知能の未来:スケーリング、イノベーション、そしてAGIへの道

はじめに

人工知能の世界は近年、劇的な変化を遂げており、理論研究から産業全体を再構築する実用的なアプリケーションへと移行しています。この包括的な考察では、世界有数のAI研究機関の戦略的ビジョンと、次世代のインテリジェントシステムを定義する根本的な問いを検証します。ハンナ・フライ教授とGoogleDeepMindのCEO兼共同創設者であるデミス・ハサビスとの対話は、世界最先端のAI研究機関が、人類に利益をもたらす現実世界の問題を解決しながら、汎用人工知能(AGI)の構築という課題にどのように取り組んでいるかについて、貴重な洞察を提供しています。本記事では、彼らの議論から重要なテーマを抽出し、計算リソースのスケーリングと真のイノベーションの追求との微妙なバランス、連鎖的な利益をもたらす「ルートノード問題」の概念、そして真の汎用人工知能を達成する前に現在のAIシステムに存在する重要なギャップについて探求します。

汎用人工知能(AGI)の理解

汎用人工知能は、AIシステムがあらゆる知識領域と問題解決において人間レベルまたは超人間レベルの知能を達成する理論上のポイントを表しています。チェスをプレイする、画像を認識する、言語を翻訳するといった特定のタスクに優れた狭義のAIシステムとは異なり、AGIは人間の知能を特徴づける柔軟性、適応性、一般的な推論能力を持つことになります。AGIの追求は単なる学術的な演習ではありません。それは私たちの時代における最も重大な技術的課題の一つであり、科学、医学、エネルギー、気候、そして人類文明のほぼすべての側面に及ぶ影響を持っています。AGIを達成するまでのタイムラインは研究コミュニティ内で激しく議論されており、研究者や技術進歩に関する仮定によって、5年から20年の範囲で推定されています。AGIを特に困難にしているのは、既存システムの段階的な改善だけでなく、機械が世界を理解し、推論し、相互作用する方法における根本的なブレークスルーが必要だということです。

AGIへの二つの道:スケーリングとイノベーション

DeepMindのリーダーシップから得られる最も示唆に富む洞察の一つは、AGIの達成には、一見異なる二つのアプローチへのバランスの取れた投資が必要であるという明確な認識です:スケーリングとイノベーションです。ハサビスによれば、DeepMindの研究努力の約50%はスケーリング—AIシステムが利用できる計算能力、モデルサイズ、トレーニングデータの増加—に費やされ、残りの50%は真のイノベーション、つまりAIシステムの学習と推論方法を根本的に改善する新しい技術、アーキテクチャ、アプローチの開発に焦点を当てています。このバランスの取れたアプローチは、どちらの道も単独では不十分であるという成熟した理解を反映しています。スケーリングだけでは最終的に収穫逓減に直面します。単にモデルを大きくし、より多くのデータでトレーニングするだけでは、現在のシステムが一般知能を達成するのを妨げているすべての根本的な問題を解決することはできません。逆に、新しいアイデアをテストし検証するための計算リソースがないイノベーションは、実用的であるには遅すぎる進歩となるでしょう。最も効果的な前進の道は両方を必要とします:新しいアイデアを大規模にテストする能力と、利用可能な計算リソースをより有効に活用する新しいアプローチの継続的な開発です。この哲学は、スケーリングだけですべての問題が解決されるという、あるいは逆に、スケーリングからすでにすべての価値を抽出しており、新しい技術に完全に焦点を当てなければならないという、AI業界の一部の物語とは対照的です。

ルートノード問題:連鎖的な利益の解放

DeepMindは、「ルートノード問題」を中心としたAI研究へのアプローチを開拓してきました。これは、その解決が複数の領域と産業にわたって下流の利益をもたらす根本的な課題です。最も有名な例はAlphaFoldで、何十年も研究者を悩ませてきたタンパク質構造予測問題を解決しました。AlphaFoldの重要性は、アミノ酸配列が三次元タンパク質構造にどのように折り畳まれるかを予測するという学術的成果をはるかに超えています。このブレークスルーは、創薬を加速し、産業応用のための新しい酵素の設計を可能にし、疾患メカニズムを理解するための全く新しい道を開きました。タンパク質折り畳み問題がルートノードであったのは、それが一つの質問に答えただけでなく、生物学、医学、バイオテクノロジーにおける何百もの下流問題を解決するための基盤を提供したからです。DeepMindは現在、同様の変革的可能性を持つ他のルートノード問題を体系的に特定し、追求しています。材料科学では、組織は室温超伝導体とより優れたバッテリーの開発に取り組んでいます。これらの成果は、エネルギー貯蔵、輸送、そして無数の産業プロセスに革命をもたらすでしょう。論理は説得力があります:室温で抵抗なく電気を伝導する材料を作ることができれば、送電、磁気浮上、その他多数の技術の経済性を根本的に変えることができます。同様に、バッテリー技術における画期的な改善は、再生可能エネルギーと電気自動車への移行を加速させるでしょう。

