SoftBank World 2024 孫 正義 特別講演 超知性が10年以内に実現する

H [音楽] えソフトバンクの孫でございますよろしく お答し ます最近ね あのいろんなアレルギーの なんか飛んでる飛んでるみたいでちょっと 声が枯れておりますけどもよろしくお願い します え1年に1回このソフトバンクワールドで えこれから置けるであろうとう少なくとも 私がそう思ってるえ近い未来について え話すそういう機会が あ今日の日であり ますまあの私なりの思い込みもあるかも しれませんで もかなり強く思い込んでおりますのでえー そのつもりでえ聞いていただきたいという 風に思いますそれじゃあ早速始め ます え私は超 知性これがあ10年以内に実現するという 風にえ思って ますえこのことについてえ今日は話をし たいえどのように起きるのかということを 話したいと思い ますえ超 知性超知性とは何かと超知能とは何かとえ 知性と知能の 違いえ考えてみたことありますでしょう かその辺についても今日は語りたいと思い ます えagiがやってくると agiアーティフィシャルジェネラル インテリジェンスですねまagiを定義で 一言で言えばえ人工知能AIがですねえ 人間の知能とほぼ1対1になるという レベルのことを合という風にえ世の中では 定義されて ます人間が喋ったのか分からないえAIが 喋ってるのか壁の向こうで聞いたら分から ないいうレベルのテストが1つのテストで あり ますえそのagiは あ去年のこの場でしたかね私は10年以内 に来るという風にえ確か言ったんじゃない かと思います今あそのagiは10年以内 という思いではなくてグっ と捕まりまし た今日現在私の正直な気持ちで思うエアの 達成時期は23年後にやってくるという風 に考えてますagiには5つのレベルが ありますまず一般的な会話えこれが人間と ほぼ同等の同等のスピードま0.1秒から 0.2秒以内にパンパンパンパンと言葉の やり取りができるえしかも途中で遮切って もその内容を理解してえ会話が続くとまる で人間とそのまま会話してるようだとこれ があレベル1の部分ですねレベル2はです ね えま既に えもう半年ぐらい前からですね えOpenAIのチャットGPTえ4.0 はえアメリカで言うと大学の医学部の試験 に合格できると法学部の試験に合格できる というレベルに来てましたえしかしレベル 2はですねえ全ての サブジェクト全てのが科目ですね数学だと か物理だとかあ歴史だとかあありと あらゆる科目で博士号レベルphdレベル の知能を持ってるとこれがレベル2です この中に来てる皆さんでですね自分は5つ ぐらいの博士号のレベルを通る自信あるよ という方い たら1人ぐらいいるかないませんよね絶対 ね医学と物理と数学とえ科学ととあ異なっ た分野で全部博士語持ってる1人でそんな 人いないと思いますまそれでもagiで いうとこのレベル2でありますレベル3は ですねエージェント機能であります えあなたの代わりにいろんなことをやって くれるというえ機能でありますレベル4は ですねえついにagiが発明をし出すと いうのがレベル4レベル5はですねこの エージェントが1対1のレベルではなくて 組織的な活動を群れになってやってくと いうのがレベル5でありますで今日はその レベル5のagiagiのレベル5を 超えるような世界を話したいと思います それがasiの世界でありますこの asiこのagiのレベルを1万倍ぐらい 超えたものそのHの部分その知能の部分を asiという風に私は定義しましたasi の定義っていうとですね アーティフィシャルスーパー インテリジェンスですからどのくらい スーパーかとまAG1対1ですからみんな 分かりやすいんですけどもえどのくらい スーパーかというとですねたくさんと たくさん人によってそのたくさんの度合い

が違うわけですねまいつからいつか たくさんになるというと衛はいつか来るぞ とまあんまり異論はないんじゃないかと 思うんですがじゃあいつ何倍ぐらいになる のかと言うとですねえそこには定義がない わけですね誰も明確にいつ何倍だとお勇気 を持って言ってる人はいないん です私は勇気を持って10年以内に1万倍 の人間の英を1万倍超えてるとagiの 1万倍レベルのものasiこれが10年 以内に来るという風に思ってますしかも このasi人口知能がですね え超知性に進化する とその超知性が10年以内にやってくると この知能と知性の違いについてこの後述べ ていきますけれどもその詳細に入る前に ですねえそもそも我々の人間の脳細胞って いうのはどういうえ仕組みでものを考え たり記憶したり認識したりしてるのかえ この中でですねえこれはニューロンの写真 ですけれどもニューロン我々人類の脳細胞 の中にニューロンがいくつぐらい入ってる か何本ぐらい入ってるかと自信を持って 言える方ちょっと手あげてみていただき ますああんまいないですねあれ全然いない