【図解】コレ１枚でわかるAIと人間の知能の違い・効率
人間の知能とAIの違いを効率の観点で比較すると大きな違いがあることが分かります。
エネルギー効率：人間の脳は極めてエネルギー効率が良いとされ、約20ワットの電力を消費します。これは小さな電球1つ分の電力に過ぎません。しかし、その消費電力で、複雑な思考、感情、創造性、学習などを行うことができます。
一方、人工知能、特に大規模な機械学習モデルでは、訓練と推論の両方で膨大な量の計算が必要で、莫大な電力を消費しています。例えば、大規模言語モデルのひとつであるGPT-3が学習時に使用する電力は、1287メガワット時とされています。最新のGPT-4ではその何倍、何十倍ではないかと考えられます。これをCO2排出量に換算すると502トンとなり、米国人1人あたりの年間CO₂排出量が18.08トンの約28倍、ニューヨークからサンフランシスコまでの飛行機が往復した場合の乗客1人あたりのCO₂排出量0.99トンと比較すると約507倍にも達するそうです。
データ量の効率：人間の知能は少量の例から学習することができます。赤ちゃんが「わんわん（犬）」と「にゃんにゃん（猫）」を識別するには、数回の観察で十分です。人間は、経験や観察を通じて、迅速にパターンを認識し、新しいスキルを習得することができます。一方、人工知能が学習に必要とするデータは人間に比べて桁違いに多く、数百万から数十億、さらには数千億から数兆のデータで訓練されているものもあります。
学習時間の効率：人間の知能は、新しい情報を短期間に学ぶことができます。習熟や熟練の域に達するには、相当の時間はかかりますが、基本的な知識は、すぐ身につけることができます。一方、人工知能は、大量のデータを処理しなければならず、長時間かかることがあります。一度訓練されれば、AIは瞬時にその知識を適用できますが、新しいタスクや未知の状況に適応する能力は人間ほど柔軟ではありません。
総じて、人間の知能は効率の面でAIに勝っているといえるでしょう。一方で、AIは特定のタスクにおいては処理速度やスケーラビリティ、精度の面で人間を上回ることがあります。AI技術の進歩に伴い、これらの差異は縮小していく可能性はありますが、効率面での違いが簡単に解消することはないでしょう。
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