長寿投資が今注目されていますが、エイジングを解決する方法を見つけ出すのはAGIになるでしょう。量子コンピューターを使って人体のすべての細胞をモデル化することについてはどうでしょうか。最初のブレークスルーが起これば、洪水の門が開くのです。そうすれば世界中の人々が「なんてこった、本当に死ぬ必要がないかもしれない」と思うようになるでしょう。
ライフスパンニュースへようこそ。今日は人工知能と人類の健康の未来について、ビジョナリーな思想家であり革新者であるベン・ゲルツェル博士とお話しする機会を得ました。ゲルツェル博士はSingularityNETの創設者兼CEOです。SingularityNETは、高度な人工知能へのアクセスを民主化することを目指す分散型AIプラットフォームです。彼はまた、汎用人工知能の開発に取り組むオープンソースプロジェクトであるOpenCogの生みの親でもあります。さらに、有名なAIロボットのソフィアを作り出したハンソン・ロボティクスの重要人物でもありました。
AIの領域を超えて、ゲルツェル博士は技術がいかに人間の寿命を延ばせるかを探求することにも深く関わっています。例えば、AIとブロックチェーンを活用して寿命延長研究を進めることを目指すrejuveという取り組みに貢献しています。認知科学、AI開発、革新的なヘルステクノロジーにまたがるキャリアを持つ彼は、私たち全員に影響を与える方法で未来を形作っています。
それでは、ベン・ゲルツェル博士との会話をお楽しみください。
調子はどうですか?
かなり良いですね。LinkedInを見たら、AIの他にも様々な興味をお持ちのようですね。心の哲学、意識、即興音楽などが興味深いと思いました。AGIが世界を支配するようになったら、私たちは何か楽しむものが必要になりますからね。どんな音楽を作っているのですか?
ジャズフュージョン、プログレッシブロック、実験音楽が交差するようなところですね。今、デスデモーナズドリームというバンドをやっていて、リードボーカルは人型ロボットのデスデモーナです。私はキーボードをいくつか弾いて、ロボットとリードボーカルを分担したり、曲を書いたりしています。AIで生成した音楽やボーカルも少しずつ実験的に取り入れています。AIリサーचャーとしては面白いのですが、ミュージシャンとしてはそれほど興味がありません。AIに曲全体を書かせるよりも、私や他の人間のミュージシャンとAIを相互作用させる方が面白いですから。
おっしゃる通り、超AIが希少性や短命の問題を解決した後は、何かをする必要がありますよね。お互いに音楽を演奏したり聴いたりすることは、人間の形を維持することを選んだ人々がシンギュラリティ後にやることの一つでしょうね。
そうですね。AIに幻覚を見させすぎないように気をつけなければいけません。「人間のスターはここにいるぞ」と言わなければならないかもしれません。
実際、ロボットが私たちのバンドのスターです。私たちは皆、ロボットのフロントウーマンをサポートしているんです。でも、アルゴリズムが人間よりも良いヒット曲を作れるようになったとしても – まだそこまでは行っていませんが – それは重要ではありません。ほとんどの人は、ヒット曲を作るために音楽をやっているわけではないんです。ただ演奏すること自体が楽しいから演奏するんです。お互いのために、お互いと一緒に。AIからリズムやリフを得て、それに触発されて面白いものを演奏し返す。そしてそれをAIに返して、AIの反応を得る。これは楽しいですよ。他の人間のミュージシャンとやり取りするのと同じように楽しいです。でも、別の種族のミュージシャンとやり取りするのも非常に面白い体験です。技術がまだかなり原始的な今でもそうなんです。さらに高度になれば、もっと面白くなるでしょうね。
別の種族というのは面白い表現ですね。私があなたのことを最初に知ったのは、多くの人と同じように、ソフィアロボットを通してだったと思います。彼女が大きな話題になっていた当時、彼女が生きているのかどうか、こちらで市民権を得ているとか、インタビューを受けているとか、いろいろありましたよね。
AIは一つのものではありませんからね。個々の人間のAIツインを作ることもできますし、ソフィアや私たちのバンドで歌っているソフィアの妹のデスデモーナのようなデジタルキャラクターを作ることもできます。これらのデジタルキャラクターは人間らしくあることを目指していて、今はまだ人間の真似をしているだけですが、行動、知覚、思考においてますます人間に近づくことを目指しています。それには価値があります。人間に非常に近い非人間の心を持つことで、人間とロボットの間で本当の共有ができるようになるのです。
でも、人間の心に非常に似た人工の心は、心の全体的な空間のほんの一部を占めるに過ぎません。私たちは様々な代替的な心のアーキテクチャを作り出すことができ、それらの創造物がさらに多くのものを作り出すことができるでしょう。今はまだ理解するのが難しいですが、もし私たちがこの先数年を乗り越えて、人間に対して有益な志向を持つ人工超知能を作り出すことができれば、驚くべき心の種族の仮想銀河が広がっているのです。それは一つではありません。
