1億倍という数値は例にすぎません。私の考えを示します。それに対する同意、反対、その他のご意見をお聞かせください。
1億倍頭の良いホリエモンを想像します。そうこのAIは人間と同じように考えるAIの場合です。頭の良さはホリエモンレベルです。それだけでは、知能が人類の頂点とは言えませんね。でも問題はスピードと記憶力、スピードが一億倍で思考できる、その上記憶力は正確でほぼ無限とします。このAIは、例えば一人の人間と会話するとき、人間にとって１０秒の会話を、AIは１０億秒つかって認識、検討できる。１０億秒とは3年ちょっとです。１００秒なら３０年余、１０００秒なら３００年です。３００年あれば、ホリエモンさんは、５つぐらいの専門職、例えば医師、化学者、数学者、政治家、機械設計者の人生と同じスキルを身に付けた知見を持つことが可能でしょう。ただ、思考スピードが速いだけで思考方法は同じなのではと思っています。皆さんのご意見をお聞かせください。
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順不同 ～ はやい、やすい、うまい ≒ 早寝、早起き、早合点 ～
…… 早メシ、早グソ、採用試験では弁当を早く食べた学生から採用。
永守 重信 日本電産社長 19440828 京都 ／197307‥ 創業
http://my.shadowcity.jp/2017/11/post-12230.html
…… ♪「速い、安い、うまいの三拍子。ここは吉野家、味の吉野家、
牛丼一筋80年」── 会社更生法適用申請（1980）以前のＣＭより。
http://q.hatena.ne.jp/1191313930#a765234（No.4 20071002 18:47:37）
http://d.hatena.ne.jp/adlib/20050321 早口は三文の徳
…… 黒柳 徹子のギャラは割安だ。他のタレントの三倍しゃべるから。
https://www.oricon.co.jp/news/2103240/?anc=148（20180104）
…… 口が巧い、手が早い、腰が軽い（女たらし）。
https://oshiete.goo.ne.jp/qa/6130691.html（No.5 20100824 00:39）
三拍子拾遺 ～ 浮説・俗説・誤説 ～
…… 「利口」とは漢語だが、正式には弁舌が巧なこと、口先がうまい
ことをいう語で、賢いことを示すのは日本だけの用法である。
http://yain.jp/i/%E5%88%A9%E5%8F%A3（由来・語源辞典）
…… 疾如風、徐如林、侵掠如火、不動如山。── 孫子《兵法》
── 井上 靖《風林火山 19531000-19541200 小説新潮 19690201 三船プロ》
http://booklog.jp/users/awalibrary/archives/1/B000JATLPQ
…… すべての音程を、自力で判別する能力を“絶対音感”と称します。
とても優れてみえますが、何の役にも立たないのが、戦後の定説です。
http://q.hatena.ne.jp/1254959970#a956240（No.3 20091008 12:19:06）
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コメント（9件)
わけのわからない、つながらないようにみえることをいうけれど大体アドバイスのとおりにしたら問題が解決される
というような、人類の相談相手としての存在になってくれるといいですね。
人類は人類という生き物の飼い方・使い方にしょっちゅう失敗していますが、
それを一人ひとり最良の人生にしてくれたりするといい。
他の質問サイトでも他のSNSでもそうなんですが
知能に関する古典的哲学的命題を全部無視して来てるので
悪く言えば「たちが悪い」です。
要するに人間は「人間の知能」について本質的に理解してないと言う事を示しているに過ぎないです
少なくともtakahakz007さんはそれを理解してない（し、考えもしてない）と私は推測します。
AIだと言うからダメなんです。
「あなたより1億倍頭が良い人間」ってどんな人間でしょうか？
そう聞かれたらどう答えますか？
1億倍だからダメなんでしょうか？
「あなたより3倍頭が良い人間」ぐらいだったらどう答えますか？
知能とは何かを理解していない。はい、良く分かっていません。
IQが高いのが知能が高いのか。。。どうでしょう。
3倍頭が良いとはどういうことか。私が質問で書いた説明が正しいなら、
標準の人間より1/3の時間で課題を解決できることとなるでしょう。
フォンノイマンの逸話で、プリンストン大学の数学の教授が数か月かけて
説いた数学の課題を、その教授がノイマンに報告に来たときに、その場で
答えを導き出したというのがあります。この話に感銘を受けるのは、思考
のスピードが頭の良さの一つの基準であろう思われるからだと思います。
シンギュラリティでAIは人間と同じスピードで思考できるようになったら、
