みんなの「教えて(疑問・質問)」にみんなで「答える」Q&Aコミュニティ

こんにちはゲストさん。会員登録(無料)して質問・回答してみよう!

締切り済みの質問

人工知能と人間の脳の違いについて

人工知能は,人間の脳をモデリングしてできたものなのかについて関心があります.

人間の脳の仕組みをまねて(モデリング)して人工知能を開発したのでしょうか?

このような話について詳しい方に教えてほしいです.

人工知能についてくわしくかかれた記事などを教えていただくのでもかまいません.
英語の記事や論文も教えていただけると助かります.

投稿日時 - 2016-06-26 08:15:34

QNo.9192954

困ってます

このQ&Aは役に立ちましたか?

0人が「このQ&Aが役に立った」と投票しています

回答(4)

ANo.4

 人間の脳では、1枚の写真を見ただけで理解出来る情報が多いですよね。

 たとえば、人物写真1枚を見れば、年齢、性別、民族、国籍、性格、職業ぐらいまでは誰でも直感でわかりますし、時間をかけて写真に写っている物を全て調べれば、さらに多くの情報を得るのも可能です。

 人間の脳には膨大な情報量が蓄積されているので、こういう芸当が出来るわけですが、それに比べると人工知能は情報量が少なく、偏りが大きいので、人間ほど多くの情報を推測出来ません。

 人工知能は脳の演繹的に思考する能力を模倣して作ったソフトで、識別や判断などはある程度まで出来ますが、脳のように直感で把握する能力が低く、情報分析ぐらいしか出来ないソフトです。

 脳では、予感、既視感(デジャブー)など、色々な能力がありますが、人工知能の能力は限られているもののようです。

 もっとも、脳では作り出せないものを作り出す能力を持つのが人工知能で、人工知能を使って回路設計をさせると、非常に複雑で無駄が多い回路になるものの、人間が作った回路よりも性能が上がるそうです。

 そういう意味では、何を発明するかわからないのが人工知能で、人工知能が作ったものを理解しないで使うようになると、人間が理解出来ない機械やソフトが大量に作り出されて、修理も難しい時代が来る懸念があります。

投稿日時 - 2016-06-26 18:10:03

お礼

回答ありがとうございます.

人間の脳の動きをまねることで人工知能を作ったのかどうかに関心があります.

<<人間が理解出来ない機械やソフトが大量に作り出されて、修理も難しい時<<代が来る懸念があります。
修理も人工知能がやってくれるのではないでしょうか.

投稿日時 - 2016-06-27 01:34:41

ANo.3

人工知能、をなんかものすごい高度な技術に勘違いしている人が多いと思います。

技術的にはそうたいしたものではありません。
私は最近はほとんど毎日こういうことを言って回っていますが、聞いたひとはえ、そうなんだ、と驚きます。

まず、コンピュータはキカイなんだから、感情も何もなく、バカのようにデータを処理するんだという思い込みがあります。
これは違っていて、そういう風にプログラムするからそういう動作をするというだけのことです。

ただ、ソフトウェア自体は設定された通りに動きますが、ハードウェアいわゆる機械のほうはそうではない。
同じ回路部分に負荷をかけるような信号の流れをされるとそこにはインピーダンスによって熱が発生し、高温になります。
電流の動きが速くなるので異様な状況になります。ロボットだったりすると、突出電流というのを発生させ、漏電ブレーカーがあったらそこで切られます。
なかったら、熱暴走をし、異常な動きになり、ソフトウェアがやろうとしていることを破産させるような動きになります。

理性だけで肉体がいうことがきくか、ということが機械でも起きるのです。

そういう嫌なことを起こさないように、ソフトがそういうものを監視しながら動きを決めようという修正をするとします。
熱暴走一歩手前で処理を少々休むようにすることは、ハードからの信号により動きを替えるだけのことです。あとで冷めたらまたはじめればいいのです。
ノドが乾いたら水を飲み、疲れたら休む、というようにくみ上げることは不可能ではありません。