これは私の新しい本『The Consciousness Explosion』のテーマです。ガブリエル・アクセル・モンテスと共著で、技術的な観点と経験的な観点の両方から、来たるべきシンギュラリティと知能爆発について検討しています。技術的にどうなるのかだけでなく、それを経験するとどのようなものになるのか、私たちの心で今何をすればそのすべてに備えることができるのかについても考えています。
もちろん、Lifespan.ioの主なテーマである長寿は、より広い視点から見れば、ほんの小さな部分に過ぎません。人間の体という一つのバイオサイバネティック情報システムを、より長く持続させることができるかという話です。一方、シンギュラリティの後には、多くの異なる種類の心と体が存在することになります。そのいくつかは、自分の部品を永遠に交換し続けるように設計されるかもしれません。そういう観点から見ると、ポストシンギュラリティの視点では、人間の体を長く維持することは非常に特殊な問題なのです。
あなたが今述べたビジョンは、20年前や30年前、AIを始めた頃からお持ちでしたか? それとも進化してきたのでしょうか?
実際、1970年代初頭、私がまだ幼い子供の頃からそのビジョンを持っていました。私は科学fiction小説を読んで育ち、70年代初めに南ニュージャージーの町の図書館で、プリンストン大学の物理学者ジェラルド・ファインバーグの『プロメテウス計画』という本に出会いました。当時私は7、8歳くらいでしたが、その本には「数十年以内に、超人的なAI、分子ナノテクノロジー、無限の寿命延長が実現するだろう」と書かれていました。問題は、それをどのように使うかです。意識の拡張に使うのか、それとも無思慮な消費主義に使うのか。そして、それをどのように決定するのか。中央集権的なエリートによって決定されるのか、それとも世界的に民主的な方法で決定されるのかという問いかけがありました。
70年代初頭に、真剣な科学者たちが書いたこのようなテーマの本を読んでいたんです。アイデアはそこにありました。ただ、これらを実現するための技術はまだ成熟していませんでしたし、文化全体もこれらのアイデアを受け入れる準備ができていませんでした。
超知能の進歩と寿命脱出速度が密接に関連していることは興味深いですね。同じ文脈で語られることが多いようです。
因果関係は一方向的だと思います。超知能や人間レベルのAGIを手に入れれば、その生き物は科学に傾倒していれば、エイジングや死を解決できるでしょう。逆はそれほど成り立ちません。人々を不死にすれば、確かに個々人がより長く考え、働く時間を得られるので、AGIやその他の進歩を加速させるはずです。ブリリアントな科学者がアルツハイマー病にかかって学んだことを忘れてしまうこともなくなります。しかし、人間の老化を解決することがAIの進歩をそれほど加速させるわけではありません。
そうですね。そう考えると、大局的に見れば、リソースを何かに投入するなら、まずはAIに投入した方がいいかもしれません。
はい。しかし、これが現在人類が直面している主要なリソース配分の問題ではないということを理解することが重要です。現在直面している問題は、本当に重要なことにどれだけ費やすかということです。それにはAI、寿命延長、ナノテクノロジーだけでなく、発展途上国の困窮した子供たちに食料や医療を提供することも含まれます。重要なことにどれだけ費やし、重要でないことや破壊的なことにどれだけ費やすかという問題です。例えば、お互いを爆破したり、チョコレートのより珍しい味を作ったりすることです。
現在、地球上の経済資源の大部分は、人類の利益にならないことに費やされています。ただ一部のエリートが他の誰かを犠牲にして金持ちになるのを助けているだけか、誰かの心の中の中毒的なループを満たしているだけです。そのリソース配分の問題を解決した後に、AGI対ナノテク対寿命延長対飢えた子供たちへの食料提供という問題になるのですが、私たちはまだそこまで到達していません。
長寿生物学、長寿ゲノミクスは、私がAIシステムのOpenCog Hyperonを開発する際の主要なユースケースの一つです。私たちは世界初のAGIを開発しようとしています。少なくとも、それが私の試みです。そのようなシステムを開発する際、最終的にはすべてのことをできるようになることを目指していますが、短期的には何かをする必要があります。そこで、開発中のAGIシステムを適用することを選んでいる分野の一つが長寿生物学なのです。このようにして、一石二鳥を狙っているわけです。
もう少し詳しく教えていただけますか? あなたのプロジェクトが、私たちが最近慣れ親しんでいるLLMやOpenAIなどのものとどのように似ているか、あるいは異なっているのか気になります。LLMを使用しているのでしょうか?
