シンギュラリティ(2045年問題)とは?現在の状況を交えて詳しく解説

2017年2月22日 (2017年3月21日最終更新)
シンギュラリティ(2045年問題)とは?現在の状況を交えて詳しく解説

シンギュラリティ、どこか遠い言葉のように感じていませんか?2045年?それはもう10年前の話かもしれません。

今回は、シンギュラリティの概要と自分の使っているパソコンが、シンギュラリティ的に今どのあたりにいるかチェックしてみます。リアルにシンギュラリティが迫っていることを感じてみて下さい。

尚、本稿制作にあたって レイ・カーツワイル著(2005) の【シンギュラリティは近い】を参考にしました。

目次
  1. シンギュラリティとは?人類はどうなるのか?
  2. シンギュラリティはいつ起こり得るのか?
  3. シンギュラリティで起こる事とは?
  4. 今自分はシンギュラリティのどの段階?
  5. まとめ

シンギュラリティとは?人類はどうなるのか?

シンギュラリティ(技術的特異点)とは?

img : Kurzweil

一般的には機械が人間の能力を超える点をシンギュラリティと述べますが、人によってシンギュラリティの定義は若干違ってきます。シンギュラリティ界の世界的権威カーツワイル氏は、シンギュラリティの原則を以下のように述べています。

  • 人間の知能的長所と機械の知能的長所を合体できる
  • 機械同士の情報共有力の方が、人の情報共有力より勝る
  • 機械が、人間から技能や知識をダウンロードできる
  • 機械が、機械自身のプログラムにアクセスし、修正できる
  • ナノレベルの機械が誕生する、血管の中や神経の中で人体を監視・操作できる
  • 映画『アバター』の世界が現実のものに

著書【シンギュラリティは近い】より要約

シンギュラリティはいつ起こり得るのか?

いつ起こる? 発言者 発言時期
2045年 レイ・カーツワイル氏(Googleの技術責任者) 2005年
2029年 レイ・カーツワイル氏(Googleの技術責任者)* 2016年4月
2030年 齊藤元章氏(スパコン開発者)* 2016年9月
2063年 singularity2050.com 運営者* 2009年
2040−2080年の間 ジョーン・スマート(元シンギラリティ大学顧問)* 2003年

一般的にも学術的にも政策的にも シンギュラリティは2045年 と言われていますが、2016年4月の PLAY BOY の取材* で、カーツワイル氏は 2045年より16年も前倒しの 2029年にシンギュラリティが始まる、とコメントしています。  

あと12年後です、私の場合、48歳からシンギュラリティの世界を体験できるようになる予定です。


シンギュラリティで起こる事とは?

img : Business Insider

ロボットは、技術を真似してそれを売りにしていく イーロン・マスク(スペースX CEO) http://www.recode.net/2016/6/2/11837544/elon-musk-neural-lace

つまり、私達が今行っている仕事の殆どがロボットに置き換えられていくと考えられます。

人の助けなしにロボットがより良いロボットを作るようになるかも スティーヴン・ホーキング教授 http://www.businessinsider.com/stephen-hawking-prediction-reddit-ama-intelligent-machines-2015-10

チョットでもプログラミングのことを知っておかないと、ロボットとうまく付き合えなくなるかも?ですね。

この他にも、シンギュラリティを受け入れたとすると、今の生活からほぼすべてが変わります。例えば健康管理です。

血液中にナノボットが存在し、現在の体のステータスをリアルタイムにクラウド接続し、場合によってはお菓子が食べたくてもアイ・センサーと健康プログラムによって食べさせてもらえなくなる?かもしれません。

また心臓がなくても、ナノボットによる自走式血液を導入したり、ひざが痛くても新しいパーツを 3D プリンターで作ったり、不老不死に近い人間を想像できます。

シンギュラリティによって、人も社会もロボットも今とは全く別次元の品物に変わりそうですね。


今自分はシンギュラリティのどの段階?

img : Singularity is Near

シンギュラリティを考える時によく、人の脳の処理能力とコンピューターの処理能力が比較されます。シンギュラリティの世界では、当然人<コンピューター なわけですが、今どれぐらいシンギュラリティに近づいているか自分のパソコンの処理能力を知ることでイメージできると思います。

自分のパソコンの処理能力を知る方法はいくつかあると思いますが、Windows でも Linuxでも試せる (恐らく Mac もOK)Linx というソフトで試してみます。

  1. Linx ダウンロード、フォルダの解凍、アプリ起動
    ダウンロードページにアクセス image
    解凍
    image
    アプリ起動
    image
  2. 計測スタート、通常通りパソコンを操作します。
  3. GFLOPS をメモします。
    image
  4. 人間の脳の処理能力と比較します。

例/GFLOPS の最大値を引用します。
私の場合は 38 GFLOPS
→ 38 × 10^(9) 回/秒 の処理能力と換算

人間の脳全体の推定計算速度 100兆回/秒(1014 回/秒)として、パソコン対脳の処理速度を比較してみます。

38 × 10^(9) ÷ 10^(14) = 38000000000 ÷ 100000000000000 = 0.00038

つまり 私のパソコンは人間の脳の 0.038 % 程度の処理能力で、同じパソコンが 27,000台ぐらいあれば人間の脳を超える処理能力となることが分かります。以外と現実的な数字と思い、不安に思うところもありますが、改めてコンピューターの潜在能力を知ることもできました。

また別の性能指標 MIPS も調べてみる* と、10年前に比べてどれぐらいパソコンの性能が向上しているか分かります。

私のパソコンは、3,100,000 MPIS で、これは人間の目の網膜の画像処理機能の 3,100倍に相当します。

尚、私のパソコンは5年ほど前に購入した VAIO SVS シリーズです。

*** GFLOPS/コンピュータの性能指標の一つ、FLOPS 数値の換算はこちらのサイトを参考にし、適用しました。

まとめ


いかがでしたでしょうか?

今回の記事制作にあたって色々調べる中で、私自身思ったよりシンギュラリティが早くやってきそうなことと、中国のスパコンが既に人間の脳レベルを超えていたことに驚きました*。  

シンギュラリティに関連する AI や IoT、化学、医療、ビッグデータ、通信、どれをとっても激速で研究が進められていますが、少しでもしがみついて置いてけぼりにならないように頑張りたいですね。

オシママサラ
オシママサラ
ライター 大手ボイラーメーカーに7年間営業職として勤務した後、2011年に早期リタイア。その後、インド南部への旅でこれからは IT だ✌と一眼発起。雑食的にプログラミング、Webサービス、IoT、FinTechなど学習中。2014年より仮想通貨の情報サイト【やさしくはじめる仮想通貨】を運営中。妻と子の3人暮らし。情報ソースは、日本語圏と英語圏。Ubuntuユーザー。

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