オープンＡＩから公開されたチャットＧＰＴのアクティブユーザー数が、史上最速２カ月で１億人を超えたという。対話という分かりやすいインターフェースで、多種多様な質問・指示に対して、まるで専門家のような回答を返してくれる。しかも特定分野に限らずあらゆる分野の知識を持っているように見える。これを活用することで、さまざまな知的作業のプロセスが一変し得る。

このような対話システムの裏で動いているのは、人が一生かかっても読めない量の情報を学習した「基盤モデル」と呼ばれる超巨大な深層ニューラルネットＡＩである。これが社会・産業・科学・生活に変革（効用と混乱）をもたらす新しい道具になることは間違いない。ただし、これは人間離れした人工知能（ＡＩ）だと言えるだろう。

ＡＩ研究は元来、人の知能を理解・解明したいという動機を含んでいる。しかし、人の脳の消費エネルギーはわずか２０ワット程度であるのに対して、基盤モデルは１回の学習に億円規模の計算費用が必要だといわれ、多大な電力を消費する。また、膨大な量の学習データから統計・確率に基づく回答を出すが、必ずしも意味・常識は理解できておらず、もっともらしく見える誤答を返すことがある。

一方で、人の知能に関する理解の進展とそれを踏まえたＡＩ研究も進んでいる。その代表として「二重過程モデル」に基づくＡＩ開発がある。これは人の思考・意思決定は、即応的なシステム１と熟考的なシステム２から成るというモデルである。従来の深層学習はシステム１に対応し、システム２までカバーするＡＩを実現しようという取り組みである。

もう一つは乳児・幼児の成長過程における認知発達や言語獲得を模擬する「発達・創発モデル」である。モデルから予測された状況と実際に起きた状況との差分を小さくするように学習していく予測誤差最小化が基本原理として注目されている。環境・他者など外部との相互作用を前提とし、身体性を持ったＡＩ・ロボットの研究開発が進められている。

人間離れした基盤モデルの発展だけでなく、人と親和性の高い知能モデルとの融合が、次世代ＡＩの方向性として注目される。　

科学技術振興機構（ＪＳＴ）研究開発戦略センター　フェロー（システム・情報科学技術ユニット）　福島俊一
東京大学理学部物理学科卒、ＮＥＣにて自然言語処理・情報検索の研究開発に従事後、２０１６年から現職。工学博士。１１―１３年東大大学院情報理工学研究科客員教授、情報処理学会フェロー。