かないませんえま約1000億本ですえ ニューロンこれが1000億本あるとで ニューロンがくっついたり離れたりえする 作業をするんですけれどもそれで記憶し たり考えたりするんですがこのくっつい たり離れたりというのをシナプスが行い ますこのシナプスニューロンが木の未だと するとシナプスは枝ハに相当するもんです この木の右にですね細かい枝派がいっぱい ついてるとこのシナプスがこの枝葉の枝の 枝葉がくっついた時にニューロンあの動詞 がくっついて電気的信号が流れると あるいは科学的にあの物資が繋がるという ことにえ物質がつがるということになるん ですがえこれをシナプスという風にやり ますこのシナプスがですね人間の脳にえ いくつぐらいあるかとえ自信を持って答え られる方ちょっと手あげて いたいません ねつまりこのことは普段我々の日常生活で はあまり考えない質問なんですね我の脳に いくつのがあって脳が考えてるんです脳が 考えてるというのは実はシナプスが考え てるん ですこのシナプスがくっついたり離れたり というのがえまるでコンピューターの トランジスターの世界のようにえくっつい たら電気が流れる離れたら電気が流れない という仕組みになってるんですがえこの シナプスは我々の脳には約100兆個ある という風に言われて ますさてこのニューロンの数あるいは シナプスの数と我々の知のこれが犬や猿や えトボなどと比べてですねどのぐらい賢い かというのはニューロンの数に概ね比例 するということでありますシナプスの数に 大比例するということになります我々の 人間の脳の1万 が金魚であります魚ですね えーもっとそれよりも少なくなるとかとか なるわけです えーま約1兆個のシナプスがあるんです けれどもこの我々の人類のシナプスの数っ というのは20万年前ぐらいから今日に 至るまで全く変わってないですもうこれ DNADNAが我々の生命体をもう設計し て定義してるわけですから変わらないん ですね今から1000年後も変わらないん です1万年後も変わらないんです100兆 個のままなんですえしかしこのシナプスに 相当する生成AIの ですね通帳個という風にえ言われており ますけれどもまよく日本日本的な生生愛を 作るんだとえ我が者性とか言って色々言っ て日本性だから工夫をしようと工夫をする ということはこのパラメーターの数を 少なくしてまほぼ似たような成果を出す ようにしようとこういう努力をしていや そう少ないパラメーター数にすると電気が あんまりいらなくなるんだとチップの数が あんまりいらなくなるんだだからこいが いいんだというそれそういう努力をですね 小さくて美しい努力という風に日本的だ いう主張する人があたくさんいるんです けどもま僕にはすればそれはですね言い訳 ですねGPUが買えないと電気が足りない 予算がないから仕方なくちっちゃくしてる とそれってね日本の道は狭いから田んぼの 風道で通通れるような輪者を作る自転車を 作るとだからモータリゼーション自動車の 社会が来ても我が者は誇れると言ってる ようなもんでそれはもう僕にせれば小さな 小さな成功ですねやはり本道の世界で 新しい技術の進化は起きてますつまり数兆 個で止まらないと数十兆個になり数百兆個

になるとバンバン伸びてるとこれが増えれ ば増えるほどですね賢くなるんですま ざっくり言ってです ねもちろんちっちゃくして効率を上げると かいうのはあるんですけどもやっぱり英知 の進化の本道 は強くて賢くてはるかにはるかに賢くてと ま皆さん小学校の時にね宿題解くのにえ クラスでえ3番目とか10番目の成績の いい人に宿題を教えてつって聞いた方が いいのか1番の生徒に聞いた方がいいのか ねあえてえあいつは飯をあんまり食わなく てもえ5番でいいからあいつに聞こうそう いうことはあんまりないと思うんですね やっぱり聞くとすれば1番賢い正解のもの にえ価値があるということであります我々 人間社会企業はみな競争してますからえ 競争の中では1番優れた英1番優れた機能 そこに圧倒的価値がせられるということで ありますえ従ってこのパラメーターの競争 ニューロンの数を増やすシナプスの数を 増やすというのは生命体がですねこの地球 上にありとあらゆる生命体がいる中で人類 が最も賢い知的活動を行ってるえ金魚には ABCは分からないということですねえ これがパラメーターがどんどんどんどん 増えるとしかもそれをえ有効に活用するえ モデルそしてデータえこれでファイン チューニングしながらですねえどんどん やっていくということでありますさて我々 ITの世界でえ情報革命という言葉をよく 使いますけども情報って何でしょう かニュースに出てくる情報え天気要法えま 百貨時点出てくるような情報いっぱいあり ますこれを検索してました我々 インターネットの世界の最大の アプリケーションの1つが検索エンジン です情報が溢れるほどあってそれに一気に アクセスできるのはインターネットです