知能とはなにか ヒトとAIのあいだ 講談社現代新書2763

田口善弘(著者)

• 販売会社／発売会社: 講談社
• 発売年月日: 2025/01/23
• JAN: 9784065384671

商品レビュー

2026/03/04

著者は物理学者。大規模言語モデルは、著者が研究していた非線形非平衡多自由度系の亜種だという。

脳は、限られた情報から外の世界を脳内で再構成しているという意味で、現実世界のシュミレーターである。生成AIも、現実世界のシミュレーションを実行している機械システムと考えることができる。

脳の動作原理は、ニューラルネットワークや深層学習とは別物であり、その延長上にある生成AIとは異なるものである。 脳と生成AIはどちらも世界シミュレーターであるが、世界を全く異なったように解釈している。

ジェフ・ホーキンスは、「1000の脳理論」の中で、知能とは事物の地図を脳内に作ることだと断言している。「1000の脳理論」とは、脳が、いろいろなあり得る現実を記述する可能性の中から適当なものを選んでいるに過ぎないという意味。

深層学習は複雑なモデルを導入しているにも関わらず、過学習せず高度な般化性能を獲得する。トランスフォーマーは、文章中の単語の関係の理解込みで単語の地図を作る機能を実装するアルゴリズムだが、穴埋め問題を解かせると文中の単語の関係を学習してしまう機能を持っている。

Google DeepMind社のAlphaFoldは、タンパク質がどのように折りたたまれてどのような立体構造をとるかをニューラルネットワークの手法で解くもので、2024年度のノーベル化学賞を受賞した。創薬の分野では、疾患の原因となっているタンパク質を作る遺伝子が特定されているものもあるため、そのタンパク質と結合する化合物を探すために機械学習を用いる試みが始められている。マテリアルズインフォマティクスの分野では、化合物の組成から物性を予測する機械学習が行われている。

2026/02/11

著者は非線形非平衡多自由度系の研究をしていた物理学者だそうで、その当時は大量にデータを学習させられる計算機がなかったばっかりに、その研究が今日のような生成AIに結び付けられなかったのだそうだ。そうでなければ物理学者が生成AIでノーベル賞を取っていてもおかしくなかったという悔しさがときどきにじみ出ていた。今日の生成AIは、単語の位置関係を学んだだけの言語基盤モデルだそうなのだが、それが、これまで人工知能の研究がめざしてきたパフォーマンスを実現してしまったわけで、それならば「我々が知的な作業だと思っていたものは別に知能などなくても実行可能なタスクだった（我々はそれを知能を使ってやっているにしても）」という事実が興味深かった。著者が言うには人間の脳と生成AIはどちらもいわば「現実シミュレーター」であるが、使用している手段が違うのだそうで、そうであれば他の種類の現実シミュレーターがこれから出てきてもまったく不思議ではない。おもしろい例えが、かつて人間は鳥のように空を飛びたいと思って様々な研究を重ねてきたが、結局できあがった飛行機は鳥とは別の方法で空を飛ぶ物だったということだ。いずれAIが自律性を持つことになるという点に関しては著者は懐疑的で、こういう方面に関してまったく素人の私の単なる想像と合っていたので安心した。

2026/02/01

著者の考えるAIは、「現実世界のシミュレーター」。物理学者であり、バイオインフォマティクスを専門であった著者の、近年の人工知能についての見解が述べられている本。

実は、「知能」の実態はつかめていないらしく、どんなに発達しても、人間の持つ知能と同じにはならないだろうと予想している。例えば、脳細胞がどんな形をしていて、どんな物質をやり取りしているか、は既知である。一方、知能はどんな反応によるものか、そもそも何をもって知能があるといえるのか、言葉の定義すら決められないのだそう。言われてみれば、知能とはぼやっとした概念に聞こえる。

膨大なデータで世の中の事象を予測するAIに対して、人間はもっと少数のサンプルから本質をつかむことができるという。このことから、どんなにAIが発達しても人間の知能とは異なる仕組みによるもので、機能が同じとは言えないのでは、との立場。

感情論と理論的側面の２つで記述されている。

機械学習に疎くても読みやすく、納得感があった。