英語で読む日経サイエンス
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| Deon, a fictional engineer in the 2015 sci-fi film Chappie, wants to create a machine that can think and feel. To this end, he writes an artificial-intelligence program that can learn like a child. Deon’s test subject, Chappie, starts off with a relatively blank mental slate. By simply observing and experimenting with his surroundings, he acquires general knowledge, language and complex skills—a task that eludes even the most advanced AI systems we have today. | 2015年に公開されたSF映画『チャッピー』に登場する技術者ディオンは，思考したり感じたりするロボットを実現したいと考えた。そこで彼は，子供と同じように学習する人工知能のプログラムを書いた。彼の試作機であるチャッピーの心は，当初まっさらな状態だった。そして，周囲を観察してあれこれ試しながら，常識や言語，複雑な技能を習得していった。これは，現時点で最高性能のAIシステムにもできない芸当だ。 | |
| To be sure, certain machines already exceed human abilities for specific tasks, such as playing games like Jeopardy, chess and the Chinese board game Go. In October 2017 British company DeepMind unveiled AlphaGo Zero, the latest version of its AI system for playing Go. Unlike its predecessor AlphaGo, which had mastered the game by mining vast numbers of human-played games, this version accumulated experience autonomously, by competing against itself. Despite its remarkable achievement, AlphaGo Zero is limited to learning a game with clear rules—and it needed to play millions of times to gain its superhuman skill. | 確かに，テレビ番組「ジェパディ！」でクイズに答えたり，チェスや囲碁をプレーするといった特定の課題において人間の能力を超える機械はすでに存在している。2017年10月，英ディープマインド社は囲碁をプレーするAIシステムの最新版「アルファ碁ゼロ」を公開した。旧版の「アルファ碁」は膨大な数の人間の棋譜データを調べることによってゲームを習得したが，アルファ碁ゼロは自己対戦によって自ら経験を蓄積した。素晴らしい偉業だが，アルファ碁ゼロはルールが明確なゲームしか学習できず，その超人的な技能を獲得するのに何百万回もプレーする必要があった。 | |
| In contrast, from early infancy onward our offspring develop by exploring their surroundings and experimenting with movement and speech. They collect data themselves, adapt to new situations and transfer expertise across domains. | 一方，子供は非常に幼いころから周辺を探検し，動作や会話であれこれ試すことで発達していく。自らデータを収集し，新しい状況に適応し，専門知識を異分野に応用する。 | |
| Since the beginning of the 21st century, roboticists, neuroscientists and psychologists have been exploring ways to build machines that mimic such spontaneous development. Their collaborations have resulted in androids that can move objects, acquire basic vocabulary and numerical abilities, and even show signs of social behavior. At the same time, these AI systems are helping psychologists understand how infants learn. | 21世紀に入り，ロボット研究者と神経科学者，心理学者はそのように自発的に発達する機械を実現する方法を探ってきた。彼らの共同研究によって，物体を動かし，基本的語彙と計算能力を習得し，社会的行動の片鱗まで見せるアンドロイドが登場した。一方で，これらのAIシステムは幼児がどのように学ぶかを心理学者が理解するためのヒントを提供している。 |