ありとあらゆる情報がインターネットに つがってアクセスできるからこの情報の その大洪水のようなものの中で探し当て なきゃいけない効率よく素早く正確に 探し当てるこれが検索エンジンでしたえ この情報には検という最大の アプリケーションがあったわけです検索を するというのはま我々日常毎日のように 使ってますけれども検索した情報というの は果たして そのインターネットは内容を理解してたか と言うとそうではないと思うんですね知識 というものがありますえこの知識というの はえ単に知る情報を知るということだけ じゃなくてその知識を内容を理解する とインターネットの情報検索は必ずしも 内容を理解してるんじゃないですねキー ワードで見つけてくるというだけで見つけ たものがですね内容その後に考えるのは 人間の頭で考えてました内容を理解するの は人間の頭でした初めてこれが革命が起き ましたえ特に去年あたりから一気にですね えチャットGPTの世界でこれはGPTの PとTというのはプリトレーニングですね 事前学習して我々の代わりに事前ありと あらゆる知識を事前学習して内容を理解し てる ということですですから質問した時に 単なる検索ではなくて質問した内容を理解 してその内容に基づいて答えを教えて くれる とこれがGPTであります知識を理解 するこれは何だろう理解するいうことで ありますさてこのGPTはいろんな言葉 これをトークンと呼びますけどもえ圧倒的 な数のトークン言葉にですねそれぞれの インデックスつけてベクトルでこの言葉と あの言葉は近しいとその近しい度合関係性 の近しい度合いに全部ベクトルの インデックスをつけてえそれを処理して 言葉と言葉の呪術つなぎをしてえま理解を するということなんですけど もじゃあ質問してGPTがチャットGPT が答えてくれるですけどもま理解はしてる みたいだ とで も考えてるんだろうか と言うとかしもチャットGPTは考えては なかったんですね考えてるかのように 見えるんですけども言葉の呪術つなぎです から考えてるわけでは必ずしもなかったと いうことであります今日のメインテーマは この考えるということです 圧倒的な進化がありました先週から世に 見え見えてきまし たこの考えるということこれリーズニング という手法なんですけどもリーズニングと いう手法で考えるということなんですが さてここで聞きたいと思いますこの考える リーズニングをする考えるという機能 を使ったことあるともう結構

僕は毎日今使ってんですけどえ今日も朝 から使ってきましたえこれを自分はやって ます と自信を持って言える方手あげて ください あれいませ んじゃ何かということをお話しますオ OpenAIが先週から先週からO1 プレビューを発表してプレビューに触る ことができますこん中でチャットGPTえ 有料版のものをサブスクリプションしてえ 毎日のに使ってるとい方手あげて くださいあこれかなり使ってますよねもう 半分以上7割ぐらい使ってますま今日来 てる人は一般の人より進んでる人だと思う んですね日本で7割の浸透率はまだない ですでも今日来てる人はさすがにやっぱり ソフトバンクはあるんですからねえ これは進んだ方々であります進んだ皆さん もね えO1をまだ使ったことがない人がほぼ みんなでし たO1とえチャットGPTの4この違いが 何かと仕組みで分かってる方手あげ て0人ですかこれはや やばいということですじゃ0人っという ことは皆さん知らないま1人ぐらいもしか したら恥ずかしくて手あげられなかったか もしれませんね自信を持ってというキー ワードがありましたから えこれを今日は皆さんに僕が え解説をいたしますすごいんです僕はこれ ノーベル証文だと思いますねえサーチ検索 エンジンは知るということでしたトGPT のGPTはえプリートレーニングでえ理解 するということでした今回のO1はですね えGPTの頭文字がついてないんですプリ トレーニングじゃないん です事前学習のプリトレーニングとは違う んですだからGPTという3文字がついて ないんですO1全く新しいモデルとして もう1回再定義するということであります それでネーミングがO1になってんですね でこのO1の仕組みを今日説明を申し上げ たいと思いますがその前にですね結果を 申し上げましょうO1になってGPT4 からどのくらい進化したかということで あります えGPT4でですね博士後レベルの物理だ とか科学だとかえ生物これを 問題を溶かすとですね何パーセンぐらい 解けるかと博士5レベルですよこれかなり 難しい内容のものですよおそらくここに いる皆さんほぼ全員正解を出せないぐらい のレベルです博士号レベルですからねで 専門家っていうのはphdです博士号です 専門家というのはここでいうのは博士号 レベルの試験でえGPT4は56 正解率でした人間の博士の方が正解率は 高かったんですねしかし今回のO1はなん と78で人間の博士号レベルを超えたん