はじめに

技術の進歩に伴い、特化型AI（ナローAI）と汎用AIが普及しつつあります。私たちはこれまで特化型AIの領域にありましたが、現在は汎用AIへと向かっています。特化型AIとは、単一のタスクのみを実行できるAIを指します。

「強いAI（ストロングAI）」という用語は、はるかに高度な汎用AIの一種を指します。これは、人間と同様に、与えられたあらゆる汎用的なタスクをこなすことができるシステムのことです。

汎用AI

汎用人工知能（AGI）は、人間の知能と同等のレベルに達しています。AGIシステムは、人間が行えるあらゆるタスクを遂行可能です。また、割り当てられた特定の機能に関しては、人間よりも効率的にタスクをこなすこともできます。しかし、割り当てられていないタスクを遂行する能力は持ち合わせていません。一方、人間は特定のタスクにおける熟練度では劣る場合があっても、AIアプリケーションよりもはるかに幅広い種類の機能をこなすことができます。

AGI（汎用人工知能）とは、映画などで描かれるようなタイプのAIを指します。AGIは、人間のような汎用的な知性を発揮し、あらゆる問題を解決できる機械でもあります。

「ストロングAI（強いAI）」や「ディープAI」は、この汎用人工知能を指す言葉です。これらは、思考、理解、学習といった汎用的な知性を備えた機械という概念を表しています。また、人間と同様に、その知性を活用してあらゆる状況下で問題を解決することも可能です。

ストロングAIは、「心の理論（Theory of Mind）」というAIの枠組みを採用しています。この枠組みは、人間のニーズ、感情、信念、思考プロセスを単に模倣やシミュレーションするのではなく、それらを認識できるように機械を学習させる役割も果たします。

AGIの研究者は、機械に意識を持たせる方法を解明しなければなりません。そのためには、機械に一連の認知能力をすべて備えさせるようなプログラミングを行う必要があります。

ナローAI

ナローAI（狭義のAI）は、人工知能の一種です。このタイプのAIでは、学習アルゴリズムが単一のタスクを実行します。そのタスクを通じて得られた知識が、他のタスクに自動的に適用されることはありません。

ナローAIは、人間の介入を必要とせずに単一のタスクを遂行します。言語翻訳や画像認識は、ナローAIの代表的な活用例です。

現在利用されているAIアプリケーションの大部分は、ナローAIとして開発が始まります。「弱いAI（ウィークAI）」とも呼ばれるナローAIは、その機能や適用範囲が限定された人工知能です。

特化型AI（ナローAI）の例

顔認識・画像認識ソフトウェア

FacebookやGoogleなどで活用されている「弱いAI（ウィークAI）」のシステムです。写真に写っている人物を識別する機能は、その代表的な例と言えます。

対話型アシスタントおよびチャットボット

Googleアシスタント、Siri、Alexaなどは、広く利用されているバーチャルアシスタントの例です。また、小売店での商品返品手続きをサポートするような、よりシンプルなカスタマーサービス用チャットボットもこれに含まれます。

自動運転車両

特化型AIの活用例には、完全自動運転車や半自動運転車が含まれます。さらに、自律飛行するドローン、自律航行する船舶、工場内の自律型ロボットなどもこれに含まれます。

予知保全のためのモデル

これらのモデルは、機械から得られるデータを使用します。このデータは多くの場合、センサーを通じて収集され、機械の部品がいつ故障するかを予測して、事前にユーザーに通知するために利用されます。

推奨を行うエンジン

「弱いAI（Weak AI）」システムとは、ユーザーが次に何を好むか、あるいは何を検索するかを予測するシステムのことを指します。

ナローAIと汎用AIの比較

ナローAI

汎用AIとナローAIは、これまで並行して存在してきました。私たちは現在、ナローAIの領域に長く留まっていますが、汎用AIの実現に向けて進んでいます。ナローAIとは、単一のタスクのみを実行できるAIを指します。例えば、スパムフィルタリングツールや自動運転車などがその例です。これらはいずれも、高度な技術を応用したものです。

こうしたAIを表すには「ナローAI」という言葉が適しています。IBMのスーパーコンピュータ「Watson（ワトソン）」は、クイズ番組『ジェパディ！』で人間の専門家を打ち負かす能力を持っていますが、それでも人間の専門家とあらゆる面で競えるわけではありません。Wikipediaの大部分を読み込むような処理が可能であっても、あくまで「ナローAI」の一例として位置づけられています。

当面の間、Watsonは依然としてナローAIであり、いわゆる「弱いAI（Weak AI）」の域を出ません。「弱いAI」とは、特定の分野において知能を発揮するものの、その分野内で専門的なタスクを実行するコンピュータシステムにとどまるものを指します。

汎用AI

汎用AIは、はるかに複雑な概念です。これは、人間のように、与えられたあらゆる汎用的なタスクをこなすことができるシステムを指します。汎用AIの理想は、システムが認知能力を備えていることです。また、人間と同様に、周囲の環境に対する一般的な経験的理解を持つことも求められます。同時に、人間よりもはるかに高速にデータを処理する能力も備えています。

その結果、システムは人間の知識、認知能力、そして処理速度を凌駕することになります。これはまた、人類という種を追い越すという、種としてのあり方を決定づけるような、極めて興味深い瞬間をもたらすことになるでしょう。

「弱いAI（特化型AI）」と「汎用AI」の違いを見分けるためのポイントを、さらにいくつか挙げます。

簡潔な定義
これは人工知能の一種です。人間の知的な振る舞いを模倣し、機械が複雑な問題を解決できるようにします。
汎用AI（General AI）は、現時点ではまだSF（サイエンス・フィクション）上の概念に過ぎません。しかし、もしこれが現実のものとなれば、機械は人間と同等の完全な認知能力を持つことになるでしょう。

