この春、人工知能（AI）マシンのAlphaGoが、古代中国の盤上ゲームで、かつてはコンピューターが決して習得できないほど難しいと考えられていた囲碁の五番勝負で、人間の世界チャンピオンを破った。それ以来、Masterと呼ばれる改良版が、60連勝を記録し、トップ棋士たちを次々と打ち負かしている。
昨年、ライドシェア企業のUberは、自動運転車を使った試験プログラムを開始した。世界各地では、AIを搭載したロボット作業員を使って製品を生産する工場の自動化が進んでいる。こうしたニュースが話題になると、AIマシンが人間にできるほぼあらゆる仕事を奪おうとしていると思うかもしれない。さまざまな理由から、その考えは受け入れがたいかもしれない。では、別の可能性はどうだろう。機械学習プログラムが、私たちに取って代わるのではなく、私たちを助けるために設計されていたら？
AIは一般に、人間を機械に置き換える取り組みを指す。しかしAIには、知能拡張（IA）と呼ばれる対応概念がある。こちらは同様の機械学習技術を用いて、人間に取って代わるのではなく、人間を支援することを目指す。進歩やニュースの面で、IAは今、AIに取って代わる転換点を迎えているのかもしれない。
科学者たちは、世界人口全体で、毎秒ほぼ100億メガバイトの新たな情報を生み出していると算出した。これほど多くの情報をすぐに利用できるにもかかわらず、人間が生まれつき持つ知能は頭打ちになりつつあるのかもしれない。次のような状況だ。 健康状態や教育の改善により、過去80年間で平均IQは20ポイント上昇したが、今後40年間での上昇は約3ポイントにとどまると予測されている。注意力が続く時間の短縮や、膨大なデータに追いつけない認知能力も問題に拍車をかけている。医療分野だけでも、毎日約2,000本の研究論文が発表されており、最も優れた医師でさえすべてに目を通すのは不可能だ。今日、あらゆる分野の研究者が生み出すデータのうち、有用な知見を得るために分析されているのはごく一部にすぎない。その分析をもっと効果的に行えば、私たちの健康や経済、社会全体にとって有益だという点では、誰もが一致している。
従来型AIの弱点は、言語の微妙なニュアンス、複雑な問題解決、感情面や社会面の知能が関わる特定の課題で、人間を上回ったことがない点にある。一方、機械学習プログラムが力を発揮するのは、データをふるいにかけ、つながりを見つけ、傾向を把握することだ。情報過多の社会で人間がまさに苦労している領域である。機械学習と人間の脳が本来持つ力を組み合わせれば、双方の長所を生かせる。実際、IBMは人間の能力を高めるため、現在はIAに注力していると述べている。また、カーネギーメロン大学コンピューターサイエンス学部は、AI研究者の98％が、厳密な意味でのAIではなく、IAの枠組みに当てはまる研究に取り組んでいると指摘している。
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では、IAの未来には何が待っているのだろうか。スーパーコンピューターやスマートフォンなどの接続デバイスは、データを整理し、関連性の高い情報を私たちに届けるために、ますます活用されるだろう。情報を探したり、必要だと気づいたりする前に、情報が届く可能性もある。
IBMのスーパーコンピューターWatsonは、患者一人ひとりに最も関連性の高い論文、データ、臨床試験の情報を臨床医に提供することで、がんの治療方針に関するより良い判断を医師が下せるよう支援し始めている。材料科学、脳科学、ゲノミクスなどの分野が発展を続けるにつれ、IAとの接点も増えている。脳に埋め込むチップ、創造性に関わる脳のネットワークを活性化する電気刺激、あるいは遺伝子工学が、いつか人間の知能を形づくる可能性がある。起業家のイーロン・マスクは最近、明らかにしたところによると、通常の脳機能を妨げず、思考によってインターネット上の情報にアクセスできる無線の脳・コンピューター接続技術「ニューラルレース」を開発している。
こうした脳関連技術が成熟し、社会がその利用に適応するには時間がかかるだろう。しかし数十年後には、人間だけのIQというものは存在しなくなっているかもしれない。代わりに拡張IQが、機械の力と人間の脳を融合させる能力がどれほど高まったかを測ることになる。