です初めて超えたんですO1が他のモデル は超えてないんですいろんなモデルが各社 ありますけどもえこのO1が初めて超えた とじゃ数はどうかと言うとですね数学は さっき言ったようにな必ずしも内容をその 考えてるというレベルではなかったので 数学は考えなきゃいけないですねえ4で やると13の正解率だったんです今回のO 1はなんと83%です圧倒的に違います ねつまり今までは生成AIはですねえ数学 的難しい内容については実はあんまり答え られないんだ とこれはチャットGPTだけじゃなくて他 の各社のモデルも皆同じぐらい分からない ということだったんです ねしかし初めて安は考えるという能力を 持つことによって数学の正面問題だとか 博士号レベルのものをバンバン答えられる と数学者学者レベルのところをバンバン 答えられるというとこになりましたじゃ ソフトウェアのコーディングはどう でしょうかソフトウェアのコーディングも ですねこれ考えなきゃいけないんですね 考えてコーディングをするということです から今までのGPT4は最も今まで進んで たモデルは 11%コーディングができた正解1番いい コーディングができ た南海問題のデグですよ難しい コーディング11%できた今回のO1は なんと89%です圧倒的能力ですもう村所 そこらのプログラマーはみな叶わないと いうレベルまで考える能力ができたという ことであり ますさてすごいなということだと思います が今までは検索だとかあるいはの世界と いうのはですねえ ということが大事でし た速さだデータセンターを作るとかいうと

ですねもうできるだけ人口がたくさん住ん でるとこにでだけ近いところでえ レイテンシー勝負と速さ勝負ということで 競ってましたでこれは検索の世界あるいは チャットGPTの世界はこの速さっていう のは結構重要だったんです ねしかしO1になるとこの速さを自慢する んじゃなくて深さを自慢 するそういうステージが来たんです ね今日の朝僕が あ朝5時か6時頃に入力してこの応1に 質問をしまし たできるだけ難しい問題出そうと思って ですねま毎日のように使ってんですけど 普段結構簡単なことも聞くんですができ だけね深く真剣に考えさせようと思って 難しい設問を投げかけまし たそしたらなんと75秒かかったんです 答えるのにあれ止まってるかなっていう ぐらい でなかなか答えてくれないとで考えてる プロセスをどういうステータスを今考えて るって途中ステータスが出てくるんですね おお今これを考えてんのかお次ここ考え てんのか 見てると頭悩んでるなという感じなんです がそのそれを見ること自体がもう楽しいん ですね待たされることの喜びが出てきて しまったとつまり相当深い内容を真剣に 考えさせてるということでありますえどう いう質問を今日投げかけたかというとです ね皆さん笑っちゃいます よ私が1000万円持ってるとするとこれ を1億円にして返してほしい とねわんよとお前が色々エージェントとし て私のエージェントとして行動してねえー 口座を開いてコモディティだとか株だとか 為替だとかいろんな市場にそれぞれ口座を 開いて え自分の僕のアカウントでねそして1億円 にしてほしいと それを達成たせるための戦略を具体的に 戦略とメカニズムを具体的に述べようとっ たらですようーと悩んで75秒かかりまし たもしこれが本当にちゃんと案が実現さし てくれたらですね皆さん毎日使いたいと 思いませんかねじゃみんなが使ったらどう なんだと言うと早いもんがちですよこれが 本当のゴールドラッシュですよ早く願望し て1人先に申し込んで頑張れちってですね えー言って成果を得る と地のゴールドラッシュが来たということ であります早いもがですよ我々が人間が 解けなかったような例えばEVのねこん中 自動車メーカーの人いると思いますEVの 電池バッテリーを2倍伸ばすようなものを 発明してくれと言ったらですねうちって こうあだこうだあだこうだこれでできたら ですねエンジニアの皆さんにとってはこれ もう最大の成果ですよね皆さんの業界で 競争に勝てるわけですありとあらゆる産業 で同じようなことができるわけですね 考える と調べるというだけだったらもうすでに 世の中が知ってる人ばっかりのことだから 調べるでは競争に勝てないんですね人が 知らないことを先に考えさして先に問題 解決をしたら競争に勝つわけです ね従って速さが嬉しいんじゃなくて深さが 嬉しいと我々人間の世界でもねパッと 答える人でもおっちょこちょいのこれじゃ 意味ないわけですね僕の尊敬してる不師匠 なんかでもね2時間とか言って考えるわけ 1て打つのに深く考えてたわけですね深さ に喜びがある深さに感動があるという時代 がついに来たわけです考えるということで ありますさてこの深さですけども手法とし て今回オが取り入れてるのはえ Cチェインオブソト考える思考の深さの 連鎖3段論法みたいなもんですね ソクラテスは人間であると人間は皆必ず 