茂木健一郎氏、カーツワイルの「シンギュラリティ」論に異議 「細胞内でスケール則は成り立たない」
「人工知能のシンギュラリティと、生物学の関係」と題した動画で、脳科学者・茂木健一郎氏が登場した。動画内で茂木氏は、レイ・カーツワイルが提唱する「指数関数的にAIの能力が向上し、やがて技術的特異点(シンギュラリティ)に到達する」との議論について、その現実性と限界を明快に語った。
茂木氏はまず、デジタルコンピューターの進化については、ムーアの法則を例としながら「AIの計算に使われるチップの性能は定期的に2倍、2倍と指数関数的に向上していて、それ自体は正しい」と認める。しかし、「カーツワイルの議論で問題なのは、細胞内の分子機械など生物学的なスケールにも同様にシンギュラリティが訪れると考えている点」だと指摘した。
「細胞の中は、ブラウン運動のようなランダム性や拡散による反応の制約が非常に影響していて、デジタルコンピュータの計算スケーリング則とは本質的に異なる」とし、「細胞の中の集積度を単純に上げていくという発想に意味はあまりない」と断言。「デジタルコンピューターが前提とするスケール則は、細胞の生理学の中では起こらない」と述べ、生物学的なプロセスへのAI応用の難しさを鮮やかに解説した。
さらに茂木氏は、「生物学へのAIの応用を考えたときに、こうした違いが非常に大きなボトルネックになるだろう」と問題提起。「細胞の中のシンギュラリティといってもそれはちょっと意味がわからない」とカーツワイル論に疑問を呈し、「それは彼の限界でもあるのかなと私は考えています」と独自の見解で締めくくっている。
茂木氏はまず、デジタルコンピューターの進化については、ムーアの法則を例としながら「AIの計算に使われるチップの性能は定期的に2倍、2倍と指数関数的に向上していて、それ自体は正しい」と認める。しかし、「カーツワイルの議論で問題なのは、細胞内の分子機械など生物学的なスケールにも同様にシンギュラリティが訪れると考えている点」だと指摘した。
「細胞の中は、ブラウン運動のようなランダム性や拡散による反応の制約が非常に影響していて、デジタルコンピュータの計算スケーリング則とは本質的に異なる」とし、「細胞の中の集積度を単純に上げていくという発想に意味はあまりない」と断言。「デジタルコンピューターが前提とするスケール則は、細胞の生理学の中では起こらない」と述べ、生物学的なプロセスへのAI応用の難しさを鮮やかに解説した。
さらに茂木氏は、「生物学へのAIの応用を考えたときに、こうした違いが非常に大きなボトルネックになるだろう」と問題提起。「細胞の中のシンギュラリティといってもそれはちょっと意味がわからない」とカーツワイル論に疑問を呈し、「それは彼の限界でもあるのかなと私は考えています」と独自の見解で締めくくっている。
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