素人の思いつくようなAIの限界はほぼ確実に破られる説

急速な発展を続けるAIの限界を予測することの困難さについて、過去のトップレベルの重鎮たちによる限界予想を振り返りながら解説するとともに、AIの真の限界はどこにあるのかを考察しています。

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1. 素人の思いつくような AIの限界は ほぼ確実に破られる説 AIの権威が唱えた「限界説」が次々と打ち破られてきた歴史 2025年10月19日 Frieve-A
2. 本日のテーマ 本質的な「AIの限界」はどこにあるのか？ 人間にしかできないが 「AIにもできる」に変わってきた歴史を解説
3. Case 1: 囲碁AIの限界（Piet Hut, 1997） Piet Hut 1997年7月29日 “It may be a hundred years before a computer beats humans at Go — maybe even longer.” 出典:Notable Quotes About Go - US Go Archive https://www.usgo-archive.org/notable-quotes-about-go DeepMind AlphaGo / AlphaGo Zero 2016年1月：AlphaGoが欧州チャンピオンFan Huiに5-0で勝利 2016年3月：韓国の囲碁棋士・李世ドル九段に4-1で勝利 2017年10月：AlphaGo Zeroが人間の棋譜なしで学習し、従来の AlphaGoを100-0で圧倒 引用:Mastering the game of Go without human knowledge - Nature https://www.nature.com/articles/nature24270 限界を打破した技術
4. Case 2: Winograd Schema ChallengeはAIには解けない （Levesque, 2012） Hector J. Levesque 2012年 “correct answer is obvious to the human reader, but cannot easily be found using … statistical techniques.” （WSCは統計的手法では解けない） 出典:The Winograd Schema Challenge - AAAI https://cdn.aaai.org/ocs/4492/4492-21843-1-PB.pdf Transformer系LM（RoBERTa/T5/BERT派生） 2019-2020年：WSCで90%超の精度達成 2021年頃：WinoGrandeで人間水準近傍（91%台）に到達 常識推論タスクとされていたWSCを大規模言語モデルが解決 引用:The Defeat of the Winograd Schema Challenge - arXiv https://arxiv.org/abs/2201.02387 限界を打破した技術
5. Case 3: 機械翻訳は「本当の理解」にたどりつけない （Hofstadter, 2018） Douglas Hofstadter 2018年1月30日 “simple tests show that it's a long way from real understanding.” （機械翻訳は本当の理解から程遠い） 出典:The Shallowness of Google Translate - The Atlantic https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/01/the-shallowness-of-google- translate/551570/ 限界を打破した技術 GPT-4 / GPT-4o（多言語読解・翻訳・会話） GPT-4が多様な言語ベンチマークで高性能を示す GPT-4oが低レイテンシで音声・視覚・テキストの同時処理を 実現 リアルタイム多言語通訳的対話の実装に成功 引用: 参考: GPT-4 Technical Report - arXiv Hello GPT-4o - OpenAI https://arxiv.org/abs/2303.08774 https://openai.com/index/hello-gpt-4o/
6. Case 4: LLM＝Stochastic Parrots論 （Benderら, 2021） Emily M. Bender, Timnit Gebru, et al. 2021年3月（FAccT） “stochastic parrots” （巨大LMは意味理解なしの模倣にすぎない） 出典:On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? - ACM FAccT https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922 GPT-4（大規模事前学習＋指示最適化） 複数の専門・学術ベンチマークで「人間上位帯」相当の 性能を発揮 例：Bar Exam（米国司法試験）で上位約10%相当の成績 専門的知識を要するタスクでも高度な推論・理解力を示す 引用:GPT-4 Technical Report - arXiv https://arxiv.org/abs/2303.08774 限界を打破した技術
