AIによるブロックチェーンゲームの革命：AIは新しいテーマではない（1）

2023.04.20

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AIによるブロックチェーンゲームの革命：AIは新しいテーマではない（1）

AIはまったく新しい革命をもたらしており、誰一人として逃れることはできない。

2023.04.20 - 05:03:49

GameFiAI

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

AIはまったく新しい革命をもたらしており、誰一人として逃れることはできない。

「狼が来た、狼が来た……」AIは今回、本当にやってきた。それはまるで洪水や猛獣のように、わずか2か月の間にOpenAI傘下のChatGPTが月間アクティブユーザー数1億人を突破し、史上最も急速に成長したアプリの一つとなった。そして最新のGPT-4が3月14日に発表され、そのわずか15日後の3月29日には、ドージコインのリーダーであるマスク氏をはじめとする1000人以上の専門家と産業界の重鎮たちが共同で声明を出し、GPT-4よりも強力なAIシステムの開発を少なくとも6か月間停止するよう呼びかけた。これは我々にリスクを認識し、極端な大規模な危険から距離を置くための猶予期間を与えるためだ。

販売の達人であるマスク氏ですら一時停止ボタンを押した（そしてすぐさまTwitterのプロフィール画像をドージコインに変えて話題作り？はは）。これにより、スマホの前であなたも私も、あと6か月という実習期間を与えられたわけだ。真剣に備えを始めよう。この一時停止とはつまり、もはや止められず、避けられない流れが確実に始まったということ。だから今、残り5か月以上あるこの時間を活かして、AIが私たちの仕事や生活にもたらす変化にどう向き合い、どう迎え入れるべきか、真剣に考えるべき時なのだ。

AIがこれほどまでに強力なのは、コンピュータが人間のように考え、学び、論理的な関係を使って問題を解決できるようになったからだ。まるであなたがよく知らないネットの相手と自然に会話できるように、しかもその相手は無限の知識と話題を持ち、さらに徳雲社のツッコミとボケの両方を完璧にこなせるようなものだ。

もし、このような万能知性体が人類の仕事を支援すれば、50％以上の仕事がすぐにAIに置き換えられるかもしれない。90％以上の仕事もいずれ影響を受け、効率が飛躍的に向上し、人間はより多くの時間を解放されることになるだろう。

例えば、将来ある日、AI音声ロボットが子どもと会話するうちに、その子どもの知識レベルが平均以下だと判断し、親しみやすい先生のように長期間寄り添い、会話や物語を通じて欠けている知識を少しずつ補ってあげられるようになったら――。そんな瞬間こそ、世界中の厳格な親たちにとって、ほんの一時の幸せな時間となるだろう。

AIはまったく新しい革命を引き起こしている。誰一人として逃れられない。リーダーが一時停止ボタンを押してくれたことに感謝しよう。たとえそれが「見せかけの停止」で、裏では「明修栈道，暗度陈仓（表面一套，背地另一套）」とこっそり開発を進めているとしても。Wラボ（瓜田実験室）は、ChatGPT3.5が登場した直後から「AI×ブロックチェーンゲーム研究チーム」を設立。以降、当チームがアクセス可能なAI分野に進出しているブロックチェーンゲームプロジェクトやチームを訪問し、自ら学んだAIに関する知識と組み合わせながら、「AI＋ゲーム＋ブロックチェーンゲーム」の未来について、私たちなりのストーリーを書き始めた。さあ、始めよう！（このシリーズは非常に長くなる可能性がありますが、読者の皆さんは連載小説くらいの気持ちで楽しんでください。もちろんすべてオリジナルで、ChatGPT生成ではありませんよ、ははは）

一、AIは新しいテーマではない

前回の一般大衆レベルでのAIブームといえば、2016年にAlphaGoが元囲碁世界チャンピオンのイ・セドルに勝利したときまで遡る。その後数年間は比較的静かな時期が続き、2022年にChatGPTが突然登場して再び火がついた。しかし、これはまったく不思議なことではない。実際、AIという分野はすでに60〜70年にわたり発展してきた歴史を持ち、何度かの冬の時代（AIウィンター）を経験している。