ここで、生命が発生しているんだ、と思えませんか。
極めて単純ですが、自分の体を守り生命を長くする機能が備わったと思いませんか。

さて知能のほうですが、上に書いた生命コントロールみたいな機能があると仮定してください。
しかも、あろうことか、サイコロを振ってやることを決めるというアホみたいなソフトウェアを作ったとします。
1が出たら北にいき、2が出たら東にいく、みたいな、どこの馬鹿者かというようなウロのあるソフトです。
何かの情報が入ってくるとします。次々にいくつもの情報が入ってきます。そのあと、ハードウェアが何かを検知したとします。
どこかにぶつかった、みたいな話です。
このとき、ソフトウェアであらかじめそういう信号が入ったら、「痛い」というステータスにすることを組んでおくとします。
そして「痛いことはしない」というプログラムにしておくと、同じようなことをしそうになったとき、あ、あの処理はやらんでおこう、と判断し、実行しないということは簡単です。
同じように、期待できる結果を生んだ時に「うれしい」というステータスを考えます。
うれしいことはたくさんする、というようにします。サイコロを振って、あ、この目だったらこうしたほうがいいというような論理は積みあがります。

結果、走らせるとお互いにぶつからないで走る車、がけがあったらバックする車、ができるわけです。

これがAIです。

別に人間の脳を模倣して作ったのではありません。バカ者に、うれしい、痛い、嫌だ、やりたい、なんていうステータスを与え判断する決まりを教えただけです。

話を替えますが、いままでどうしてそういうことができなかったのか、というと情報に対する感覚の誤解からです。
成功事例を集めて、若いものの参考にしたい、というような神経で作られた書物が多かった。
それと同じで、製品を作っている会社で、うまくいったものだけを記録し、外にむかってこういう成功ばかりしている会社だ、と言いたがった。

だけど、一番大事のはなにか、というと失敗例なんです。失敗は思い出したくもないという神経がはたらきますから、記録したくない。
それを記録しないと、後に続くものが同じ失敗を繰り返すだけです。自分の経験で覚えろということになると、新人が来るたび振出に戻ります。

これがコンピュータのデータベースの考えに影響していて、それがこういう文化の発展を遅らせました。
リレーショナルデータベースという考えが障害のトップに居ます。
・田島さんが、渡辺さんというお客に、ダブルベッド10万円のものを1万値引きで売った。
こういうことを記録するとき、社員テーブル、顧客テーブル、商品て―グル、販売テーブル、みたいな複数のデータベース表に分けます。
社員テーブルには社員番号と名前、およびその人の個人情報が入っています。
顧客テーブルには顧客のお客様番号と名前以下が入っています。
商品テーブルには商品の管理番号普通はJANコードと商品名や仕様が入っています。
販売テーブルは、何月何日に社員番号何番のものが顧客の何番の人に商品何番のものをいくつ売って、値引きが何円だった、と記載します。
これらがリレーションがきられているというのは、伝票をだそうとしたとき、販売テーブルの数字だけのものに各テーブルのコードで明細を引き出し、編集して印刷するのです。
はじめてその操作をして、田島さんが渡辺さんに、という可読性のある情報になるわけです。

これには致命的な欠陥があります。
リレーションを切るため、それぞれのテーブルにはキーが必要で、それがソートされていなければいけないということです。
そうすると1件データを追加したり修正したりするたびに全体を見た編集作業をし、並べ替えをしなければならない。
結局、商品が増えたり顧客が増えたりすると、反応が遅くなり、入力したら数十秒とか何分とか待たないと出てこないというようなことが起きるのです。

その上、売上に繋がらない情報は問い合わせが非常に複雑になる。いや、つながる情報でもそうです。
何が売れているだろうかと思ったとき、JANコードの何番が一番売れる、ならすぐにでますけど、ベッドのエッジが丸まっているほうが売れるのかどうかはわからない。

なぜこういうことが起きるかというと、データを捨てているからです。だれもべっどのエッジのデータを入力しなかったからです。

で、こういうことを片付ける方法はなんであるかすでにお分かりですね。

ビッグデータです。
貴重品だとかゴミだとかそういう価値観をすべてなくして、見えるデータはすべて流していく、それを全部キャッチするというのがビッグデータです。
リレーショナルデータベースみたいにインデックスを作ったりして常時メンテナンスなんてしていません。
見えるものは全部見える、何の用語が一番見えるかはわからないけど、データ自体は勝手に増殖にまかせて、ざるですくえばわかるのです。