ムーアの法則がなりたつならば、2年で2倍になり、思考スピードが2倍にな
ったAIは自分自身を、次の1年で2倍のスピードに改良するだろう。そして。。。
というロジックなので、そのようなAIがどうのような存在になるのか想像
できない。ここで無理やり想像したかった私のたとえ話が質問の説明になり
ました。
根本的にAIが人間と同じ思考をするということも、どういうことか議論が
沸騰しそうです。
だいたい、自分が思考しているらしいのは、たぶんそうだが、他の人が同じ
ように思考しているかは推定にすぎません。などと言い始めたら収集がつか
なくなりますね。
でも超知能AIがどんなものかは、想像してみるのは面白いし、シンギュラリティ
だから考えても無駄とは思いたくなくて、質問をしてみました。
では今回の場合、課題とは何の事でしょうか？
何が課題に含まれる事でしょうか？
逆に、何が課題に含まれない事でしょうか？
繰り返しになりますが、
知能に関する古典的な、哲学的な、各種問題について勉強をするところから始めるべきではないでしょうか？
例えばこの本を読むなど
https://www.amazon.co.jp/dp/B072Z81MHK/
ＡＩなら１年でもできてしまうでしょうから、
本当にアップデートな公平な判断ができるかなとおもいます。
よりよい子供の育て方、その時代でのよりよい人生の選び取り方など、
人間にまだ足りない知恵はたくさんあります。
育児掲示板は未だに活況を呈しているのは、一生で１人分～３人分くらいしか
（しかも自分と半分遺伝子が共通する場合しか）
ご飯をあたえ病を看病し育てることが人間にはできないからです。
盲人象を語る状況になるような巨大な問題はまだまだ残されています。
本「働きたくないイタチと言葉がわかるロボット 人工知能から考える「人と言葉」」の
紹介、ありがとうございます。面白そうですね。読ませていただきます。
課題とは何の事かとのご指摘ですね。人間の知能が解決しうる課題はさまざまです。その
ひとつひとつを分解して、それぞれの知能と言い出すと収拾がつかなくなりそうです。例えば
囲碁で勝つという課題ならば、すでに、人間の最高の知能よりもAIが優れているように思えます。
四則演算ならば数十年まえから計算機がはるかに勝っています。自動車の運転ならば、まだまだ
人間の勝ちかな。
takさんはAIに関わっている方とお見受けしましたので、課題が何かを定義しないと研究できない
ので、単純に超知能AIなどと言われても。。。という立場なのかなあと想像します。
というところで、課題の議論に戻りますが、質問で私が想定しているASIが解くべき課題は
人間が解決しうる課題全てとなります。汎用AIとか言われているものですが、もっと具体的に言うと
人間の脳をリバースエンジニアリングして作ったAIです。ホリエモンの人格を再現するまでのレベル
というとSFかファンタジーになってしまうのでしょうか。でも囲碁ソフトが人間に勝つなんて１０年
前は、はるか未来のことと思っていたことなのに、最近のAIの研究開発の速さは、脳のシミュレーション
もそろそろ可能になってしまうかもと素人の私には期待してしまいます。
takさんのような専門知識のある方には、囲碁ソフトとはレベルが違いすぎて、脳を丸ごとシミュレー
ションするなど、はるか未来にならないと実現できない技術だということが自明なのでしょうか。。。
実はASIが1000秒で5人の人生を体験できると言いましたが、今考えて
みるとちょっと違うなぁと気づきました。
例えば医師の一生とは、現実の患者の問診から病名を診断したり、実際に
治療行為を行ったりすることが含まれますが、1000秒ではそれは不可能です。
同様に他の職業の知見もそうとうに限られたものになるはずです。それでも
そうとうな知識は習得可能でしょうが、いわゆる耳学問のレベルかもしれま
せん。
とはいえ、ネットワーク越しに全人類の活動を観察できるならば短時間で、
かなりの知識を蓄積できそうではあります。
もしASIが人間のような体を持ったら、人間の人生をほぼ体験できることでしょう。
ここまでくるとファンタジーの世界ですかねぇ。
感想を一言。ネタバレ注意かな。
この本は、コンピュータの言語処理の歴史をイタチがロボットを作る過程を通して分かりやすい
物語になっていました。最初は音声をマイクで聞いて、正しい文字（漢字）に変換する方法でした。
途中は省略しますが、最後はディープブルーを使用して精度を向上するところまででした。コンピュータ
による言語処理の問題点、困難さがなんとなく分かった気がします。
言語処理だけで、知能うんぬんするにはまだまだ遠い話だと思います。しかし、言語処理能力を向上
させるだけでも、まだ方法論的にも確立したものが無い手探り状態であることが良く分かりました。
この方向から、人間のように考えるソフトウェアが作られるのは、１００年単位の時間が掛かると感じま
した。
小学１年生程度の思考ができるのも遠いですね。
脳のリバースエンジニアリングがどれだけ困難かは良く分かりませんが、どっちの方向からの研究が正解
なんでしょうね。