいはいうんで
GPUを増やすていうのはまあこれなんか
戦争の時のもう鉄砲の球みたいなもんなん
でうんそれないとそもそも戦いになりませ
んみたいな感じなのでま国としてまGPを
どんどん増やそううっていうのはいいこと
だし生成AIをそのま例えば地方自治体と
かあのま国のえ役所とかですねもそうだし
いろんな企業で使ってきましょうみたいな
のもまどんどん進んでるんですねうんうん
うんなので今までのそのインターネットと
かスマホとかの世界に比べるうんに比べる
とま僕は相当マだと思いますなどれぐらい
の規模感で踏めばこの聖愛の領域でもこう
日本は行けるぐらいのいやえっとですね
まずだから負けなんであのそのチャンスと
かって言えるレベルじゃないんですよで
ひとまずま負けてるなりにちゃんと戦闘
集団からそんなに置いてかれないように
ついてきましょうよみたいなのをま
しっかりやるっていうのが大事ででそれを
やってるうちにまあなんかいろんなことが
起こってくるのでで例えばあの今アジア県
の中でうんも作ろうみたいな話がはい出て
きてるんですねそこにまアジアってま
シンガポールとかもそうなんですけども
いろんな言語があってそれぞれの翻訳とか
それをまたがるようなアプリケーションと
かって必要とされてんですけどもなかなか
それのあのいいものがないとであの当然
そのアメリカとか中国の企業は大きなもの
作ってるんですけどもじゃあそのマイナー
な言語同士をちゃんと変換できるかって
言うとできてないしでその上にまいろんな
ガードレールとかですねあのラグとか
いろんなシステムを入れていかないといけ
ないのでそうすると例えばそういった
プロジェクトに日本が一緒にやりましょう
よつてじゃ日本語データも入れてその
トーナーアジアの各国ごとの変換をやり
やすくしていくみたいなんですねでこれを
トーナーアジアの国と一緒にやりましょう
みたいなのは割とできる可能性があるん
ですはいえとかはちょっとね面白いかもし
まだその余地があるところをもうとにかく
ちゃんと張っていこうよていうえ今てそう
いうプロジェクトまだないんですかまだ
ないんですけども色々話をしようとしてい
てであと今中国がやっぱりなかなか出て
これないのでそうするとその辺って
やっぱり技術的にはあのあんまりカバー
する人がいないですよねだからそこ日本が
まGPUをたくさん買ったし開発者も
どんどん増えてるんで一緒にやりましょう
みたいなうんうんえめっちゃチャンスって
ことうんまあとはあれですよねさっきも
言いましたけど学習プロセスと水論プロセ
スって別なんでうん今のところそのさっき
のクーダとかそのNVIDIAのGPUが
やっぱぱそこの分野ではすごく先行してる
部分があるのでそれを崩していくって
なかなかまた無理ゲな部分があるんです
けどまそれはそれで別にね日本にチャンス
がなかったわけじゃないんですけどね本当
はねだって元々3Dゲーム用の技術なんで
そうなんだそうなんですよだから3Dゲー
ムって元々その各社がスクエニックスとか
それぞれのそのライブラリー持って
それぞれゲームエンジンを開発してたん
ですよでまそれが昔だったらシリコン
グラフィックスって会社があってそこが
オーGLって企画やってたりとかあと
Microsoftがダレxって技術出し
てきたりとかしてま軍用環境じゃないけど
そういう状況であったがゆえに大手の
メーカー以外そのプレステ用のゲームとか
作れなかったんですよねうんうんだけど
そのもうちょっとちっちゃな数人でやっ
てるソフトハウスみたいなところが3D
ゲーム作りたいよとなった時にそれ用の
プラットフォームホームがあったらそう
いうの作れますよねっていうことで
ユニティとかアンリアルエンジンとかって
のは出てきたんですよでもUnityとか
アンリアル用に作ればスマホでも動くし
プレステでも動くしXBOXでも動くし
みたいな感じになってんです今うんでも
その中でもアンリアルエンジンっていうの
が今すごい1番シア持ってんですけどで
そこのベースにnvdのCPUがありその
グラフィックボードがありクーダがあり
そのの上にリアルが乗ってますみたいな
感じになってたんでま逆にまそこもだから
昔のね反動体技術で30年前って日本が
結構世界のトップランナーだったんです
けど同じようにそのインテルとかにやられ
ちゃったわけですよその後ねでファブレス
になりそうAppleとかNVIDIA
みたいな会社って自分たちで工場持って
ないわけですよねで作ったようのtsmc
みたいなファウンドリーって言われる会社
が作っていてそこをま上うんしちゃってる
部分があってでも日本って垂直統合だった
んですよねずっとスマホでも垂直統合に
近いことをやってたんだけどまガラ系の
時代まで完全に垂直統合でやってたんでま
反動体でもそういったデジタル
プラットフォームでも要はインターネット
がそういう思想なんでそこの思想に全く
こう分かってなかったんだとデジタルって
のは垂直統合じゃなくて水平分業なんです
よっていうNVIDIAは多分日本の
ゲームメーカーさんからするといやあんな
ちっちゃかったいのになんか今すごいねと
思ってるし
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