7. Case 5: LLMの限界（Chomskyら, 2023） Noam Chomsky, Ian Roberts, Jeffrey Watumull 2023年3月8日 “Their deepest flaw is the absence of the most critical capacity of any intelligence …” 出典:The False Promise of ChatGPT - The New York Times https://www.nytimes.com/2023/03/08/opinion/noam-chomsky-chatgpt-ai.html 限界を打破した技術 GPT-4, GPT-4o GPT-4：専門ベンチマーク群で人間上位帯の高成績 （例：Bar Exam上位約10%相当） GPT-4o：音声・視覚・テキストを統合した低レイテンシ対話を 実現し、自然な理解と応答を実証 引用: 参考: GPT-4 Technical Report - arXiv Hello GPT-4o - OpenAI https://arxiv.org/abs/2303.08774 https://openai.com/index/hello-gpt-4o/
8. Case 6: 芸術的創造性はAIには無理（2023） Noam Chomsky, Ian Roberts, Jeffrey Watumull 2023年3月8日 “… artistic creativity and every other distinctively human faculty … its dawn is not yet breaking.” 出典:The False Promise of ChatGPT - The New York Times https://www.nytimes.com/2023/03/08/opinion/noam-chomsky-chatgpt-ai.html 画像生成拡散モデル （Midjourney/Stable Diffusion/DALL·E 2） 2022年8月：コロラド州博覧会デジタルアート部門でAI作品が1位 を獲得 Jason Allen氏の「Théâtre D'opéra Spatial」がMidjourneyで 生成 公募審査で実作品として評価され、芸術創作への扉を開いた 引用:Artificial Intelligence-Generated Art Wins Colorado State Fair https://www.smithsonianmag.com/smart-news/artificial-intelligence-art-wins-colorado- state-fair-180980703/ 限界を打破した技術
9. Case 7: 動画生成AIの限界（2023-2024） 研究コミュニティ通説 2023年11月（例示） “Video generation remains a challenging task …” 出典:研究論文（arXiv:2311.06329） https://arxiv.org/pdf/2311.06329 OpenAI Sora / Sora 2, Google Veo, Runway Gen-3 Alpha, Luma Dream Machine 2024-25年：長尺・高解像度動画生成が一気に進化 物理法則に整合した自然な動き、カメラワーク、音声統合 編集性の向上、複雑なシーンや長時間コンテンツ生成が可能に 引用:Sora (OpenAI) https://openai.com/index/sora/ https://openai.com/index/sora-2/ 限界を打破した技術
10. 今も残る「限界説」の例 人の体のような高度なロボット動作は無理？ 人のように長大な文脈記憶は無理？ 数学の未解決問題解決は無理？ 我々が生きてるうちにAGIの達成は無理？ 注目ポイント これらも の段階 例外なく突破目前
11. なぜ「全部達成される」と予測できるのか 人間にできるということは、物理的に不可能ではないということの証明 ほとんどのケースにおいて壁の正体は など タイムスリップ・ワープなど物理法則を超えるものとは根本が違う スケール・計算資源・データの「量」 結論 物理的に不可能なことを除き、人間にできてAIにできないことはない
12. なぜ限界説は次々と破られるのか？ 優秀な研究者が「第一人者による限界宣言」を 格好のチャレンジテーマとして集中攻略 AIの世界では、限界を突破することが研究の最前線を走る証明に AIの進化タイムライン：予測限界を次々突破 限界突破に挑む研究者たち：我先にと解決を目指す
13. 結論：真のAIの限界は？ 「人間にできてAIにできないこと」は将来ゼロになるだろう 問題は"何ができるか"ではなく 人間であること自体をゴールにしない限り、あらゆる性能目標は達成される 達成時期や実用化のために重要なコストの予測だけが意味を持つ "いつ・どの程度のコストでできるか" お持ち帰り 次の「AIの限界」宣言も破られる可能性が極めて高いだろう— 素人の思いつく限界を信じるな "The only limit to our realization of tomorrow will be our doubts of today." — Franklin D. Roosevelt