AGI (汎用型人工知能) 赤ちゃんモデル
English Follows
現状のAIは関数の補間に過ぎないとは言え、ニューラルネットの実用化は、AIの分野で、人類の偉大な成功の第一ステップであるのは間違いない。
一方、現状で、人間レベルのAIは存在していないのも明らかだ。現存する会話ロボットは、それ自体はなにも「理解」していないことがすぐに分かってしまうレベルだ。
ここから人間並みの知性（AGI)を作り上げるためには、まだ多くのハードルを越えなくてはいけないのは明らかだ。
いくつかのアプローチが考えられ、研究が進められている。
１）哲学的アプローチ
言語分析、時空把握、などの世界観を知能に組み込むことで人間並みの知性を作る。
２）脳分析アプローチ
脳の構造を詳細に分析することで脳のエミュレーターを作る。
３）遺伝子アプローチ
人間に関するすべてのことは遺伝子に書かれているので、遺伝子を解析する。
アプローチ３）は現状で遺伝子はコード配列が分かったのみで、その解読は始まったばかりだ。究極のアプローチであり、ある時点で加速度的な進展が期待できるだろうが、現状ではお手上げ状態だ。
完成品である脳をハード、ソフト両面から分析するアプローチ２）は、設計図を解析するアプローチ３）より近道であることは分かる。
アプローチ１）については、システム化は容易であるが、自ら全く新規のことを分析発展させていく機能を持たせないと、新しい機能が必要な度に、大規模システム開発が必要となってしまい、エキスパートシステムの域を出ない。
そこで、ここに第４のアプローチを提案したい。それは「赤ちゃんモデル」である。
生まれた瞬間に眩しそうな眼をしながら、肺呼吸を開始し、ミルクから栄養を補給。この瞬間から学習が始まる。上手くいかない場合は泣いて救助シグナルを送る。
赤ちゃんは生まれた時点では、３次元の世界も理解できていない。いないいないバーで喜ぶのは３次元の世界の理解の過程である。
ハンドリガードは、赤ちゃんが生後３か月ぐらいで自分の手をグーパーさせているのをじっと注視する現象である。脳がハードウエアとの連結プロトコルを確認している瞬間である。
そして、ハイハイ、伝い歩き、喜びの初めての２足歩行、映像と言語のマッチング。世界の把握。
赤ちゃんの成長過程については深い研究がなされており、これは利用しない手はないだろう。赤ちゃんは白紙だ。どんなことも、飽くなき好奇心で追及し、習得してしまう。このプロセスを出来上がった大人のモデルでなく、赤ちゃんレベルで作ることで、AGIが実現できるのではないだろうか。
そして、ハイハイ、伝い歩き、喜びの初めての２足歩行、映像と言語のマッチング。世界の把握。
赤ちゃんの成長過程については深い研究がなされており、これは利用しない手はないだろう。赤ちゃんは白紙だ。どんなことも、飽くなき好奇心で追及し、習得してしまう。このプロセスを出来上がった大人のモデルでなく、赤ちゃんレベルで作ることで、AGIが実現できるのではないだろうか。
AGI (Artificial General Intelligence) Baby Model
Current AI is nothing but generalized interpolation of function however, there is no doubt that recent successful neural net implementation is a great 1st step for human being.
On the other hand, it is clear that there is no AI now at human intelligence level. Lots of chat bots are at the level to be able to see that there is no real understanding done.
Obviously there are lots of hurdles from here to get over to achieve human level intelligence (AGI).
Currently couple of approaches are sought out.
1) Philosophical approach
Create human level intelligence incorporating the functions for language analysis, space recognition etc.
2) Brain analysis approach
Create brain emulator by the study on brain structure.
3) Genetic approach
All related to human are written in gene code after all, so study gene structure.
Approach 3) is the ultimate way and development may accelerate from certain level however there is no chance to go anywhere at this point since genetic code order is almost everything we know but not the way to interpret it.
Approach 2) has better chance than approach 3) since it starts from brain already reflecting the design and actually working.
Approach 1) looks most easy for implementation but unless equipped with auto functionality to investigate and develop brand new things, there will be a constant need for huge system development, hence it will not go beyond expert systems.
Hence I wish to propose 4th approach here. That is Baby Model.
Dazzled by lights and starts breathing by own lang, then get nutrition from milk. Learning starts from this moment. Cry to request for help if things are not going right.
The baby has no understanding on 3D world at the time of birth. Peekaboo makes baby excited since it is a process of understanding of 3D world.
Hand Regard is a phenomena that 3-month baby stares own hands to do open shut. It is a moment when brain and hardware is confirming joint protocol.
Then crawling, walking by holding rail, happy 2-leg walking for the 1st time, matching between visions and words. Understanding of the world.
Lots of studies have been done for the growth process of baby, so why not making use of them. Baby is empty in the beginning but will go after and learn anything driven by curiosity. AGI can be realized by achieving this learning process not from adult model but from baby model.