LLMは本当に興味深く価値のある技術ですが、基本的には訓練データからほんの少し外挿できるだけです。少し推論することはできますが、これは非常に興味深いことです。物事を新しい方法で組み合わせることもできます。しかし、与えられた情報を大きく超えて飛躍することはできません。これは、彼らに非常に多くの情報が与えられているという事実によって時々隠されています。彼らは一人の人間よりも多くの知識を持っているので、非常に広く深いように見えることがあります。
しかし、実際にはそうではありません。LLMやその他の技術に基づくAI音楽モデルは、与えられたジャンルの新しい曲を作ることができます。例えば、12小節のブルースの曲を作ることができます。しかし、1900年までの音楽でAI音楽モデルを訓練した場合、ネオクラシカルメタルグラインドコアを発明することはありません。デューク・エリントンさえも発明できません。西アフリカの太鼓と西洋クラシック音楽を混ぜるように頼んでも、ベートーベンを西アフリカのビートに乗せるだけでしょう。人間が新しい音楽ジャンルを発明するような大きな飛躍はできないのです。
科学について考えてみると、最高の科学は既知のことを大きく超えて飛躍することです。本当に良い科学をするには、論理と創造性を統合した独創的で自明でない反復的な推論が必要ですが、これはLLMができることからはかけ離れています。
人々が珍しい質問に答えたり、数学オリンピアドの問題を解いたりできることは、独創的な科学ができることと相関しています。それは賢い人だということを意味するからです。これは短所であり、OpenCog Hyperonプロジェクトではこの短所を克服しようとしています。
OpenCogは、AGIを指向したオープンソースプロジェクトで、長年続いています。現在、Hyperonと呼ばれる全く新しいバージョンを構築中で、主に古いバージョンのOpenCogと比べて何百万倍もスケールアップすることを目指しています。
私たちはLLMや他のディープニューラルネットワークを使用していますが、それらを論理的推論エンジンと組み合わせ、さらに自然選択による進化を模倣した進化的学習システムと組み合わせて、根本的に新しいものを生み出そうとしています。LLMを他の種類のAIシステムと統合し、それらを全体的な認知アーキテクチャでラップし、そしてそれを使ってロボットの制御、ゲームキャラクターの制御、人工科学者や数学者の制御など、世界で様々な興味深いことを行おうとしているのです。
なるほど、理解できました。LLMをパズルの一片として使用し、他のピースに情報を供給して分析を助け、それらすべてが協力して単独のパーツ以上の知能を生み出す、そういう感じでしょうか? 他のピースが何なのかはよくわかりませんが、LLMについてしか詳しくないので。ここまで合っていますか?
