拓海先生、最近うちの若手が「すぐに人間並みのAIが来る」と騒いでましてね。投資の判断を急がされているのですが、本当にそんなに簡単に作れるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、今回の論文は「人間や哺乳類レベルの知能を機械で作るのは難しい、あるいは不可能だ」という強い主張をしているんです。要点を三つに分けて説明しますよ。
三つですか。ざっくりでいいのでそれを教えてください。経営判断に使いたいので端的にお願いします。
大丈夫、一緒に整理できますよ。第一に定義の問題です。論文はそもそも「agent（エージェント）」と「intelligence（知能）」を厳密に定義し直した上で、現行の定義が弱すぎると指摘しています。第二に熱力学（thermodynamics）と数学の観点から、生命に内在する駆動力や進化圧力は現在の工学では再現できないと論じています。第三に、自発的に知能が出現するという議論も否定しているんです。ですから、短期での人間並みAI実現は期待しづらいですよ。
定義の話は大事ですね。うちの技術部も「性能が上がれば知能だ」と言うのですが、その判定基準が曖昧です。要するに今の定義だと昆虫のような単純な行動も説明できない、と言っているのですか。
その通りですよ。現行の定義、たとえばHutterのような「報酬最大化（reward maximization）を効率的に行う能力」だけでは、昆虫の感覚運動（sensorimotor）や非マルコフ的な行動を説明できません。身近な例で言えば、社員が状況を読んで即断する行為を単なるスコア最大化には落とし込めないのと同じです。
なるほど。で、論文はそれで「人間が知能をエンジニアリングできない」と結論づけているのですね。これって要するに機械で知能を作るのは無理だということ？
非常に鋭い確認ですね！要点は三つです。第一、現在の理論では「駆動力（drive）」や進化圧という、生命に固有の力学を工学的に再現する方法がない。第二、もしそれが再現できないなら、人工的に知能ある存在を組み立てる基盤が欠けている。第三、自発的出現（emergence）という案も、十分な根拠がないと批判しています。したがって簡単に作れるとは言えないんです。
それを聞くと投資判断が変わりますね。では、実務的にはどう動くのが正解でしょうか。今すぐ全部止めるべきなのか、それとも特定用途に絞れば投資効果は出るのでしょうか。
素晴らしい実務的視点ですね。結論としては短期では「狭い目的（narrow AI）」に投資すべきです。具体的には現場の業務効率化、故障予知、顧客対応の自動化など、明確な費用対効果が見える領域に限定して投資する。長期的には基礎科学や学際研究（特に熱力学と進化理論の接点）への継続的支援が重要になるんです。
わかりました。短期は実利、長期は基礎研究支援ですね。最後に、うちの会議でこれを一言で伝えるフレーズをくださいませんか。若手に納得してもらえるように端的な言葉が欲しいのです。
いいですね、会議で効く三点セットを用意しましたよ。第一は「人間並みの汎用知能は現時点で再現困難だ」。第二は「今は狭い目的に絞ったAIで費用対効果を出す」。第三は「長期的には熱力学と進化の理解につながる基礎研究が鍵になる」です。どれも実務判断に直結する言葉ですよ。
ありがとうございます。では私の言葉で整理します。要するに「現状の理論や技術では、ミツバチやアリ程度の単純な知能でさえ人工的に再現するのは証明されておらず、ましてや人間並みの知能を作るのは非現実的だ。だから短期は実利に集中し、長期は基礎研究に投資する」ということで間違いないですか。
まさにその通りですよ。素晴らしい要約です。これを基準に経営判断をされればブレが少なくなりますし、若手にも納得感が出ますよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