AIの進歩とビジネスアプリケーション

DeepMindのAGI研究がAI開発の最前線を代表する一方で、生成AIにおける継続的な進歩は、すでに今日のビジネスの運営方法を変革しています。FlowHuntやLiveAgentのようなプラットフォームは、最新のAIモデルを継続的に統合し、AI搭載チャットボット、自動化されたカスタマーサポート、インテリジェントなワークフロー自動化などの実用的なアプリケーションを可能にしています。基礎的なAI研究が進歩するにつれて、これらのプラットフォームもそれと共に進化します。つまり、今日最新のAIソリューションを採用する企業は、ゼロから始めることなく将来の改善から利益を得ることができます。SmartWebは、FlowHuntのノーコードAI自動化機能とLiveAgentのAI強化カスタマーサービス機能の両方を活用し、技術の進歩とともに成長できる位置づけにあります。

ギザギザした知能のパラドックス

現在の大規模言語モデルの最も魅力的で苛立たしい特性の一つは、研究者が「ギザギザした知能」と呼ぶもの、つまりAIシステムが非常に困難な問題を解決できる一方で、一見些細なタスクで同時に失敗する現象です。システムは国際数学オリンピックで金メダルを獲得し、世界トップの数学者だけが取り組める問題を解決できるかもしれませんが、単語の文字数を正しく数えたり、まともなチェスゲームをプレイすることに失敗する可能性があります。このパラドックスは、現在のAIシステムがどのように機能するか、そしてそれらに何がまだ欠けているかについて根本的なことを明らかにしています。この不一致はいくつかの原因から生じています。第一に、情報がどのようにトークン化され処理されるかに関する問題があります。テキストがニューラルネットワークが操作する数値表現に変換されるとき、一部の情報が失われたり歪んだりする可能性があります。システムは単語の各文字を実際には「見て」いないかもしれず、代わりにそれをより高レベルのトークンとして処理しているため、文字数を数えるタスクが驚くほど困難になる理由が説明できます。第二に、推論の一貫性の問題があります。システムはトレーニングデータから洗練された数学的推論を学習したかもしれませんが、この推論は常に一貫して適用されたり検証されたりするわけではありません。特定の形式で論理問題を提示されたとき、システムは他の文脈で成功裏に使用したのと同じ推論原則を適用できないかもしれません。第三に、現在のシステムには自己検証とエラーチェックのための堅牢なメカニズムが欠けています。人間が問題を解決するとき、私たちはしばしば作業を再確認し、推論を検証し、答えを提示する前に間違いを捕らえます。現在のAIシステムは、そうする能力があっても、これを確実に行いません。

推論と思考システムの進歩

一貫性の問題に対処するため、DeepMindと他の主要なAI研究所は、「思考システム」と呼ばれるもの、つまり最終的な答えを生成する前により多くの計算時間を推論に費やすモデルを開発しています。このアプローチは、人間が困難な問題に取り組む方法に触発されています:私たちはすぐに答えを口にするのではなく、問題を考え抜き、異なるアプローチを検討し、推論をチェックし、それから初めて回答を提供します。ここでのイノベーションは、この思考プロセスをAIシステム内で明示的かつ測定可能にすることです。これらの思考システムが推論時間(答えを生成している瞬間)により多くの時間を与えられると、そのパフォーマンスは顕著に向上します。しかし、ハサビスは、このアプローチを完全に効果的にするには約50%の道のりしか進んでいないと指摘しています。課題は、システムが実際に思考時間を生産的に使用することを確実にすることです。つまり、実際に作業を再確認し、情報を検証するためにツールを使用し、単により多くのテキストを生成するのではなくエラーを捕らえることです。これには、自己検証、ツールの使用、推論検証のためのより良いメカニズムの開発が必要です。目標は、専門的な問題解決者のように振る舞うシステムを作成することです:慎重に考え、推論を検証し、利用可能なツールとリソースを使用し、信頼度レベルと潜在的なエラーについて透明性を持つシステムです。