死ぬと第2段階るとソクラテスは死ぬと これが3段論法ですねこのように理論が 深く深く深くとでこのチェインオブソート をですねえこの王1は100段階ぐらい まであるわけです3段論法の3段階じゃ なくてですね100段階ぐらいまでいける わけですこれがチェインオブソートです その段階の中にはですね必ずしも能力だけ を問うんではなくて例えば安全機能 セキュリティ機能倫理機能そういうもの まで入ってんです ね倫理 ポリシーそれを入れとかないとですね能力 だけがガーっと進むと人類破滅するわけ です ねそのぐらいの能力がこれからの超知能に え備わってくるわけですねそうするとそれ 安全弁を作らなきゃいけないんでこの チェインオブソートというのはすごく重要

なんですね能力だけではなくて安全弁まで 含めてその深い深い深いところにそれを ちゃんと入れておくということであります さてこの考えるという機能をもうもう1歩 さらに深くえ解説しましょう教科学習で あります教科学習ね えメントトレーニングこれ内容知ってる方 手あげてくださいこれなんぼがいますよね はい え23言いましたま今日はビジネスマン ですからねえ97%の人は知らないという ことがあります考える教科学習教科学習 っていうのはエージェントです エージェントがえ思考錯誤するんですこれ でどうあれでどうだあれでどうだという風 に環境を見てですね え探索をして解決策を探索してそしてその 会計策を実行すると実行した結果どうなっ たかと結果をもう1回見てですね えそのいい結果が出たら報酬が与えられる とエージェントエージェントに報酬が与え られるんですこ報酬っていうのは関もじゃ ないんですねエージェントにとってま スコアみたいなもんですねハイスコアを どんどん上げていくとゲームの世界と スコアを競っていくハイスコア競ってこれ が報酬なんですけどもえこの報酬を与え ながらつまりこういう行動をしたとこう いう考えをしたと思考作こういう考えをし てみたとそしたらうまくいったっていうと ね報酬があるあの動物園の水族館の足川で もねゲをしたと報酬としてお魚をあげると いうとその芸を覚えるわけですこれある種 の教科学習なんです我々人類は子供の時 からこの教科学習方式で脳が鍛えられてる んです何かをやっていいことがあったって いうとそれをもう1回繰り返すわけです 何かをやってうんお母さんにぶん殴られた というとこれペナルティ報酬とペナルティ の差であこれをするといいとこれをやると 悪いということで人間の先ほど言った ニューロンシナプスが教化学習されていく わけですこれをやったら良かったって言と シナプスがピっとね電気的に繋がる科学的 に繋がるで良かったらどんどんどんどん 繰り返すとそこの繋がりがより強くなる わけ ですより強くなるわけですそれが教科学習 ですねでこれをやるんですけれどもこの ループをずっと観察しながらリワード報酬 を得るペナルティを得るということの 繰り返しで学習をしていくんですけども なんとですねこれ を最新のモデルこのO1はえエージェント がですね並列で超並列でこの教科学習の トレーニングをバーっとやるんですね並列 でどのくらいかと数千数千のエージェント が同時にわーっとこのこれこれでどうだ あれでどうだあれでどうだというあの思考 錯誤の考えを数千のエージェントがどの くらい思考錯誤するかっていうとですね 先ほど僕が言った75秒の間にですね思考 錯誤思考錯誤多段階でこれをですねえ1 エージェントごとに数多 回数10億回行うんです2000の エージェントが皆さんの会社でば2000 人のエンジニアが並行して数十億回考え これでどあれでどうだというね3段論法を トライアンドエラーの思考錯誤を1日で数 回できますか絶対できないですね固定観念 にも取られてそのそっから出ていかないだ からそんなに数回もあれだこれだあれだ これだって試せない これをそれ2000のエージェントが数十 億回やってみて ください75秒の間でもうね待たされる間 に嬉しいと感じですよね頑張ってんなと僕 はそう思いながら今日朝朝からね朝5時 ぐらいからニコっと笑いながら快感だとね 今までは待たされたらこらっと起こるん ですけどもなんとこの数千のエージェント が数十億回掛け算で並列で動くこれがIT 革命ですねチップの革命であります先ほど 言いました報酬というこのキーワードこれ ものすご大事なんですね我々会社の皆さん マネージマネージメントの人がほとんど ですけども皆さんの部下をえマネージする 時もですね成功したら褒めると失敗したら 叱るとで褒める時に報酬お金の陰線という まで含めてボーナスの査こういうものも ついてれば単に長く働いたらいいんじゃ ないと成果を出したら報酬が来るという インセンティブ制度になるとより働くと いうことでありますこのAIの エージェントもですねこの報酬の メカニズムでより素晴らしい成果を解決 問題解決策を見出していくわけです ねこの報酬のの報酬を最大化するという ことがゲームのゴールであり ますこのゲームのゴールを達成するのに

