ChatGPT やその他の AI システムは、汎用人工知能という長期的な技術の夢と、”特異点シリコンバレーのチップ業界の著名人で元スタンフォード大学教授 ジョン・ヘネシー と信じています。
ヘネシーは月曜、 TechSurge カンファレンス. 「シンギュラリティ、つまりコンピュータが人間よりも実際に能力を発揮するこの転換点が、私たちが思っていたよりも近づいているという感覚に、誰もが目覚めています。」
ヘネシーはコンピューティングの最高賞であるチューリング賞を同僚のデイブ パターソンと共に受賞しました。これは、エネルギー効率の高いスマートフォン チップを可能にし、現在では事実上すべての主要なプロセッサの基盤となっているコンピューティング アーキテクチャを開発したことで認められました。 また、Google の親会社である Alphabet の会長でもあります。
AI は確かにコンピューティングを変革しています。人間の脳に着想を得たニューラル ネットワーク処理方法に依存して、パターンの発見における新しい問題に取り組み、最近では新しいテキストや画像を生成しています。 AI は何年にもわたってコンピューティング業界全体に広がり、音声認識が主流になり、顔で電話のロックを解除できるようになりました。 しかし、2022 年に OpenAI の ChatGPT が登場したことで、AI への期待が高まりました。ChatGPT は、さまざまな質問に答え、アドバイスを提供し、健康診断に合格し、会話を行い、プログラムや詩を書くことができます。
Microsoft は、GPT テクノロジを使用して Bing 検索エンジンの新バージョンを強化しており、Word、PowerPoint、Excel などの他のツールでより広く使用する予定です。 AI のパイオニアである Google は、2 月に Bard と呼ばれる競合する AI ツールを発表しました。
不明なのは、比較的狭いタスク向けに訓練された今日の AI が、人間の脳の多用途性に匹敵するほどに成長するかどうかです。 ヘネシーは楽観的です。
「私たちの中には、汎用人工知能が実現するのは 40 年か 50 年先だと考えていた人もいます。誰もが、おそらく 10 年か 20 年は視野が広がっていると思います」と Hennessy 氏は述べました。 セレスタ・キャピタル-で開催された組織的な会議 コンピューター歴史博物館 カリフォルニア州マウンテン ビューで。 “
AI の根本的なブレークスルーは、トレーニング データから学習することです。これは、従来の if-this-then that ソフトウェアではキャプチャしなければならなかった現実世界の複雑さをコンピューターがナビゲートするのに役立つアプローチです。 「基本的に、私たちがやっていることは、人々が書かなければならない多くのコード行を使ってプログラミングするのではなく、データを使ってプログラミングすることです」と彼は言いました。
ジェネレーティブ AI、特に大量のトレーニング データから新しい素材を合成する ChatGPT のようなツールの問題の 1 つは、誤解を招く可能性があることです。 今日、AI と人々が AI を使用して、現実と「幻覚」、つまりもっともらしく聞こえることが多い空想のデジタル飛行を区別することは困難です。
Hennessy は、今日の AI を「増幅装置」と見なしています。これは、Microsoft が AI を「副操縦士」として位置づけているのと同様の概念です。
「完璧なビデオや PowerPoint プレゼンテーション、完璧なパラグラフを手に入れることはできないかもしれません。しかし、実際に作業できるものを手に入れて、人間の知性を使ってそれをさらに良くすることができるかもしれません」と Hennessy 氏は述べています。
Google もこの問題を懸念しており、ChatGPT が多くの注目を集めるまで Bard のリリースを急がなかったのはそのためです。
「Google はこれを製品化することをためらっていました。まだ製品化する準備ができていないと考えていたからです。しかし、デモンストレーション車両としては、これは素晴らしい技術だと思います」と Hennessy 氏は述べています。 「間違ったことを言ったり、時には有毒なことを言ったりするシステムを作りたくないでしょう。そうです。これにはある程度の注意が必要です。」