数学のパラドックス:卓越性と失敗

AIシステムが国際数学オリンピックでメダルを獲得する一方で基本的な算術で失敗するという対比は、これらのシステムがどのように学習し一般化するかについて重要な真実を明らかにしています。システムが膨大な量のインターネットテキストでトレーニングされると、無数のソース—教科書、学術論文、問題解決、説明—から数学的推論のパターンを吸収します。これにより、トレーニングデータ内のものと類似したパターンに従う新しい数学問題を認識し解決することができます。しかし、このパターンマッチングアプローチには根本的な限界があります。それは必ずしも数学的原理の堅牢で一般化可能な理解を構築するわけではありません。システムはオリンピック問題のパターンを認識し、基礎となる数学を真に理解することなく学習した解決戦略を適用するかもしれません。逆に、文字を数えたり、馴染みのない形式で提示された単純な論理パズルを解くように求められたとき、システムはパターンを認識できないか、一貫性のない方法で推論を適用するかもしれません。これは現在のAIシステムにおける重要なギャップを浮き彫りにしています:それらは、異なる文脈や形式にわたって基本原則を一貫して適用できるような、堅牢で一般化可能な理解を欠いています。このギャップに対処するには、パターンマッチングを超えて、概念の明示的な表現を構築し操作し、これらの表現に対して推論を検証し、問題がどのように提示されるかに関係なく原則を一貫して適用できるシステムへと移行する必要があります。

AlphaGoから学ぶ:探索、計画、検証

DeepMindのAlphaGoでの経験は、言語モデルや他のAIシステムにおけるこれらの一貫性と推論の問題に対処する方法の貴重なテンプレートを提供します。AlphaGoは、人間の囲碁ゲームでトレーニングされたニューラルネットワークと、可能な将来の手とその結果を探索する洗練された探索アルゴリズムを組み合わせました。ニューラルネットワークは直感とパターン認識を提供し、探索アルゴリズムは体系的な探索と検証を提供しました。この組み合わせにより、AlphaGoは学習したパターンと明示的な推論の両方を活用することで超人的なパフォーマンスを達成しました。現在の世代の大規模言語モデルは、AlphaGoのニューラルネットワークコンポーネントに似ています。膨大な量の人間の知識を吸収し、学習したパターンに基づいてもっともらしい応答を生成できます。しかし、AlphaGoの探索と計画コンポーネントに相当するものが欠けています。異なる推論経路を体系的に探索したり、結論を検証したり、問題を解決するために明示的な計画を使用したりしません。言語モデルや他のAIシステムにこの能力を開発することは、今後の重要な課題の一つです。明確なルールと定義されたゴール状態を持つゲームよりも困難です。なぜなら、言語と推論はより開放的だからです。しかし、原則は健全なままです:学習したパターンと体系的な推論と検証を組み合わせることで、より信頼性が高く有能なシステムを生み出すことができます。

Alpha Zeroのビジョン:自己主導型学習

現在のシステムはAlphaGoに似ており、学習したパターンの上に探索と計画を組み込んでいますが、AlphaZeroに触発された長期的なビジョンがあります。AlphaZeroは、人間の例からではなく、自分自身と対戦し、新しい戦略と知識を発見することで学習するシステムです。チェス、囲碁、将棋のルールのみでトレーニングされ、人間のゲームデータなしで学習したAlphaZeroは、人間のプレイを超え、AlphaGoのパフォーマンスさえも超える新しい戦略を発見しました。これは、人間の知識を圧縮し一般化するだけでなく、新しい知識と戦略を積極的に発見するAIシステムへの道を示唆しています。言語モデルと推論システムにとって、同等のものは、インターネットと人間が生成したテキストから学習するだけでなく、世界との相互作用、問題解決、パフォーマンスに関するフィードバックから積極的に学習するシステムです。この能力—研究者が「オンライン学習」または「継続学習」と呼ぶもの—は、現在展開されているAIシステムには欠けています。モデルはトレーニングされ、微調整され、展開されますが、ユーザーや世界との相互作用から学習し改善し続けることはありません。この能力を開発することは、AGIを達成する前に必要な重要な欠落部分として特定されています。真の一般知能は、継続的に学習し、新しい情報に基づいて理解を更新し、環境との相互作用を通じて時間とともにパフォーマンスを向上させることができるべきです。