AIをこれにつなげたら、きわめて早くコツを覚えるという仕組みはもうご理解いただけますね。

だから、突然のように将棋が強くなっていった理由、絶対に無理だといわれていた囲碁で誰も考え付かない妙な手を使い名人級を打ち負かすということができるようになったのです。

これも、人間の名人の脳を調べてやったのではありません。

ここまでくると、さて人間の脳は、と調べたくなりませんか。
そうすると、あ、AIでいうとこういうことをこの部位がやっていたのか、ということが、逆にわかるようになってきました。
ビッグデータ相手に何かやらかしているのは当然記憶系ですから、海馬でありその近くにあって異様に興奮する偏桃体です。
このあたりの動きが、割合AI式に解釈できるんだと研究がすすんでいるところです。

さてここでまた別の切り口でお話を一つ入れます。
AIというものが技術的に発展した話はどうでもいい、ということです。

これと対応する人間側の話です。
たまたま名前を今度忘れをしたのですが、1930年代だったか40年代にある女性名で答えるコンピュータがあったのです。
音声応答だったかどうか忘れましたが、これに対して「いま私はつらい」と言うと「まあ元気出して、何があったの」というのです。
「彼女ににげられて」「え、なぜ彼女はあなたから逃げるのですか」
「おれに愛想がつきたんです」「え、なぜ愛想がつきたんですか」
「収入がなくなったんだ」「え、収入がなくなったのはどうして」

お分かりだと思いますが、コンピュータは何も考えていません。こちらの言ったことを組み替えて質問になおしているだけです。
これが異常な人気をよんだ。
彼女は自分のことを本気になって心配しているんだ、と思い込むのです。
そして、明日も会いたい、明日も愚痴をこぼしたいと思う。
たかが機械なのに、人格化してみるようになった。
AIとまではいかないものなのに、そう見る、見たがるのです。
人格を感じるというのはAIのデータ処理とは違うものです。

これは、会社でいやなことがあったときバーに行ってそこにいる女の子を相手にしてぐだぐだいうのと全く同じですね。
バーのホステスは、別に自分の親族でもないからどうでもいいんだけど、へえへえと応対していると業務になり、チップももらえるのです。

ホステスの業務と言うのは単純にそれだけのことなんです。

さてAIに戻ります。
こちらが語ったことを文脈的に解釈するというのは「パーサー技術」というのがありますので、中身は理解できなくても応対可能です。
「彼女ににげられて」で「え、なぜ彼女はあなたから逃げたんですか」は簡単にできますが、こいつはビッグデータマシンなんです。
過去にどういうことがあったかの記憶がありますから、
「彼女ににげられて」で「え、あのタバコ屋のカノジョですか」と入れることが簡単です。
「いやいや同僚のほう」「まあ、気が多いですね。浮気者」
こういう応対をしていたら、AIは戦前のものどころではない、完璧な人格としてとらえることができます。

投稿日時 - 2016-06-26 11:45:50

ANo.2

人間の知能の内部の仕組みは分かっていないので、仕組みを真似てと言うのは無理です。
知能の外部からみた振る舞いを、実現可能な仕組みで作っているのが人工知能です。

投稿日時 - 2016-06-26 09:46:25

お礼

回答ありがとうございます.

非常にわかりやすい説明ありがとうございます.

参考文献も教えていただけるとなお助かります.

投稿日時 - 2016-06-27 01:29:36

ANo.1

先日テレビ番組で紹介されていましたが、人工知能というのは「なるべく多くの情報を集めて、その中から似たようなものを選び出す」という手法で、人間の勘やひらめきのようなものとは全く別物だそうです。

投稿日時 - 2016-06-26 09:09:06

補足

回答ありがとうございます.

投稿日時 - 2016-06-27 01:31:19

あなたにオススメの質問