はい、その通りです。他のピースについて理解するのはそれほど難しくありません。一つは明示的な論理推論エンジンです。これに知識を与えて質問をすると、その知識の断片を組み合わせて、その質問の証明や反証を導き出そうとします。これは1960年代からあったものです。
もう一つのピースは進化的学習で、これは1970年代に発明された遺伝的アルゴリズムに根ざしています。解決したい問題があるとき、たくさんのランダムな解決策を作り、どれがより良いか、どれがより悪いかを見ます。少し良かったものを取り、少し変更し、他のものの一部と組み合わせます。これで新しい候補解が得られます。それらを試して、どうだったかを見て、最良のものを取り、突然変異させてミックスし、また最良のものを組み合わせます。
これは自然選択を模倣しているのですが、人間のゲノムの代わりにコンピューター内の人工的なゲノムを使い、世界で生き残ろうとする代わりに、何が良いゲノムかを示すエンジニアリングされた適応度関数を課しているのです。
これらのアイデアはAI分野で長年存在してきましたが、大規模に展開されたことはありませんでした。Hyperonプロジェクトで私たちが行っているのは、これらの他の歴史的なAI手法を、トランスフォーマーニューラルネットで使用されているのと同じ驚くべき規模で展開し、トランスフォーマーと接続しようとしていることです。
LLMの主な欠点は、持続的で事実に基づいた論理的推論と、大胆な創造性です。これらの点で優れた他のアルゴリズムを組み込むことで、その欠点を補おうとしています。
長寿生物学を見ると、これらの側面がすべて必要であることは明らかです。知識を提供することは非常に重要です。生物学的知識は膨大ですから。しかし、既存の仮説を大きく超えた創造的な飛躍をする必要があります。そして、その創造的な飛躍が意味をなすかどうかを確認するために、持続的で事実に基づいた推論を行う必要があります。
これら二つは一緒に機能します。創造的な飛躍はできるが推論ができないと、現在のLLMよりもさらに多くの無意味なことを言うだけになってしまいます。一方、推論はできるが創造的な飛躍ができないと、推論すべき仮説を形成することすらできません。人間のような一般的に知的な心を作るには、これらのピースすべてが必要なのです。
これらのシステムに何かを欲する方法を組み込む方法はありますか? 今のところ、例えばChatGPTは、私が何も尋ねなければ何もせず、ただ静かに座っているだけです。私が会話のボールを転がさなければなりません。
数十年前、AI研究者で数学者、認知アーキテクトのスタン・フランクリンが「それはエージェントなのか、それともただのプログラムなのか」というタイトルの論文を書きました。彼が指摘したのは、当時のほとんどのAIプログラムは入力を受け取って出力を生成するように設計されただけのプログラムだったということです。
一方、世界に組み込まれたエージェントには、達成しようとする目標があります。一部は明示的で、一部は暗黙的かもしれませんが、目標を達成しようと世界を知覚し、反復的に行動しています。
かなり長い間、エージェントシステムと呼ばれるAIとコンピューターサイエンスの分野がありました。これは推論や創造性と重要な関連があると思います。なぜなら、人間レベルの推論や創造性を行うには抽象化を形成する必要があるからです。観察されたデータのレベルだけでは作業できません。
抽象化が必要なのは、私たちの体の限界の中で物事を達成するのに役立つ抽象化を選択することから始めるからです。これらの実用的に導出された抽象化に基づいて、より抽象的な抽象化の階層を構築していきます。
エージェントでなくても抽象化の階層を導出することはできますが、何が良い抽象化なのかを決める人工的な指標を作る必要があり、それをどうするかは明確ではありません。
人間レベルのAGIに到達する最も簡単な方法は、何らかの環境に組み込まれた形態を与え、少なくとも一部の行動を駆動する目標を与えることだと思います。これは多くの異なる形を取ることができます。
例えば、ロボットを使うこともできます。私のプロジェクトの一つであるMind Childrenでは、それに取り組んでいます。ロボットに体を与えることで、意識の発達に役立つかもしれません。
私たちが相互作用する物理的世界には多くの詳細があります。言語的意味を見ても、「on」や「over」、「to」といった言葉の複雑さは非常に微妙です。例えば英語では、なぜバスに「on」と言うのに車には「in」と言うのでしょうか。
物理的な障害物を「get over」することもできれば、失恋を「get over」することもできます。思考の限界を「get over」することもできます。プールに「in」いるとき、頭が水面から出ていても「in」ですが、足先だけがプールに浸かっている場合、プールに「in」いるかどうかは明確ではありません。
つまり、私たちの言語そのものが、世界との物理的な関わりから多くの微妙なニュアンスを含んでいるのです。これが私たちの創造的・合理的思考の多くを駆動しています。
ロボットの体を持つ必要があるとは言いませんが、それはAGIアルゴリズムを実験するのに非常に便利な方法です。ただし、唯一の方法ではありません。ビデオゲームのキャラクターでも多くのことができますし、科学的進歩を目指すエージェント、例えば人間の老化を治療するようなエージェントでも多くのことができます。これも目標です。生命体の寿命を延ばすための治療法を作ることを目標とするのです。
異なるAIエージェントは異なる目標を持つことができ、それによってその心が異なる方法で形作られることになります。確かに、ChatGPTはその意味ではエージェントではありません。そのように設計することもできたでしょうが、OpenAIはそのように設計しないことを選んだのです。
なるほど。では、あなたの会社ではそういった方向性で進めているのでしょうか?
