どうも、カタミチです。
さてG検定の勉強、今日も引き続き「ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版」(以降、『当書』)を使ってやっていきたいと思います。
今日も引き続き「人工知能分野の問題」ですね。今回も、前回同様3つ見てみたいと思います！
強いAIと弱いAI
「強いAIと弱いAI」。ふむ、なんだか概念的なタイトルですね。それもそのはず、これを提唱したのは哲学者ジョン・サールだそうです。「哲学者」って肩書の人、現代でもいたんですねー。ちょっと憧れたりもしますが、メシ食っていくの大変そうだな…。
強いAIとは、「適切にプログラムされたコンピュータは人間が心を持つのと同じ意味で心を持つ。」という立場の考えで、一方の弱いAIとは、「コンピュータは人間の心を持つ必要はなく、有用な道具であればよい。」という立場の考えのようです。
ジョン自身、弱いAIは実現可能でも、強いAIは実現不可能だろうと主張したようです。「中国語の部屋」という思考実験でそれを説明したというのですが、私はあまり納得できませんでした。
以前の回でもあったとおり、「知能とは何か？」という問いに対して明確な唯一無二の回答が出せていない以上、水掛け論になるんじゃないかなぁ、と思っています。思考の過程の一部が可視化できたとしても、「いやいやそんなのは知能とは言えないよ」と後付けで言いたくなる「AI効果」ってやつもあるので、さらに事情は複雑ですね。
さて、強いAIができる未来は…果たしてくるんですかねー。
シンボルグラウンディング問題（記号接地問題）
さて次は、なにやら難しそうなネーミングですね。これは、記号（シンボル）とその対象がいかにして結び付くかという問題だそうです。フレーム問題同様、人工知能の難問とされているらしいです。
例としてシマウマが挙げられていました。人間なら、「シマ」と言えばこんなやつ、「ウマ」と言えばこんなやつ、ってのを知ってる状態で「シマウマ」を初めて見たら、「お、こいつがきっとシマウマやろ」と分かるものですが、AIにはこれが理解できないらしいです。
ちなみに「ウマ」を知ってて「娘」も知ってる私ですが、「ウマ娘」を初めて見た時、それがウマ娘だとは分かりませんでした（AI並感）
身体性
次は「身体性」ですか…。これだけだと、何が「問題」なのかちょっと分からないですね（ふむ）
知能が成立するためには身体が不可欠という考え方があるそうです。
確かに、AIが人間に近づくためには、人間が「五感」で感じるようなものを受け取ってデータ化するためのセンサーは必要だろうとは思いますね。そのセンサー群を指して「身体」と呼べるのかどうかは分かりませんが、考え方としてはそういうことですかねー。
「外界と相互作用できる身体がないと、概念はとらえきれない」というのがこの身体性の考え方だということなので、それほど外してないんじゃないかと思います。
ということで
さて、残る問題はあと3つ。また次回見ていきましょうかねー。
ではまた。
勉強に使ってる書籍はこちら↓
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版
