「今のAIは100年前の飛行船」 元DeepMind研究者が脳から挑む“1500億円超”の賭け（1/3 ページ）

「今の生成AIは100年前の飛行船だ」――。元DeepMindのディリープ・ジョージ氏は、原理を解かぬまま計算資源を注ぎ込む現代のAI開発をそう喝破する。ヘリウム独占と同じく、計算資源を持つ者が勝つ方程式はいつまで続くのか。少ないデータや経験から学ぶ「脳の原理」を解き明かし、真の飛行機を生み出すべく10億ドル超を投じる同氏の挑戦から、巨大化バブルの先にあるAIの次なるパラダイムに迫る。

[湯川鶴章、エクサウィザーズ AI新聞編集長]

　今の生成AIは、100年前の飛行船のようなものだ――。

　英Google DeepMindでAGI（汎用人工知能）の研究に携わり、2月に米非営利研究機関Astera Institute（アステラ・インスティテュート）のAI研究責任者に転じたディリープ・ジョージ（Dileep George）氏は、ポッドキャスト番組「Progress」でそう語った。

　同氏がこの例えをDeepMindの最高経営責任者（CEO）、デミス・ハサビス（Demis Hassabis）氏に話したところ、返ってきたのは「なるほど、確かにそうだ。なら一番大きな飛行船を作りたい」という答えだったという。私的な会話だが、明かしても構わないだろうと前置きしての披露だった。

　ジョージ氏は20年以上、脳の仕組みを手本にAIを作る道を追ってきた。2010年に米AIスタートアップのVicarious（ヴィカリアス）を共同創業し、2022年に同社が米Alphabetに買収されると、研究チームを率いてDeepMindに移った。

　Asteraはこの研究に今後10年で10億ドル超（約1500億円以上）を投じる。飛行船ではなく、飛行機を作るための資金だ。

今の生成AIは、100年前の飛行船のようなものだ（以下写真提供：ゲッティイメージズ）

原理を解かず浮いた「飛行船」の限界

　ちょうど100年前の航空の歴史で、ほぼ同じことが起きたとジョージ氏は言う。空を飛ぶ方法は2つあった。一つは鳥と同じように空気力学の原理を解き明かし、空気より重い機体を浮かせる道。もう一つは原理を解かずに、機体そのものを空気より軽くする道だ。

　後者には、機体を大きくするほど性能が素直に伸びるという、現実の世界ではめったに見られない性質があった。あとは大きく作り続ければいい。1920年に「航空で最も有望な技術は何か」と尋ねれば、誰もが「もっと大きな気球」（飛行船）と答えただろうと同氏は語る。

今のAIに足りないもの　知能の本当の試験

　1925年、米国はヘリウム法を制定し、当時ほぼ唯一の産出国だったヘリウムの輸出を止めた。自国の航空産業の優位を守るためだったとジョージ氏は説明し、こう続ける。「計算資源はAI時代のヘリウムだ」。今のAIの性能向上はほとんどが計算資源から生まれ、最も多く持つ者が勝つ。それが今の方程式だという。

　空気力学を解かなくても空を飛べたように、知能の原理を全て解き明かさなくても、知的な振る舞いは作り出せる。この点で同氏は今のAIを認める。ただ当時も、空気力学に挑んだ少数派がいた。自転車屋のライト兄弟だ。周囲に無視されても別の道を進む人がいなければ、新しいものは生まれないと同氏は言う。

　ジョージ氏が今のAIに足りないと見るのは「少ないデータで学ぶ力」と「経験から学ぶ力」だ。今のAIは学習に途方もない量のデータを必要とする。同氏は一つの思考実験を持ち出す。世界中の知識が消え、人類もなぜか全てを忘れてしまったとする。それでも人は世界の中で試行錯誤し、道具を作り、やがて文字や本、コンピュータまでを生み出し直すだろう。既存の知識を新しく組み合わせることではなく、知識を与えられないまま世界に出て、経験からそれを築き直せるか。それが知能の本当の試験だという。

　これほど価値のある問題を、なぜ誰も解けていないのか。同氏の答えは「十分に良い」別の道が見つかったからだ。データを集めればよく、アルゴリズムはすでにある。深く考える必要はない。資本を集め、あとは同じ作業を回し続ければいい。米シリコンバレーが最も得意とするやり方だ。これだけ資金を投じればこれだけ性能が上がる、という見通しが立つ点は、半導体の性能向上を言い当てた「ムーアの法則」に似ている。組織も作りやすく、お金も使いやすい。

　Google検索の全盛期には、わずかな改善でも莫大な利益を生むため、優秀な人材は検索エンジンの改良に集まった。だが、それでは次の非連続な変化を逃す。「AIは、Googleを揺るがす非連続な変化だ。今のAIを揺るがす次の変化は、脳から来るかもしれない。それが私の賭けだ」

今のAIを揺るがす次の変化は、脳から来るかもしれない