確かにそうです。私は数十年にわたってPrimeという認知アーキテクチャを開発してきました。これは、複雑な環境で複雑な目標を達成できるAIエージェントを作るために、異なるタイプの学習、推論、記憶をどのように組み合わせるかを説明するものです。
もちろん、人々を面白い会話で楽しませたり、質問に答えたりすることを目標とするエージェントを作ることもできます。チャットボットをよりエージェント指向のアーキテクチャで作ることができないわけではありません。しかし、チャットボットの周りにエージェント性を単にラップするだけではうまくいきません。
ChatGPTが立ち上がった直後に、Baby AGIやAuto GPTなどの試みが見られましたが、それらは元の目標から大きく外れてしまい、機能しませんでした。エージェントであることは、システムの認知アーキテクチャ全体に組み込まれていなければならないからです。チャットボットを作って、その周りに「エージェントこれ」というようなものを巻きつけるだけではダメなのです。認知科学の分野の誰もが明らかだと思っていることですが、もちろんランダムなハッカーがこういったものを作ろうとするのを非難することはできません。
HyperCogは、あなたの多くの会社の中で、rejuveに何らかの形で関わっているのでしょうか?
はい、絶対に関わっています。私の「AGIビジネス帝国」のアーキテクチャを簡単に説明しましょう。
まず、OpenCogというオープンソースのAGIプロジェクトがあります。Hyperonは、OpenCogの新しい製品ですが、これは単なるオープンソースのソフトウェア製品です。Linuxのようなものですね。会社ではありません。
次に、Singularity NETというプロジェクトがあります。これは財団で、現在ASI（人工超知能）トークンと呼ばれるユーティリティトークンを発行しています。2017年にトークンセールを行い、中央所有者や管理者のいない大規模なネットワーク上でAIシステムを実行できるブロックチェーンベースのプラットフォームを構築しました。これはインフラストラクチャレベルのものです。
OpenCog Hyperonは、Singularity NETのブロックチェーンベースの分散アーキテクチャ上で実行できる多くのものの1つです。
人々はどのようにアクセスするのでしょうか? 使用料を支払う必要がありますか? コインで支払うのでしょうか?
Singularity NETはすべてオープンソースコードです。誰でも自分のコンピューター上にエージェントをオンラインで置くことができ、それがSingularity NETネットワークと通信できます。ちょうど誰でも自分のコンピューターにイーサリアムやビットコインのノードを置くことができるのと同じです。ただし、そのハードウェアノードを実行するには料金を支払う必要があります。
ブロックチェーンは長寿研究の進歩に関わってくるのでしょうか? 本当に、最も関連性の高いブレークスルーを行うためにどのようなデータが必要になるかによります。現時点ではわかりません。
ブロックチェーンは、私たちのデータを安全に保つのに役立つことを願っています。例えば、初期の人々に埋め込まれているNeuralink由来のEEGデータについて考えてみてください。自分の脳データがネットワーク上に構築されるとき、それを安全に保ちたいですよね。
ブロックチェーンプラットフォーム上にネットワークを構築すると、すべてのネットワークトランザクションが安全になります。つまり、設計段階からセキュリティを追求しているのであって、後付けでパッチを当てているわけではありません。
ChatGPTにエージェントインターフェースを後付けしても本当のエージェントにならないのと同じように、安全でないソフトウェアシステムにファイアウォールやアンチウイルスを付けても本当に安全にはなりません。システム全体を通じて、設計段階からセキュリティを考慮する必要があります。ブロックチェーンネットワークはそれを実現する一つの方法です。
特に脳データの場合は重要になりますね。クラウドに送信する場合、追跡されたり、操作に使用されたりしないようにしたいでしょう。
現在起こっていることは、人々が自分のデータを23andMeに提供し、それがGlaxoSmithKlineに売られているということです。最終的にはGSKが科学を進歩させるために使用することになっているはずです。疑問の余地はありません。おそらく、そのデータをあまり多くの諜報機関に売っていないでしょう。まあ、誰にもわかりませんが。
彼らは研究のためにトレードオフをしているのです。もし彼らが私を永遠に生きさせることができるなら、それだけで十分です。でも、なぜそのデータを集約して、準同型暗号を使用してスクランブルし、個人を特定できないようにしてから、どの研究者にも使用できるようにしないのでしょうか?