目的
特化型AI（Narrow AI）は、あらかじめ定義され、実行や解決を学習させられた一連の機能のみを行います。
強力なAI（Strong AI）は独自の「心」を持ち、その「心」が想像しうるあらゆるタスクを遂行できるようになります。

意識
弱いAI（Weak AI）には自己意識が備わっていません。
強力なAIは、真に知的であるとみなされるに十分な知性と自己意識を持つことになります。

機械が人間の関与なしに思考し、意思決定やタスクの遂行を行えるようになれば、人工知能は「汎用AI」や「強力なAI（ストロングAI）」に分類されることになります。それまでの間は、機械によるタスク遂行を支援するために設計された「特化型アルゴリズム」が、私たちの生活を変え続けていくでしょう。

汎用AIの利点

得られた知識と経験を活かした将来の計画立案
人間は過去の経験を活かして将来の計画を立てる能力を持っています。経験を積むにつれて、その情報を利用して計画を策定し、未来を切り開いていくことができます。一方、狭義のAI（特化型AI）を搭載した機械は、人間による行動のプログラミングに依存しなければならず、自ら将来の戦略を立案することはできません。

状況の変化に応じた調整と適応
汎用AIを搭載した機械は、変化する状況にも適応できるようになります。弱AIや狭義のAIは、アルゴリズムにプログラムされた変数にしか反応しませんが、汎用AIは状況に応じてその場で判断を下す能力を持っています。

推論能力
狭義のAIとは異なり、汎用AIは推論を行うことができます。汎用AIを搭載した機械は状況を評価し、人間から教わった範囲外のことであっても、自ら行動方針を決定することが可能になります。

パズルの解決
AIアルゴリズムは、ビデオゲームやチェスの対局で勝利を収めてきました。これらの成果は、AIがパターンやプログラムに従う能力を持っていることを示しています。しかし、まだ解決の糸口が見つかっていない難問も存在します。機械がこうしたパズルを解けるようになったときこそ、汎用AIが実現したと言えるでしょう。

常識の発揮
常識もまた、人間特有の資質の一つです。プログラムされた情報だけでは答えが出せない場合、常識的な判断が必要になることがあります。弱AIには常識が備わっていませんが、人間の認知能力に匹敵するためには、機械も常識を発揮する必要があります。

意識
汎用人工知能（AGI）を実現するには、機械が意識や自己認識を持つ必要があります。

数学の領域を超えて
AGIを搭載した機械は、単なる数学の方程式以外の問題も解決することができます。

感情やニーズの認識
汎用AIは、他の知的存在のニーズ、感情、思考プロセス、信念などを読み取ることができるようになります。これは「心の理論（Theory of Mind）」レベルのAIと呼ばれるものです。この種のAIは、単に人間の行動をシミュレーションしたり模倣したりするのではなく、人間を真に理解する機械となります。

特化型AI（Narrow Intelligence）の利点

ボットと特化型AI（ANI）
急速に発展している分野である「ボット」は、特化型AI（ANI）が実際に活用されている好例です。ボットとは、単純かつ反復的なタスクを自動的に実行できるソフトウェアのことです。

顧客エンゲージメントにおける特化型AIの影響
特化型AIを搭載したボットは、カスタマーサービスにおける反復的な業務を自動化できます。ナレッジベースの検索や、製品詳細、配送日、注文履歴などの確認を行うことが可能です。
ボットは、顧客対応において一貫性、正確性、そして迅速さを提供します。人間とは異なり、同じ作業を繰り返しても退屈することはありません。

医療分野での応用
特化型AIは単一のタスクに集中し、人間よりもはるかに優れた精度でそれを実行できます。例えば、皮膚がんの画像​​を十分に学習させたディープラーニング（深層学習）アルゴリズムは、経験豊富な医師よりも高い精度で皮膚がんを検出できるようになります。

教育
現在のAIアルゴリズムは、教師が生徒の学習における課題（つまずき）を特定し、それに対処するのを支援できます。また、教師自身のカリキュラムにある問題点の特定や改善にも役立ちます。こうしたAIアルゴリズムは、生徒を知識へと導くために教師が必要とする複雑な対人スキルを習得するにはまだ程遠い段階にあります。しかし、教師が自身の指導の質を高めるための強力なサポート役となることは間違いありません。

日常業務の自動化
特化型AIは、多くの業務における退屈で反復的な作業を自動化できます。その一方で、人間の配慮や注意を必要とする部分は人間に任せることができます。カスタマーサービスはその興味深い例です。AI搭載のチャットボットが、多くの顧客から寄せられる単純で些細な問い合わせに対応し、人間の従業員はより複雑な案件の対応に専念できるようになります。これは自然言語処理や自然言語生成の技術によって実現されています。その結果、顧客の不満は減り、待ち時間は短縮され、従業員の時間をより有効に活用できるようになります。

結論

AGI（汎用人工知能）の実現には、まだ長い道のりがあります。AIは絶えず新たなブレークスルーやマイルストーンを達成し、急速な進化を遂げています。人間の知能と比較すると、AIにはマルチタスクをこなし、情報を記憶・想起する能力もあります。AIは休むことなく稼働し、超高速で計算を行うことが可能です。また、膨大な記録や文書を精査し、偏りのない判断を下すこともできます。

現時点では、汎用AIの実現には至っていません。しかし、特定のタスクに特化したAI（ナローAI）はすでに数多く利用されており、その活用は今後数年間で飛躍的に拡大すると予想されます。これは私たちの日常生活に大きな影響を与えるでしょう。利便性や社会的な受容性の向上に加え、医療、教育、プライバシー、雇用、経済、倫理など、多岐にわたる分野において改善がもたらされるはずです。