ワーキングメモリの限界: 人間の脳と AI モデル

コンピュータサイエンスでは、「ワーキングセット」とは、問題を解決するためにプロセッサが一度に処理できるデータの量を指します。この考えは、「ワーキングメモリ」として知られる人間の認知において興味深い類似点があります。ワーキングメモリは、私たちが情報を一時的に保持する精神的なスクラッチパッドのようなものです。これは、推論し、複雑な意思決定を行うために不可欠です。

ただし、ワーキングメモリの容量は限られているため、非常に複雑な問題に取り組む能力が制限される可能性があります。この洞察は、特にサイバーセキュリティなどの分野で、AI の影響がますます高まる世界に移行する上で重要です。  

脳の帯域幅  

認知科学には、人の作業記憶容量を測定するためのさまざまなテストがあります。これらのテストは、優れた思想家であっても、一貫した上限があることを示しています。

たとえば、チェスの達人、数学者、トップミュージシャンは驚くべきスキルを持っていますが、彼らのワーキングメモリ容量はおそらく一般人とそれほど変わらないでしょう。進化によって、私たちの脳は一定レベルの認知能力を得るために微調整されたようです。これにより、非常に大きく複雑な問題を完全に理解することが困難になる可能性があります。

AI の利点: コンテキスト ウィンドウのスケーリング (注意事項あり)  

人工知能システム、特に大規模言語モデル (LLM) には、「コンテキスト ウィンドウ」と呼ばれる制限があります。これは、一度に処理できるトークン (単語またはコード部分) の数です。作業記憶が固定されている人間とは異なり、AI のコンテキスト ウィンドウは拡張できますが、コストがかかります。GPU を増やしたり、アルゴリズムを改善したり、新しいハードウェアを導入したりすることで、AI の能力を高めることができます。

ただし、このアプローチには重要な制限があります。最初は、巨大で複雑なデータセットの異常を見つけるなどのタスクは、LLM に最適であるように思えます。これらの洞察を得るために、AI の処理時間に多額の費用を費やす価値があるように思えるかもしれません。

ただし、異常検出は、高度なニューラル ネットワークやディープ ラーニングよりも従来の機械学習 (ML) や統計に適していることが多いことを知っておくことが重要です。これは良いことです: 従来の方法は通常、一部の AI アプリケーションよりも予測可能で信頼性が高くなります。

しかし、より大きな問題が存在します。今日の AI モデルと用途にはまだ大きな欠陥があります。自動運転車の故障や、LLM が説得力はあるが間違った「幻覚」を作った例は、このことを思い出させます。大きな問題を解決するために AI を広く使用する前に、これらのシステムが信頼性が高く、一貫して正しいことを確認する必要があります。  

適切な仕事に適したツールを見つける

では、これは私たちをどこに残すのでしょうか?重要なのは、人間の脳とAIモデルには異なる強みがあることを理解することです。人間は、固定された認知力を持ち、作業記憶の範囲内で詳細な問題を解決するのが得意です。私たちは通常、自分で解決できる可能性が高い問題を選択します。

一方、AI モデルは、人間の心には負担が大きすぎる問題に対してスケールアップできます。ただし、このアプローチは、次の場合にのみ意味があります。

• ソリューションの財務的価値は、計算コストよりも高くなります。
• 結果の正確性に対する信頼は非常に重要です。

複雑なデータセットの処理コストが高く、説明可能性と正確性に限界があるという点では、今日のAIで解決できる問題はまだ限られています。現在、その最適な用途は、人間の認知を通じてアプローチできる小さな問題セットに範囲と複雑さを減らすことです。  

サイバーセキュリティへの AI の統合: 戦略的アプローチ

サイバーセキュリティにおける目標は、AI によって生成された脅威に AIをさらに活用して対抗するだけでなく、セキュリティ プロトコルで AI を賢く活用することです。セキュリティ チームは、AI への投資方法を賢く検討し、新たな弱点を生み出すことなく AI によってセキュリティ能力が強化されるようにする必要があります。

Illumio は、ゼロ トラスト セグメンテーションの設定と使用に関する質問に会話形式で答える Illumio Virtual Advisor などのAI サイバーセキュリティ機能を使用してこれを実現しています。さらに、新しい AI 搭載のラベル付けエンジンにより、データセンターやクラウド環境内の資産が即座に可視化され、組織はゼロ トラスト セグメンテーションをより迅速に導入できるようになります。  

これらのソリューションは、AI を使用して大量のデータを分析しながら、人間の監視をセキュリティ上の意思決定の中心に据えます。人間の動的で適応的な脳と AI の処理能力を組み合わせることで、セキュリティ チームは現代の脅威の複雑な世界にうまく対処できます。

AIはコストを飛躍的に削減し、信頼を向上させるのでしょうか?

ムーアの法則のような効果により、長期的に高性能 AI のコストが大幅に削減される可能性がありますか?これはまだ不確実です。AI の進歩は、ハードウェアだけでなく、より優れたアルゴリズム、改善されたデータセット、AI の結果を信頼できるものにするための進歩にも依存します。

そのため、人間の作業記憶と AI コンテキスト ウィンドウの両方に関連する制限とコストを理解することが重要です。人間の脳であろうと機械であろうと、適切なツールを選択するには、問題の規模、潜在的な価値、解決策を見つけるためのコスト、結果の信頼性を明確に把握する必要があります。サイバーセキュリティにおいて、これは AI を戦略的に使用して人間の能力を高め、人間の直感と機械の力の組み合わせが AI ソリューションへの信頼の高まりに基づいているようにすることを意味します。

将来を見据えると、人間の思考と人工知能の間の強力なパートナーシップが含まれ、より複雑な世界の課題に立ち向かう際にお互いがサポートしていくでしょう。

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