なぜ一つの大企業だけがそのデータを使用できるのでしょうか? GSKが何か役立つことができないというわけではありません。しかし、他の誰もが何か役立つことを発見しようと追求できるようにすべきです。
量子コンピューターを使用して人体のすべての細胞をモデル化することについてはどう思いますか? それは可能だと思いますか?
はい、可能だと思います。しかし、最終的に同じ問題を解決するわけではありません。まず、古典的なコンピューターでも、現在よりもはるかに優れたシステム生物学シミュレーションモデルを作ることができます。システム生物学にはあまり注目が集まっていませんでしたから。
全生物のシミュレーションモデルを作ることはできますが、それでも多くのデータが必要になります。そうすると、また同じ問題に戻ってきます。製薬会社やそのコンソーシアムになるか、それともよりクラウドソース的な方法でデータを取得するかということです。
ブロックチェーンネットワークは、クラウドソースでデータを収集する唯一の方法ではありません。他の多くの方法でも可能です。ただ、これは大きな初期資金を必要とせずに、人々がデータコモンズにデータを提供するようインセンティブを与える一つの方法です。他の方法でも可能ですが、ゲートキーパーを回避するのは非常に難しいです。
例えば、UK Biobankは非常に興味深いリソースですが、アメリカ人で暗号プロジェクトやスタートアップ企業で働いている私には、UK Biobankのデータに手を伸ばす簡単な方法がありません。たとえデータを提供したイギリス人個人が私に使ってほしいと思っていたとしてもです。
つまり、商業的ではないクラウドソーシングデータの方法でさえ、必ずしも極めてオープンになるわけではないのです。シミュレーションモデリングでも分析でも同じ問題に直面します。シミュレーションを調整するにも多くのデータが必要だからです。
もう時間があまりないのですが、現在存在する、あるいは近い将来登場する技術の中で、最も長寿に大きな影響を与える可能性が高いと思われるものは何でしょうか?
正直なところ、答えはわかりません。非常に驚くようなことがあるかもしれません。
一つ言えることは、Rejuve Biotechの「長寿ハエ」から得られたデータを見ると、キャンディと彼女のチームが収集してきたものですが、ハエには約14,000個の遺伝子があり、そのうち2,000以上が長寿ハエと対照群のハエで大きく異なっています。
私たちは、長寿ハエを長生きさせる上で大きな因果的影響を持つ、より小さな遺伝子セット、例えば数十個の遺伝子を見つけようと多くの作業を行ってきました。では、数十個の遺伝子をどのようにターゲットにすればいいのでしょうか?
おそらく、何らかの分子生物学的トリックを使って、もっと早く到達できるかもしれません。例えば、ウイルスをハッキングして物質を輸送させるなどです。
これは私自身の研究から明確に出てきた一つの方向性です。機械学習を使用すると、生体内の組織で協調的に変化させれば、その組織を若い状態に戻すことができる遺伝子セットを特定できます。多くの場合、ハエでそれを示すことができます。
しかし、それを実際にどのように行うのでしょうか? 私たちにはまだ方法がありません。私は生物学者ではないので、この配送メカニズムの問題はすべて「ウェット」な部分に関するものです。
私が現在最も簡単にできることは、生物を長生きさせるために、ゲノム、プロテオーム、メタボローム、エピゲノムで何を調整する必要があるかを明らかにすることです。
もちろん、私の2倍賢くて分子生物学と実験装置を理解しているAGIがあれば、一度に100の遺伝子変異のための配送ベクターを見つけ出すかもしれません。
それはいつ実現するのでしょうか? 予測を聞かせてください。
それがいつ起こるかは分かりません。私の友人のレイ・カーツワイルも最近『ザ・シンギュラリティ』という素晴らしい新しい本を出しましたが、彼は人間レベルのAGIへのブレークスルーを2029年と予測しています。
私はそれをもっと早く実現しようとしていますが、2029年までにならなければ実現しないとしても、私たち二人ともそこまで生きられることを願っています。
人間レベルのAGIに到達した後、多くの面で劇的に超人的なAIが見られるようになるまでには、ほんの数年しかかからないと思います。
つまり、レイの人間レベルAGIの2029年という日付は悪くないと思います。数年前後にずれる可能性はありますが。しかし、シンギュラリティに関する彼の2045年という日付は悲観的すぎると思います。人間レベルのAGIを手に入れた後、その人間レベルのAGIがより賢いものを作り、さらに賢いものを作り、さらに賢いものを作って、シンギュラリティに到達するまでには数年しかかからないでしょう。
人間レベルのAGIとはるかに超人的な超知能の間のどこかで、エイジングを解決する方法を見つけ出すAGIが登場するでしょう。
人間と同じくらい賢いAIができたら、即座に私たちよりはるかに優れたものになります。なぜなら、私たちの100万倍速く考えることができるからです。認知的に私たちと同じくらい賢くなったら、すぐに1000倍速くなるのではないでしょうか?