AIの歴史は、「人工知能」という言葉が誕生したところから語るのが妥当だろう。それ以前にも、初期のコンピュータ科学者や研究者たちは、人間の知能を模倣することについて既に考察し、試みていた。1956年の夏、ジョン・マカーシーらがアメリカのハンノーバー町にある静謐なダートマス大学で、2か月間にわたる研究計画を開催。志を同じくする人々を集めて「人工知能（Artificial Intelligence）」について議論した。

この会議は「ダートマス会議」と呼ばれ、会議中、参加者たちは機械が人間のように思考・学習する方法など、知能の模倣に関する一連の課題について議論した。結果的には当初期待された成果は得られなかった（楽観的すぎる科学者たちは自身の能力を過信し、AIの複雑さを大きく低估していた。結局のところ、人間とAI、どちらが神の視点を持っているのか、今でもわからない）。だが、この会議は人工知能という分野の誕生を象徴し、AI研究の出発点として位置づけられ、独立した学問領域としての方向性を定めた。

1956年 ダートマス会議の主要参加者

初期のAI研究は主にシンボリズム（記号主義）に基づいており、ルールや論理を用いて人間の知能を模倣しようとした。この段階で、マービン・ミンスキーは「マークI型パーセプトロン」を開発。これは最初期のニューラルネットワークでもある。その後、アラン・チューリングが有名な「チューリングテスト」を提唱した。

暗号資産（クリプト）業界でチューリングを知らない人も、2023年前半の10倍コイン「陳鳳霞（CFX）」は知っているだろう。香港コンセプト板の先駆的トークンであり、価格が急騰した理由は、背後にDWFという強力なマーケットメーカーがいたことも大きいが、CFXが初登場時に頼ったのは「清華大学姚班」のブランドだった。この「姚班」とは、华人コンピュータ専門家・姚期智が清華大学で指導するクラスのこと。姚期智は2000年にチューリング賞を受賞しており、現時点で唯一の华人受賞者だ。これでチューリングが業界内でどれだけの地位にあるか、おわかりいただけただろうか……ぐるっと遠回りしたが、ようやく戻ってきた。

チューリングテストの前身は、チューリングが1950年に発表した論文『計算機械と知能』（Computing Machinery and Intelligence）に登場する「模倣ゲーム」という思想実験であり、これが後に広く知られるようになったチューリングテストへと発展した。この概念は「人工知能」という言葉そのものよりも古く（前述の通り、「人工知能」は1956年のダートマス会議で初めて正式に使われた）、「機械は考えることができるか？」という問いに対する最初の判定基準となった。一定割合の人間が、相手が人間か機械か区別できなくなれば、その機械はチューリングテストに合格したと見なされる。この偉大なアイデアとその大きな影響力により、チューリングは「人工知能の父」として歴史に名を刻み、現在、コンピュータ分野における最高栄誉である「チューリング賞」は彼の名に因んでいる。驚異的な天才チューリングの人生に深く触れたい人は、ベネディクト・カンバーバッチ主演の映画『イミテーション・ゲーム』をぜひ見てほしい。

アラン・チューリング

ダートマス会議以降のAI発展は緩やかで、目立った突破もなく、1970年代は第一次AI冬の時代を迎えた。

1986年、ジェフリー・ヒントン（この名前を覚えておこう、非常に重要だ）らが誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）を提案。このアルゴリズムにより、ニューラルネットワークは勾配降下法で重みを最適化でき、より効果的な学習が可能になった（難しくて理解できなくても当然。筆者も何本か記事を読んでもよくわからなかったが、とにかく「誤差逆伝播法」が今なおニューラルネットワークを訓練する最も一般的な手法の一つであることを覚えておけばよい）。その後、1990年代から21世紀初頭にかけて、第二次AI冬の時代が続いた。

ジェフリー・ヒントン

我々はもう十分理解している。技術の進歩は線形ではなく、長いプラットフォーム期を経て、短時間で突然爆発する。二度の冬の時代を乗り越え、2007年にヒントンがニューラルネットワークの新たな記述方法を考案したことで、「ディープラーニング（深層学習）」が登場した。AIの一分野として、ディープラーニングは2000年代から急速に台頭し、AIの飛躍的発展を牽引。優れたコンピュータ科学者たちや大小さまざまな企業が次々と参入した：