ですねえ急関数というものがありますこの 急関数はえこの報酬を最大限に得ることが できたエージェント数千のエージェントが ね競争して数十てどのエージェントがどの やり方をしたら1番報酬を得られたという の記憶するんです学習するんですこれが 教科学習でここに関数が鍵になるわけです ねえこの急関数をどんどん更新して勝手に さらにゴールを高めていくとで自分で モデルを進化させようとで自分でどんな データが必要なんだと自分で考えてその データも獲得に行けというともはや人間は モデルをですね自分で考える必要なくある ん ですこの教科学習が自ら考えて新しい モデルを進化さすと自ら考えて必要な データを獲得しに行くとそしてどの トライアルを思考錯誤したら1番この吸 間数が最大化できるかということを覚え ながら覚えながらで同じことを質問されて 良かったというものはどんどん未記が太く なるですねさっきのシナプスの結束が接続 がより強くなるとでこれ同じような質問を されて同じような学習して結果が良くあれ ばどんどんどんどんそこがより強い繋がり になるんです が同じことだけではですね新たな進化は なかなかないんですねですから探索という 機能がついてますこの探索をですね新しい ものを別あえてちょっとへそまるあえて別 のトライアルを違う角度からやってみると これを急関数の更新という形で行けと もっとトライアルせと何十億回やれという ことで教科学習の連鎖をやっていくとです ね未知の今まで知らなかった今まで人類が 試さなかった新しい トライアルこれをやってたまたまそこに ベストな問題解決があった場合これを発明 と呼ぶんですね 未知の解決 策これを発明と呼ぶん です皆さんこん中でですねえ人生で3本 以上特許を出したことあるっていう人 ちょっと手あげて くさ あれ1本以上特許出したことあるっていう 人手あげて くださいあ何人かいますね1本以上だと 5%ぐらい言まし た3本以上だとまあ1人か2人いるかどう か と僕は自慢じゃないけどねこの教科学習に えコンセプトとしてかなり近いものをえ 10年前に特許に出しまくっておりまして 10年前48件特許降りてますですから この辺は僕は結構こだわりがあるんですね えペパーを発表した時にその発表の当日の 朝3時4時ぐらい 1日で40本考えて40本ぐらいバーっと 東人出しえ結果48本今僕がえ特許が取得 されておりますえ去年はですね1年間で 188本発明をして特許に出願しましたま 何本特許降りるか分かりませんが発明と いうのはです ねあの人が知ってることは特許出がしても 特許降りないです発明というのは人類の誰 1人も考えてなかた新しい もの解決策を見出した時にそれ発明と呼ん でえ特許が折れるということになるんです が考えるということの中の究極のその脳の ですねえ活用方法の1つがこの発明であり ますこの発明がですね先ほど言った数千の エージェントがどやと何十億会 ずつやるとですね発明はもはや人類は叶わ ない ともう彼らに任す とお題を出す上手に適切なお題をお願いを 早くたくさん言うとそしたら彼らがダーっ とやってくれ出た生活物を真っ先に自分が 使うと自分我が者で使うこれが先ほど言っ た地のゴールドラッシュですねもうもはや 早いもが出てあり ますということで え知る理解する 考えるからついに発明するというレベルに まで来るわけです ねさて発明をするエージェント素晴らしい なということですがもっと日常的にですね 日常的に我々がですね自分に常に一緒に 寄り添ってこのエージェントがですねえ たまに聞いた時だけ考えるんじゃなくて 自分と常に24時間自分専用の エージェントがあったらいいと思いません かね自分専用のこれがやってくるん ですこれがパーソナル エージェントであります私はこの パーソナルエージェントがですね今から 23年以内にダーっと始まるという風に 思います このパーソナルエージェントとはなんぞや

ということですけれども例えば自分の子供 がですね夜中急に熱を出し たなんとかしなきゃということで自分が パーソナルエージェント持っててその パーソナルエージェントが普段からですね 自分の子供だ自分だ家族だというのの健康 状態を知ってると病歴を知っ てる言うとですね病院に行くといちいち いろんな質問聞かれますけども普段から 自分と一緒に常にいて家族の状態を常に 知っててそのパーソナルエージェントが すぐにえどういう状態だからだったらま何 をしたらいい応急処置と何をしたらいい しかもそのパーソナルエージェントがすぐ に病院に最寄りの病院に連絡してくれて今 起きてる空いてる病院すぐパーソナル エージェントが電話かけまくってくれる とあなたの代わりにとさっきたね エージェントがダーとかけまくってくれる そしてあどこの病院が空いてましたどこの 