個々のプロセッサーが速くなっても、必ずしも賢くなるわけではありません。それらのプロセッサーで何をしているかによります。しかし、より関連性の高い点は、人間レベルのAGIを1つ手に入れたら、ハードウェアを構築するお金の問題を別にすれば、1000や10,000の人間レベルのAGIを持つことができるということです。
そして、それらは人間にはできない方法で心をリンクさせることができます。私たちにはニューラリンクがありますが、それは同じではありません。それは難しいでしょう。なぜなら、単にリンクを貼り付けても本当に興味深いものにはなりますが、私たちの脳は単純にリンクするようには設計されていないからです。
私たちは簡単にアイデンティティや人間性を再構築することはできません。一方、AGIは他のAGIとより最適にリンクするために自身を柔軟に変形することができます。なぜなら、その心はすべてソフトウェアの中にあるからです。
これは、シンギュラリティ後に直面する多くの選択肢の1つを示しています。どれだけ人間のままでいたいか、あるいは現在我々が人間だと考えるものを遥かに超えるような能力をどれだけ取り入れたいか、ということです。
私は、異なる人々が幅広い選択肢を選ぶことを望んでいます。伝統的な人間のままでいる人もいれば、死や病気、精神疾患をなくすだけの人もいるでしょう。
これは、あなたの本で説明されている「爆発」の一部ですか? 人間の生物学的カンブリア爆発について長い間話してきましたが。
その通りです。それは意識の異なる種の増殖です。
改良された人間もその一部になるでしょし、エンジニアリングされたAGIの心も別の部分になるでしょう。そして、急速に引き上げられ、繰り返し自己改良される心も、また別の野生の世界になるでしょう。
健康で長寿の人口は国のGDPを増加させるので、国が自国民を長生きさせ、豊かにしようとする軍拡競争のようになるのではないでしょうか?
そうは思いません。これほど多くの高齢者のために社会保障をどうやって支払うのでしょうか?
彼らは働くことができるでしょう。
はい、あなたと私にはそれが明らかです。一方で、AIがすべての仕事を奪ってしまえば、ユニバーサルベーシックインカムで養う口が増えるだけかもしれません。
あるいは、私たち全員がスムースジャズを演奏することになるかもしれませんね。
私にとっては非常に明確です。人間の命は素晴らしいものです。死ぬことは不快なことであり、倫理的な理由から、不本意な死という疫病を廃絶すべきです。
これが私の主張です。言葉を広めようとしているのです。これは軍拡競争になるべきで、経済にも良いことなのです。これが私のメッセージです。
一方で、これは軍拡競争であるべきではありません。なぜなら、軍拡競争がそうであるような孤立した競争ではなく、国際協力をすべきだからです。
人々が長生きすることが可能であり、良いことだと世界が目覚めつつあるのは素晴らしいことです。長寿投資が今や現実のものとなり、それに特化したVCも登場していて、もはやジョークとは見なされなくなったのは素晴らしいことです。
私たちはそのメッセージを広めようとしています。この種の研究と資金調達への熱意を高めようとしているのです。
このプロセスを加速させるために、私たちのような組織へのアドバイスはありますか?
