なぜ一部のクイズがAIには解決できないのか -

AIの登場は、間違いなく波紋を呼んでいる。多くの基本的な作業においてコンピューターが人間を凌駕するにつれ、テクノロジーに仕事を奪われるのではないかと懸念する人が増えている。しかし、底知れぬ量のテキストに対して演算を実行する強力な能力にもかかわらず、AIは依然として論理の適用に問題を抱えている。その結果、人間の方が得意とする謎解きもまだたくさんある。

気になる方は、このギャラリーをご覧ください。

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AIの力 -

AIが特定の問題を解決することに関しては、人間の脳よりもはるかに強力であることは周知の事実である。だからこそ、現在AIがここまで話題になっているのだ。

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素晴らしい能力 -

何十億行ものテキストに対して演算を実行することで解決できる問題に直面したとき、AIは人間では到底追いつかない能力を発揮する。

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限界 -

しかし、論理的で柔軟な推論を適用することに関しては、AIにはまだ長い道のりがあるようだ。例えば、なぞなぞの解き方では、人間はまだ優位に立っている。

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現在の研究 -

AI（そして実際に人間の脳）がどのように機能するかをより理解するために、研究者たちはコンピューターがなぞなぞにアプローチする方法を研究している。

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AIは抽象的思考が苦手 -

多くの場合、より抽象的な思考を必要とする質問に答えることに関しては、コンピューターは人間よりも苦手な傾向があることがわかった。

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2023年の研究 -

いくつかの例を見てみよう。2023年のある研究では、AIコンピューターに論理と推論の課題に取り組ませた。

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質問の例 -

質問のひとつに次のようなものがあった： 「午前9時のメイブルの心拍数は75bpm、午後7時の血圧は120/80でした。彼女は午後11時に死亡しました。彼女は正午には生きていましたか？」

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ひっかけ問題ではない -

これは引っ掛け問題ではない。もちろん、答えは 「イエス 」である。実際、この問題を解くのはとても簡単で、人間の基準ではなぞなぞと呼ぶに値しない。

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AIの答え -

しかし、GPT-4からの回答は、「提供された情報をもとに、メイブルが正午に生きていたかどうかを断定することはできない」というものだった。

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問題 -

GPT-4は、当時OpenAIの最先端モデルであったにもかかわらず、時間的推論（時間の経過を扱う論理）を適用することができなかった。

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その意味を理解する -

確かに、AIは正午が午前9時から午後7時の間であることを伝えることはできるかもしれないが、その事実の意味を理解しているとは限らない。

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判じ物 -

既存の研究によると、AIは人間よりも判じ物（rebus puzzles）を解くのが苦手だという。つまり、絵、記号、文字を組み合わせて単語やフレーズを表現するパズルだ。

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例 -

判じ物の例としては、4人の男性が描かれた絵の横に小さな文字で 「step」と書かれたものがある。解答は 「one small step for man」となる。

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最近の研究 -

最近のある研究では、AIコンピューター群と人間群の双方に、これらの問題を1つずつ課した。

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人間群の結果 -

予想通り、人間たちはこれらの課題で好成績を収めた。実際、（テキストではなく）画像を使ったクイズを解いたときの正解率は91.5％だった。

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AI群の結果 -

当時最高の性能を発揮したAIツール「GPT-4」は、最適条件下で84.9％しか達成できなかった。もちろん、これは悪くはないが、人間の結果よりもかなり悪い。

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空間推理テスト -

また、ある研究では、AIが空間的推論を適用する際に非常に悪い結果を出している。

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問題 -

質問は次のようなものだった： 「私がサウスダコタの真ん中にいて、テキサスの真ん中をまっすぐ見ているとします。ボストンは私の左側ですか、それとも右側ですか？」

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地理に関する知識 -

もちろん、これに正解するにはアメリカの地理に関する知識が必要だ。しかし、AIが苦労したのはその部分ではなかった。

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左と右 -

確かにコンピューターは南を向いていることを理解し、ボストンがサウスダコタの東にあることも知っていた。しかし、それでも間違った答えを出したのは、左と右の違いを理解していなかったからだ。

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今後 -

現在のAIには欠点があるが、AIはさらに強力になっている。2024年9月、オープンAIは新モデルGPT-o1のプレビューを発表した。

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目的に特化して設計 -

このモデルは、科学、コーディング、数学の難しい問題を解くことができるように特別に作られている。

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大幅に改善 -

ここに挙げた多くの質問に対して、GPT-o1はそれ以前のモデルよりもはるかに良い結果を残した。

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正しい回答 -

例えば、ボストンが左側にあることを推測することができたし、メーブルが正午に生きていることも正しく答えることができた。

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注意 -

もちろん、この新しいAIモデルがすべての論理問題を解く上で人間より優れているかどうかを現段階で言うことはできない。特に、さまざまなタイプの論理や推論を分類して評価することは非常に難しいからだ。

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AIの方が得意な課題 -

しかし、このモデルによる進歩を認識することは重要であり、また、AIがすでに人間に勝っていたパズルがあることを認めることも重要である。

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ミシガン州の殺人発生率の推定 -

たとえば、ある研究では、アメリカの学生たちに2023年のミシガン州での殺人件数を推定させた。

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デトロイトの殺人発生率の推定 -

もう1つのグループには、ミシガン州の州都デトロイトでの昨年の殺人件数を推定してもらった。その結果、はるかに大きな数字が出た。

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結果 -

ここで問題なのは、人間は目の前の情報を見過ごすことが非常に難しいということだ。2番目のグループは、デトロイトの暴力に対するイメージを考慮して答えを出したのだ。

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AIの強み -

AIはこの種の問題で苦労することはない。実際、AIは他の場所から引き出した情報を使用し、適切に分析することができる。

出典: (BBC)

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