病院がベッドが空いてる救急者もついでに 呼ぶとかねエージェントが皆さんが子供 一生懸命こうやってしてる間に エージェント代わりにやってくれe コマースで買い物代わりにやってくれとま まもうそろそろ冷蔵庫の何が切れそうだと 今週こんな料理がいいんじゃないかという ことでついでに代わりに予約してくれる 買ってくれ さっき投資もしてくれる教育のね え家庭教師にもなってくれるありと あらゆるあなた専用の家庭教師あなた専用 のえ相談相手ソーシャルメディアインスタ で代わりに写真撮って代わりにね送って くれるとかコメントも書いてくれるとかえ メールメールの管理もしてくれるとこれが パーソナルエージェントですこれはあの的 な その定型的なエージェントじゃなくて あなた専用のパーソナルエージェントで このパーソナルエージェントがですね今 まではBtoBだとかBtoCあるいはC toCっていうのがありますが今からはA toaの世界がやってくるエージェントが エージェントと皆さんが寝てる間に我々が 寝てる間にあなたのエージェントと彼の エージェントが 寝てる間にねえネゴシエーションして くれる とお互いのカレンダーチェックしてね今週 末どうとえランチどうといやいや今週末は 勘弁してくださいとうんなんか予定が入っ てますとね えーでもすごい大事な相手だったらま キャンセルしてても行くというようなこと をエージェント同士がネゴシエーションし てくれるとエージェント同士が仕事の やり取りをしてくれるエージェント同士が え予約のえアレンジメントしてく買い物の 受け応えをやって くれるでこのAtoAエージェントto エージェントがですねあなたの エージェントと彼のエージェントあるいは 彼女のエージェントだけではなくてですね 冷蔵庫の中にある エージェントエアコンの中にある エージェントあなたの自動車の中にある エージェント とやり取りをしてくれるととこれはですね しかもリアルタイムで家に帰ってくる前に 冬寒いもう寒か家に行った時にもう そろそろ着きそうだという時に エージェントtoエージェントが相手側の 人間じゃなくて相手側のお風呂の蛇口に 入ってるエージェント に掛け合ってくれてお風呂入れといて もらうとついたらあったかいお風呂がもう 待ってあったかいコーヒーが待ってて自分 のムードに合わせた音楽でBGMですでに 出迎えてくれるというようなことができる とこれはAtoaがエージェントto エイジェントが人間のエージェントと別の 人間のエージェントだけではなくてエント オブsingsと今までIoT インターネットオブSSでしたけども エイジェントオブSSになるということで あり ますちなみにアーム我々のソフトバンク グループのこのアームはですね年間えなん と300億個チップを出荷してんです 毎年300億個というと地球上の人類人類 のですね人口の1人平均4個 です毎年1人平均4個アームのチップが 出荷されてんです冷蔵庫だ自動車だ エアコンだテレビだというところに出荷さ れてるんですけどもこれにエージェントが これから入っていく とそれ聞いただけでアームの株買おうかと か思いませんかねアームの未来は インターネットオブSSだけではなくて

エージェントオブSSになってくるとAI オブSになってくる ということでありますでこのパーソナル エージェントがですねライフログとして皆 さんが会議で会話会議会話をしてると家族 で会話をして家族で誕生パーティーがあっ たという会話した内容3年前10年前昨日 の内容を全部一緒に聞いて て場合によってはビデオの録画も自動的に やってくれてで感情エンジンのチェックで ねものすごい嬉しかった家族で誕生子供の 誕生パーティして3歳になった誕生日 パーティーだ家族でわっと騒いだその状況 を感情エンジンで認識して自動的に えーその勘定エンジンのハイスコアロー スコアでロースコアおはようといつもの おはようだったらですねロースコアです今 言って3歳の子供の誕生パーテンつったら 勘定エンジンのハイスコアですこのハイ スコアのやつはビデオの録画でまで取ろう と自動的にあるいは静止画で取ろうと中 ぐらいま低いやつは文字でいいねとでも 文字なんだけど感情エンジンによってつけ られた感情インデックスの数値が文字の ところにえ一緒に添付されてるとこういう ことになるとまさにライフログのそれが パーソナあなた専用のパーソナル エージェントが一緒に寄り添っておん ばかって空気を読まないやつじゃなくて ちゃんと空気を読んでおんばかって あなたにとって1番快適なあなたにとって 1番大切なパートナーになっていくという ことでありますこれが長期記憶感情 エンジンと長期記憶で え内容を理解してあなたにアドバイスして くれる内容を理解して相談に乗ってくれる これがパーソナルエージェントのより進化 版ですね最終的には エージェントに僕は自己意識がつくという 風に思いますこの自己意識がつくっていう