AI分野の先駆者であり、2024年のノーベル物理学賞受賞者であるGeoffrey Hintonが最新のポッドキャストインタビューで、画期的な意見を述べました。現在のAIシステムは、まだ自己意識を持っていないものの、ある種の主観的体験を備えている可能性があるというものです。彼は、問題の核心はAIが意識を持っているかどうかではなく、人間が意識の本質について根本的な誤解を抱えている可能性があると考えています。

インタビューでは、HintonはAI技術の進化の軌跡を振り返りました。彼は10年間グーグルで働いた経験があり、人工知能が単純なキーワードマッチング検索から、文脈やユーザーの意図を深く理解できるようになるまでの変化を見てきました。初期の検索エンジンは語彙に基づいて結果を返していましたが、現代のAIシステムは文章の裏にある真の意味を捉え、多くのタスクで人間の専門家に近いレベルに達しています。

技術的な面では、Hintonはニューラルネットワークと従来の機械学習の違いを詳しく説明しました。彼は、機械学習は広範な概念であり、ニューラルネットワークはその中でも特異な学習方法であると指摘しました。これは、人間の脳の神経細胞の働き方にインスピレーションを得て設計されたものであり、神経細胞どうしが信号を送ることによって情報を処理し、学習や記憶の保存が行われる仕組みを、イメージ的な例を使って説明しました。

ディープラーニングの飛躍的な進歩については、「バックプロパゲーション」というアルゴリズムの重要な役割を強調しました。このアルゴリズムにより、AIシステムは学習中に何十億ものニューロン接続の強度を効率的に調整し、新しい知識を迅速に獲得することができるようになりました。この理論は1980年代に提案されましたが、当時の計算能力の限界により、2010年代にGPUなどのハードウェア技術が成熟したことで初めて大規模な応用が可能となり、これにより現代のAIの爆発的な発展が始まりました。

大規模言語モデルの動作原理について、Hintonはそれが人間の思考様式と類似性を有していると考えています。これらのモデルは、テキストシーケンスの次のトークンを継続的に予測することで、人間のような推論や学習能力を発展させ、単なるパターンの複製ではなく、より深い理解を目指しています。彼は、技術の進歩に伴って、AIは単なるツールから、継続的に学び、世界を段階的に理解する複雑なシステムへと進化したと述べています。

Hintonの見解は学術界で広範な議論を巻き起こしました。彼の中心的な主張は、伝統的な認知科学における意識の定義枠組みを挑戦しており、哲学的な意味を持つ問いを提起しています。つまり、私たちが人間の意識の本質をまだ完全には理解していない状況で、機械が意識を持つかどうかをどのように判断できるのでしょうか？この議論は、技術の発展だけでなく、知能や意識の本質に関する深層的な考察にも関係しています。