AIは間違った抽象化に基づいて行き詰まっている——視覚知覚を無視している

この記事は、AI業界が、脳や視覚認識の実際の働きと弱い関連しか持たない抽象概念に基づいてモデルを構築しているため、行き詰まっていると論じています。視覚認識はどのAIアーキテクチャよりも重要であり、ホップフィールドが固体物理学と神経生物学を結びつけたように、研究者が具体的な例に立ち戻ったときにブレークスルーが起こると主張しています。著者は冶金学との類推を用いています。焼きなましは、エネルギーや温度といった概念が科学によって形式化される何千年も前から存在していましたが、これらは世界に別個の存在としては存在しない抽象概念です。同様に、現代のAIは、ピクセル、畳み込み、人工ニューロンといった、生物学的現実からかけ離れた抽象概念を使用しており、その結果、膨大なエネルギーコストと、潜在的な根本的限界につながっています。著者は、生物学的ニューロンに着想を得たホップフィールドのネットワークが、後にヒントンによって実用的に機能するように修正されたが、これらの修正は元の生物学的現象を歪めたものであると述べています。視覚認識は、人間が世界について得る情報の90〜95%を提供し、継続的に働き、常に現実によって試されています。言語の文字体系は、人々が不便な要素を捨て去ったため、この進化的試行の産物です。著者の会社であるTAPeは、ピクセルや畳み込みではなく実在の知覚を扱うモデルを開発し、傑出した成果を上げています。