2010年、DeepMind設立；

2011年、呉恩達（アンドリュー・ウー）らが「Google Brain（グーグル・ブライン）」を創設；

2013年、ザuckerバーグと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の発明者・ヤン・ルカンがFacebook AI研究所を設立。同研究所はコンピュータビジョン、自然言語処理などの分野で多数の重要な成果を上げた；

2014年、GoogleがDeepMindを買収；

2015年、AlphaGoが欧州チャンピオン・ファン・ホイに勝利し、その実力を示した；

2015年、現在世界で最も注目されるスター企業OpenAIが設立された；

2016年、AlphaGoが世界チャンピオン・イ・セドルに勝利；

2017年、AlphaGoが柯潔に勝利し、もはや敵なしの存在に；

同年、陸奇が百度に合流。百度は中国のAIリーダーとして、自然言語処理、自動運転などの分野で重要な地位を占めている。

NVIDIAはプログレッシブ生成ネットワークを発表し、写真級の顔画像を生成可能に。「ディープフェイク（deepfake）」がインターネット上に登場し始めた。NVIDIAという企業は、今後このシリーズで何度も登場するだろう。まさに華人の誇りであり、GPUチップ技術によってゲーム、AI、暗号の3大業界を横断する企業なのだ。

ここで百度について少し弁護しておこう（報酬ゼロ、筆者はかつて百度製品の使い心地が非常に嫌いだったが）。実は2012年、AIの復活の兆しが見え始めたころ、百度はすでにディープラーニングの重要性に気づいていた。ニューラルネットワークの父・ヒントンを獲得するために、第一陣営の企業たちが人材争奪戦を繰り広げた。ヒントンはわざわざ新興企業DNNresearchを設立。会社の資産はヒントン本人、彼の二人の学生、および数編のディープラーニングに関する論文と研究成果のみだった。

今回の入札に参加したのは、シリコンバレーの巨人Google、Microsoft、設立2年目のDeepMind、そして中国企業の百度の4社。百度は最初に1000万ドルを提示したが、すぐに2000万ドルに跳ね上がった。資金不足のスタートアップDeepMindは競争から撤退。信念が弱かったMicrosoftも後に離脱。最後まで競い合ったのはGoogleと百度の2社。双方とも、ヒントンを必ず獲得しようと決意していた。価格は2000万→3000万→4000万と上がり続け、5000万、さらなる高値へと向かう気配を見せた。百度側も最初の担当研究員から幹部に交代し、北京から直接オンラインで最終判断を行った。

しかし最終的にヒントンが自ら入札を停止し、より低い価格でGoogleに売却することを選んだ。すでに名声を得ていた大物は、金よりも適切な研究環境を重視したのだ。当時、百度側の入札担当だった余凱は、財産がこんなに簡単に、快適に手に入ることに驚愕した。「李彦宏がどれだけかっこよくても、余凱の夢を止めることはできない！」そこで彼は自らチップと自動運転の会社「Horizon Robotics（地平線）」を創業。2022年末時点で、地平線の評価額は50億ドル、累計調達額は34億ドルに達している。これは情報のチャンスを掴み、一庶民が自由を手に入れる典型的な成功例だ。

また、ヒントンの弟子の一人、イルヤ・サツケバーは後にマスクの招待を受け、Googleを離れ、OpenAIを共同設立した。

当時、GoogleはAI分野において最も栄光に包まれていた時代だった。実際、2018年まではGoogleがAI分野の絶対的リーダーであり、ヒントンを獲得し、DeepMindを買収し、自社のGoogle Brainを育て、AI研究と応用の最前線に君臨していた。

業界の他の企業や研究者たちも、ほとんどがGoogleの研究路線を追っていた。Googleが発表したTransformerアーキテクチャは、後にOpenAIに「巨人の肩」を提供することになる――今日広く知られるGPTの「T」は、まさにこのアーキテクチャを指している。

だがその後、徐々にOpenAIが歴史の中心舞台へと移り変わっていった。

2019年、OpenAIがGPT-2を発表。ヒントンを獲得できなかったMicrosoftは今回はチャンスを逃さず、OpenAIに10億ドルを投資した。GPT-2以降、OpenAIはついにGoogle主導の路線とは異なる独自の大規模モデルの道を切り拓き、その後は猛烈な勢いで加速していく：