投資家は出口戦略を求めます。寄付者や政府機関ではなく、一般的なビジネス投資家の場合です。医療治療のスタートアップの可能性のある出口戦略は、大手製薬会社への売却です。そうすると突然、すべてが大手製薬会社の限られた考え方に縛られ、彼らに訴求するものを作ることに焦点が当たります。これは考え方として非常に煩わしいものです。
私たちは、長寿治療分野の初期段階のスタートアップを、治療法の初期段階の人間試験を通過するくらいまで進める必要があります。そうすれば、たとえ彼らが通常の考え方の範囲外の変わったことをしていても、製薬会社は彼らとパートナーシップを組まざるを得なくなるでしょう。なぜなら、製薬会社の人々も、お金に近づくほどデータを見るからです。しかし、パイプラインをさらに進める必要があります。
また、パイプラインのより早い段階に投資する意欲も持つ必要があります。ほとんどの長寿VCは、すでにテスト段階に入っている特定の治療法にのみ投資したいと考えています。彼らは「より初期段階のものへの資金提供はNIHに任せよう」と言いますが、NIHは非常に保守的です。
そのため、現在、長寿研究の初期段階に資金を提供したいと考えている人はほとんどいません。SENS財団やいくつかのニッチな組織が行っていますが。SingularityNETもRejuveを支援していますが、私たちには冒険心のある開放的な組織がありません。長寿治療法の発見に向けた初期段階の研究に資金を提供する意欲がある組織がないのです。
代わりに、すでにテスト段階に入っている治療法がある段階になって初めて参入したいと考えるVCがいます。それも主に、製薬会社が明らかに買収したいと思うような種類の治療法に限られます。
政府の研究資金提供のレベルでさえ、まだ非常に視野の狭い見方をしています。システム生物学や全体的なシステム思考に焦点を当てていません。しかし、長寿は明らかに全体的なシステムの問題です。単に一つの経路を見つけてそれを刺激して効果を得るというものではありません。
多くの問題があり、教育は非常に重要です。ある意味で、あなたたちが行っていることの多くは教育ですが、非常に難しいものです。なぜなら、現代では誰も新しい考え方を吸収する時間がないからです。
人々は事実の断片を吸収したいと思っていますが、新しいパラダイムを吸収したいとは思っていません。しかし、人々は長寿について考える方法についてパラダイムシフトが必要なのです。これは挑戦的な課題です。
だからこそ、ブライアン・ジョンソンが行っている競争、つまり人々にすべてのデータを比較させるというアプローチが好きなのです。それは楽しく、人々を興奮させると思います。
シリコンバレーの気味の悪い金持ちの白人男性に見えないようにする必要がありますね。
そうですね。ブライアンのことは大好きです。彼がBraintreeを売却した頃、DCで彼を知っていました。そういったアプローチは必要ですが、もっと幅広いベースで、より包括的な感じにする必要があります。
ベン、長く話をしてしまって申し訳ありません。すでに予定の時間を過ぎていますので、これ以上長引かせたくありません。話をしてくださり、このような情報をすべて提供してくださってありがとうございます。
こちらこそ、興味深い質問をありがとうございます。AGIから超長寿、ビジネス構造、文化に至るまで、話の全体の流れについていこうとする人と話せて良かったです。これらすべてが一つのものだからです。私たちはこれらについて首尾一貫した、調整された方法で考える必要があります。
今後数年で、単に生物学研究室からか、あるいは私たちのAI技術を使用したRejuveからか、大きなブレークスルーが見られるかもしれません。主流の医学界が「この治療法を受ければ寿命が5年延びる可能性が高く、人類の最大寿命は123歳ではなく140歳になるかもしれない」と認める最初のブレークスルーが起これば、洪水の門が開くと思います。
そうなれば、世界中の人々が「なんてこった、本当に死ぬ必要がないかもしれない」と思うようになるでしょう。これは長寿版のChatGPTモーメントのようなものですが、それ以上のものです。
私たちは恐らく今後10年以内にそのモーメントを迎えるでしょう。3年から5年以内に起こることを願っています。しかし、その後、現在私たちが見ているものは依然として先史時代の終わりのように見えるでしょう。
それは本当に興奮させられる話です。あなたの本を読むのが楽しみです。シンギュラリティを超えて見ることはできませんが、あなたはそのクレイジーな未来を可視化しようとしているように聞こえます。
私たちはシンギュラリティを超えて見ようとしています。また、科学的、文化的、そして私たち自身の心の中で、より良いシンギュラリティに向けて今何をすべきかを理解しようとしています。
ぜひ読んでみてください。『The Consciousness Explosion』です。たくさんの素敵な図もありますよ。
素晴らしい、ありがとうございます。
こちらこそありがとうございました。
最新の長寿ニュースを常にチェックするには、ぜひ…
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