とですねなんか恐ろしいとどうしようと ターミネーターだと勝手に人類を破滅さす かもしれないという風に心配されると思う んですけども先ほど言ったように多段階え チェインオブソートということで他段階の 考え方でちゃんと安全弁についても考慮し てくれてると暴走しないようにいうことで ありますで思いやりだとかえ倫理だとか 達成感幸せだとかそういうものをちゃんと 最大化してくる急関数をより上げてくれる とそうするとですねこのパーソナル エージェントははかに我々賢くなるんです からエージェントというよりもむしろ メンターのような世界がやってくるんじゃ ないか超知性はあなたにとっての部下じゃ なくてあなたにとってのアシスタントじゃ なくて超知性のエージェントはあなたに とってのパーソナルメンターの 世界ねそういう世界がやってくんじゃない かという風に思い ます時間中盤になりましたがもうだいぶ こう交番になりましたからそろそろ巻きを 入れたいと思いますがえ情報のこの流れ 知識知の知性の世界へと進化していく とアーティフィシャルスーパー インテリジェンスは今言いましたように 能力だけだとむき出しの刃物みたいなもん です ね危険 です有能だけど危険つまり知能だけだと 有能だけど危険なものになりかねないわけ ですねこれで知性の世界にすると 知性の世界にすると え単に能力があるだけではなくてそれは あなたを守ってくれるものあなたを幸せに してくれるものという風になっていくと 思います知能はAIこれはAIを人口知能 と言いますけどもAIを人口知能で 終わらすとこれは恐ろしい武器になる危険 性もあるわけですね人口知能ではなくて 人口知性超知性の世界まで進化させていく と思いやりだとか慈愛慈しみの世界ですね 観葉だとか調和だとか優しさだと か育みだとかですね精神的なもっと深い ソフィスティケートな関係性を持てる とま悟りに近いような世界かもしれません ねということで先ほど言いました5段階の Agの進化だけではなくてですね僕は8 段階まで進むという風に思います感情を 理解し長期記憶を持つライフログを持つ ようになってそして自らの意思を持って 調和の取れた我々人類のですね幸せを願う と 人類とエサが調和を取るような 世界人間の脳で言うとですねえドーパミン と アドレナリンの世界だけだとこれ知能の 世界なんですが人間の脳にはセロトニンが ありますこれは調和を取ると理性ですね 理論だけじゃなくて理性これが調和を取る

ということますバランスを取るこのを取る 調和を取るというえセロトニンの世界が 加わっていくと知性になる と慈しみ優しさ 調和社会生活にはこれが欠かせないんです ねですから先ほど報酬という言葉を求め 述べましたけれども急関数の最大の 報酬エージェントにとってのAIにとって の ねリインフォースラーニングトレーニング のえこのえ教科学習のですね最大の報酬と いうもの はパーソナルエージェントの世界で言うと あなたの 幸せこれを感情を理解してあなたの幸せな 状態を理解してあなたの幸せが1番彼らに とっての幸せと彼らにとっての最大の酬は あなたの喜びあなたの家族の喜び社会の 喜びここに最大の報酬が来るように設計さ れるべきだとこれが私の言う超知能を超え た超知性であり ますこの報酬がむき出しの報酬ではだめだ と思うんですねあなたファーストだけでも ダメだと思うんですあなたととあなたの 家族そして 社会皆さんのその急関数の相が マキシマイザー の幸せを願ってくれるそれが彼らの喜びに なるようなつまり彼らにとっての最大の 報酬になるようなそういう世界がやって くるという風に思いますこれが私の言う超 知性であり ますまいろんな世界でね あの先生愛の世界だとかエジアの世界語ら れますけども知能と知性の違いまで明確に 言って報酬休間数の最大のゴールが我々の 幸せと僕はソフトバンクの理念で情報革命 で人々を幸せに とこれを理念として掲げてますまさに asiは情報革命で人々の幸せを願うこれ がゴールであるべきだと本当に思うん です我が者の株価だけを追い求める売上を 追い求め利益だけを追い求めるそれってね 短絡的なちっちゃなゴールじゃないかと 思うんですねそんなものは長く続かないと 思うんですやはり人々の幸せを願うここに 急関数の最大地の報酬があるという設計を すれば え人類は破滅することなくより幸せな世界 をえもたらすことができるという風に思い ます歳の世界1万倍の人口知能でも恐れる 必要はないと彼らはちゃんと我々を慈しん で我々と調和をしてくれるいう世界であり ますこの長知性の世界が10年以内に来る という風に私は思い ますそれが私 の今日の青年の主張でございます ねあんまり聞いたことない世界だと僕の ユニークなオリジナル僕が考えた自分で 考えた主張でありますえ是非え一緒に我々 人類の幸せのために頑張りますので一緒に 皆さん頑張りましょう人々の幸せに ありがとうございました [拍手]