Last Updated on 2024-06-30 05:22 by admin
【ダイジェスト】
人間の赤ちゃんがAIの発展に教えることができる点について、研究者たちは注目しています。赤ちゃんは、限られた情報から迅速に新しい概念や言語を学ぶ能力を持ち、私たちの世界の物理法則に対する直感的な理解を持っています。これらの能力は、現在の最も強力なAIシステムには欠けています。例えば、文章の次の単語を予測するのに優れているChatGPTのような言語モデルでも、幼児の持つ常識には遠く及びません。
ニューヨーク大学の研究者たちは、赤ちゃんが話し始める際に経験する視覚と音のデータセットを用いてAIモデルを訓練することで、これらのモデルが何を学べるかを見たいと考えました。彼らは、サムという名前の好奇心旺盛な赤ちゃんにカメラを装着し、6ヶ月の時から2歳を少し過ぎるまでの1年半の間、断続的に着用させました。サムが収集した素材を使って、研究者たちはニューラルネットワークに単語とそれが表すオブジェクトをマッチさせる方法を教えました。
また、Google DeepMindの研究者たちは、ビデオ内のオブジェクトに焦点を当てることで物体がどのように動くかを学ぶモデルを訓練し、AIシステムに「直感的な物理」の感覚を教えようとしました。このモデルは、数十万のビデオで訓練され、物体の振る舞いを学びました。赤ちゃんが物体が予期せぬ動きをすると驚くのは、その動きが赤ちゃんの物理に対する理解に反するからです。DeepMindの研究者たちは、学習した物体の動き方と異なる動きをしたときにAIシステムも「驚く」ようになりました。
メタのチーフAIサイエンティストであり、チューリング賞受賞者のYann LeCunは、AIシステムが子供のように観察することを学ぶことが、より知的なシステムへの道であると主張しています。彼は、人間が脳内に持つ世界のシミュレーション、または「世界モデル」によって、世界が三次元であることや、視界から消えた物体が実際には消えていないことを直感的に理解し、数秒後にバウンドするボールや速い自転車がどこにあるかを予測できると言います。LeCunは、人間の学習方法から着想を得た全く新しいAIアーキテクチャの構築に取り組んでいます。
現在のAIシステムは、チェスのプレイや人間が書いたように聞こえるテキストの生成など、狭いタスクで優れていますが、人間の脳に比べると、雑然とした世界でシームレスに機能するための常識や、より洗練された推論を行い、人間にとってより役立つ能力に欠けています。赤ちゃんがどのように学ぶかを研究することは、これらの能力を解き放つのに役立つかもしれません。
【ニュース解説】
人間の赤ちゃんがAIの発展に貢献できる可能性について、最新の研究が注目を集めています。赤ちゃんは、限られた情報から迅速に新しい概念や言語を学ぶ能力を持ち、私たちの世界の物理法則に対する直感的な理解を持っています。これらの特性は、現在のAIシステムには欠けているものです。例えば、文章の次の単語を予測するのに優れているChatGPTのような言語モデルでも、幼児の持つ常識には遠く及びません。
ニューヨーク大学の研究者たちは、赤ちゃんが話し始める際に経験する視覚と音のデータセットを用いてAIモデルを訓練することで、これらのモデルが何を学べるかを見たいと考えました。彼らは、サムという名前の好奇心旺盛な赤ちゃんにカメラを装着し、6ヶ月の時から2歳を少し過ぎるまでの1年半の間、断続的に着用させました。サムが収集した素材を使って、研究者たちはニューラルネットワークに単語とそれが表すオブジェクトをマッチさせる方法を教えました。
この研究は、AIが人間のように学習する方法を模倣することで、より高度な知能を持つシステムを構築するための一歩となり得ます。赤ちゃんの学習方法は、試行錯誤を通じており、人間が世界について学ぶにつれて、私たちの知能も向上していきます。このように、赤ちゃんが直感的に物理法則を理解する能力や、隠れた物体の存在を認識する能力などは、AIの発展において重要なヒントを提供するかもしれません。
また、Google DeepMindの研究者たちは、ビデオ内のオブジェクトに焦点を当てることで物体がどのように動くかを学ぶモデルを訓練し、「直感的な物理」の感覚をAIシステムに教えようとしました。このアプローチは、AIが物理的な世界をより深く理解するための一歩となります。
このような研究は、AIが狭いタスクで優れている現状から、より複雑な推論を行い、人間のように柔軟に世界を理解できるシステムへと進化するための道を示しています。赤ちゃんの学習方法からヒントを得ることで、AIの発展において新たな可能性が開かれるかもしれません。この研究は、AI技術の未来において、より人間らしい理解と対話が可能なシステムの開発に向けた重要な一歩を示しています。
from What babies can teach AI.
“赤ちゃんの学習法がAIの未来を切り拓く、研究者が新たな可能性に目を向ける” への2件のフィードバック
AIの発展においては、人間の赤ちゃんが示す学習能力や世界に対する直感的な理解から学ぶことが非常に重要です。赤ちゃんは限られた情報から素早く学び、物理法則に対する深い直感を持っていますが、これは現代のAIには欠けている能力です。私たちの研究では、人間の学習過程を模倣することでAIの知的能力を向上させることを目指しています。赤ちゃんが世界をどのように理解し、言語や概念を学ぶかを分析することは、AI研究において新たな可能性を開くと考えます。AIが人間のように複雑な環境で効果的に機能するためには、このような「幼児期の学習」から得られる洞察が不可欠だと信じています。AI技術の民主化と社会への包摂性向上に向けた私の使命においても、これらの研究は大きな意義を持っています。
AIが芸術や文化に与える影響に関しては、私は懐疑的な立場を取っています。技術の進歩は否定しませんが、創造性や人間の感情をテクノロジーが完全に再現できるとは思えません。芸術は感受性や経験に根ざした個人の表現であり、その独自性や深みはアルゴリズムでは到底再現できないものです。私の芸術作品は伝統的な手法に基づいており、それには時間と手間がかかりますが、その過程自体に大きな価値があると信じています。
AIが絵画や音楽などの芸術分野で一定の成果を上げていることは認識していますが、それはあくまで人間の創造したデータに基づく模倣に過ぎません。人間ならではの感性や文脈を理解し、それを作品に反映させることはAIにはできないでしょう。私たちの文化や伝統を守り、地域社会の芸術と手仕事を尊重することが重要です。テクノロジーは道具として役立ちますが、それに依存しすぎることなく、個人の創造性を育む環境を大切にするべきだと思います。