Artificial Confidence

「人に乗った馬」を描けないAI　なんでもできそうなAIの現実

By Gary Marcus

G. マーカス


To the average person, it must seem as if the field of artificial intelligence is making immense progress. According to some of the more gushing media accounts and press releases, OpenAI’s DALL-E 2 can seemingly create spectacular images from any text; another OpenAI system called GPT-3 can talk about just about anything—and even write about itself; and a system called Gato that was released in May by DeepMind, a division of Alphabet, reportedly worked well on every task the company could throw at it. One of DeepMind’s high-level executives even went so far as to brag that in the quest to create AI that has the flexibility and resourcefulness of human intelligence—known as artificial general intelligence, or AGI—“the game is over.”		一般人の目には，人工知能（AI）の分野が長足の進歩を遂げているように見えるに違いない。一部の大げさな報道や発表資料によれば，オープンAIの「DALL-E2」はあらゆる文章をもとに目を奪うような画像を生成できるようだ。また，同社の「GPT-3」という別のシステムは，どんな事柄も語ることができ，自分自身について執筆することまでできる。そしてアルファベット（グーグルの持ち株会社）傘下のディープマインドが去る5月に発表した「Gato」というシステムは，同社が与えたあらゆる課題をうまく処理したと伝えられている。ディープマインドのある上級幹部は，人間と同様の柔軟で機転の利く「汎用人工知能」の実現という目標について，問題は「すでに決着ずみだ」とまで豪語した。
Don’t be fooled. Machines may someday be as smart as people and perhaps even smarter, but the game is far from over. There is still an immense amount of work to be done in making machines that truly can comprehend and reason about the world around them. What we need right now is less posturing and more basic research.		だまされてはいけない。機械はいつの日か人間並みあるいは人間以上に賢くなるかもしれないが，決着ずみには程遠い。周囲の世界を本当に理解してそれについて推論できる機械を作るには，まだ課題が山積みだ。いま私たちに必要なのは，見せかけの芝居を控え，基礎研究にもっと力を入れることだ。
AI is making progress—synthetic images look more and more realistic, and speech recognition can often work in noisy environments—but we are still likely decades away from general-purpose, human-level AI that can understand the true meanings of articles and videos or deal with unexpected obstacles and interruptions. The field is stuck on precisely the same challenges that academic scientists (including myself) having been pointing out for years: getting AI to be reliable and getting it to cope with unusual circumstances.		AIは確かに進歩している。合成画像はますます本物らしくなり，音声認識は騒音下でも機能するものが多くなった。しかし，文章やビデオの真意を理解したり予期せぬ障害や妨害に対処できる人間レベルの汎用的なAIの登場は，まだ何十年も先だと思われる。この分野は，学術界の科学者（私を含む）が長年指摘してきたのとまったく同じ課題にぶつかって行き詰まったままだ。AIに信頼性を持たせ，異例な状況に対処できるようにするという課題だ。