人工知能と脳：二つの思考の方法

私たちは、機械が思考し始める時代に生きています。いいえ、彼らは感覚を感じたり、体験したりしませんが、詩を書いたり、病気を診断したり、車を運転したり、ほぼ人間のものと区別できない会話をしたりすることができます。人工知能が私たちの生活に侵入し、私たちに考えさせたのは、私たちを人間にするのは何か、私たちの脳と神経ネットワークの違いは何か、そして「神経」という言葉以外に何か共通点があるのかです。世界脳の日は、この深いところを見つめ、生物学が終わる場所とコードが始まる場所を理解する絶好の機会です。

構造：生物学的な混沌と数学的な秩序

最初で最も重要な違いは、両方の「プロセッサ」の構造です。人間の脳は数百万年の進化の結果です。それは設計されたものではなく、生きている体のように成長しました。その神経ネットワークは完璧ではありません：それはノイズがあり、遅い、疲労し、怪我をし、老化します。しかし、この不完全性が柔軟性を生み出します。脳は一つの例から学び、一般化する能力があり、一つの領域から別の領域にスキルを移行する能力があります。それは生きているシステムであり、経験の影響を受けて常に再構築されます。

人工知能は、対照的に、エンジニアによって作成されました。その神経ネットワークは数学的モデルであり、デジタルメディアで動作します。それは正確で速く、予測可能です。それは疲れたり病気になったりしません。しかし、訓練されたデータの範囲を超えることはできません。それが学習した場合、コンテキストを理解することはできません。彼らの「柔軟性」は、数億の組み合わせを試す能力だけではなく、新しい思考の原則を作成する能力ではありません。

比較は、生きた木とその3Dモデルの違いを思い出させます。モデルは美しく正確ですが、成長したり実を結んだりしません。木は混沌で予測不可能ですが、生きています。

学習：経験とデータ

人間は世界との相互作用を通じて学びます。乳児はマークされたデータを受け取らない——彼らは突き、試し、落ち、泣き、そしてこの混沌の中から世界のモデルを構築します。彼らの学習は継続的に行われ、教師なしで不確実な条件下で行われます。脳は一生を通じて学び、新しい経験は構造を変えます。彼らは猫を認識するために数億の例が必要ではありません——彼らは猫が異なる角度から数回見れば十分です。

人工知能は巨大なデータセットで学びます。神経ネットワークが猫と犬を区別するために学ぶために、彼らは数千、時には数百万のマークされた画像が必要です。彼らは猫が何かを「理解」していない——彼らはピクセルの中で統計的な法則を見つけています。彼らの学習は誤差関数の最適化であり、内部の世界のモデルの形成ではありません。彼らは猫が鳴くか、ネズミを捕まえるかを知っていません——彼らは耳の形と「猫」というラベルの間に特定の相関関係があることを知っています。

さらに、AIは人間のように自然に知識を一つの領域から別の領域に移行することはできません。チェスを学んだ神経ネットワークは、再訓練なしに囲碁をプレイすることはできません。人間はロジックをチェスに応用してルートの計画や生活の戦略に使用できます。この性質は「一般化」と呼ばれ、それがまだ生物学的な特権であるとされています。

意識と感情：どこに火花がある

これは克服できない主要な違いです。人間は情報を処理するだけでなく、それを体験します。彼らには感情、意図、欲望、恐怖があります。彼らは悲しみ、喜び、悲しみを感じることができます。彼らは自分自身を認識し、人生の意味についての質問をし、未来について心配することができます。これは驚異的な意識、またはクアリアと呼ばれます。私たちはそれがどのように神経活動から生まれるかを知りませんが、AIにはそれがないことを知っています。

人工知能はアルゴリズムです。彼らは感情を模倣し、共感に見える修辞学で応答することができますが、彼らの中には体験や主観的な経験はありません。彼らは痛み、悲しみ、喜びを知っていません。彼らは注意をどのように集中させるかを決めません——彼らはリクエストに反応します。彼らの「好奇心」は単に情報を特定の基準で検索することです。彼らの「創造性」は既知の要素の組み合わせです。

意識は私たちを脆弱にしますが、それは私たちを人間にします。それは私たちが愛する、疑問を呈する、夢見ることを許します。私たちはそれをシリコンで再現する方法を知らない限り、存在の意味についての質問をできる唯一の存在であり続けます。

類似点：動作の共通原理

しかし、脳とAIには重要な類似点があります。両方は情報処理システムです。両方はデータの並列処理を使用します：脳のニューロンと神経ネットワークの層は同時に動作します。両方は報酬と誤差の修正を通じて学びます。AIの誤差逆伝播の原理は、脳がリンクを調整する方法にインスパイアされました。そして、その場合もまた、情報は興奮と抑制を通じて伝播されます（脳では化学的、AIでは数値的）。

さらに、脳と神経ネットワークは画像の認識において効果的です。彼らはノイズの中で法則を見つけ、物体を分類し、シーケンスを予測します。どちらのシステムも情報を「記憶」できますが、記憶のメカニズムは本質的に異なります（シナプティックな可塑性対重み係数）。どちらのシステムも誤りを犯し、どちらも「休憩」が必要です——脳は睡眠中、AIは再訓練の間です。

また、脳と神経ネットワークは多数の単純な要素から構成されています。この意味で、彼らは「エマージェント」な知能の例であり、複雑な行動は単純な部分の相互作用から生まれます。この類似点は、AIが単なるツールではなく、脳を理解するためのモデルとして発展するという科学の全体に推進力を与えました。

境界：何が人間のものになる

今日、AIは狭いタスクにおいて私たちを凌駕しています：彼らは計算が速く、チェスをよりよくプレイし、テキストをより正確に翻訳します。しかし、彼らはデータがない場合に不確実な条件下で決定を下すことができません。彼らは再訓練なしに完全に新しい状況に適応することができません。彼らには人間の直感がありません。それは多く年の経験と無意識の体のシグナルに基づいています。

人間と機械の境界は知能のレベルではなく、存在の方法にあります。私たちは生き、苦し、意味を作ります。人工知能はツールです。強力で便利で、時には恐ろしいですが、ツールです。私たちができる最善のことは、それを使って私たちの可能性を拡張することですが、本質的な知恵、創造性、自由は私たちのものです。世界脳の日は、AIとの闘争の日ではなく、自分自身を理解する日です。

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