核融合エネルギー:世界的影響を持つルートノード問題

DeepMindが追求しているルートノード問題の中で、核融合エネルギーは文明を変革する可能性で際立っています。組織は、最も有望な民間核融合ベンチャーの一つであるCommonwealth Fusion Systemsとのパートナーシップを深化させ、プラズマ封じ込めと磁石設計における重要な課題の解決を支援することを発表しました。核融合エネルギーは、エネルギー生産の聖杯を表しています:温室効果ガスを排出せず、最小限の放射性廃棄物を生成する、クリーンで安全な、事実上無限の電力源です。核融合の物理学は十分に理解されています—それは太陽を動かすのと同じプロセスです—しかし、実用的で経済的に実行可能な核融合炉を工学的に実現することは非常に困難であることが証明されています。課題には、1億度を超える温度でプラズマを維持すること、強力な磁場を使用してそれを封じ込めること、炉内の極端な条件に耐えられる材料を設計することが含まれます。これらはまさに、AIが価値を提供できる種類の問題です:磁石設計の最適化、プラズマの挙動の予測、極端な条件に耐えられる新しい材料の特定です。核融合エネルギーが実用的で経済的に実行可能になれば、下流の利益は驚異的なものになるでしょう。安価でクリーンで豊富なエネルギーは、世界中のどこでも淡水を提供する淡水化プラントを可能にし、水不足を解決可能な問題にします。海水と大気中のCO2から合成燃料と化学物質の生産を可能にし、化石燃料の持続可能な代替品を提供します。電気自動車と再生可能エネルギーシステムへの移行を加速させます。新しい産業プロセスと製造能力を可能にします。要するに、核融合エネルギーはルートノード問題です。なぜなら、それを解決することはエネルギー問題を解決するだけでなく、現在手に負えないように見える他の数十の問題への解決策を解き放つからです。

純粋研究と商業展開の間の緊張

ハサビスは、AI開発についての彼の考え方における魅力的な緊張を明らかにしています。DeepMindが設立されたときに表明された彼の当初のビジョンは、より遅く、より体系的な道を追求することでした:研究室でAI能力を開発し、それらをタンパク質折り畳みやがん治療のような基礎的な科学問題を解決するために使用し、商業展開に向けて徐々に移行するというものでした。このアプローチは、各ステップのより慎重な分析、システムが何をしているかのより深い理解、安全性への影響のより徹底的な検討を可能にしたでしょう。しかし、AI開発の現実は異なっていました。この分野は商業展開に向けて急速に進み、企業は製品をリリースし市場シェアを獲得するために競争しています。この加速には利点とコストの両方があります。利点としては、AIシステムを現実世界に展開することで貴重なフィードバックが得られ、イノベーションが促進され、AGIが到来する遠い未来を待つのではなく、今日人々に利益をもたらす実用的なアプリケーションが可能になります。現実世界への展開はまた、才能、資金、注目をこの分野に引き付け、全体的な進歩を加速させます。コスト面では、展開への急ぎは慎重な分析のための時間が少なくなり、大規模に使用される前にシステムが何をしているかを理解する機会が少なくなり、安全性とアライメントの問題への体系的な注意が少なくなることを意味します。理想的な前進の道は、ハサビスが示唆するように、バランスを維持することです:AlphaFoldのような基礎研究と科学的応用を追求し続けながら、責任を持って展開できる実用的なAIシステムを開発することです。これには、慎重であるべき以上に速く進むという圧力に抵抗しながら、進歩のためには一部の現実世界への展開とフィードバックが必要であることを認識することが必要です。

意識、創造性、計算の限界

AI研究における最も深い問いの一つは、人間の心が行うすべてのことが原理的に計算可能かどうか、つまり十分に高度なコンピュータによって複製できるかどうかです。この問いは、心の哲学、神経科学、物理学における根本的な問題に触れています。一部の研究者は、人間の認知の特定の側面—意識、創造性、主観的経験、夢見ること—がデジタルコンピュータでは複製できない非計算可能なプロセスを含む可能性があると推測しています。ハサビスはこの問いに科学的謙虚さをもって取り組んでいます。彼は、何世紀にもわたる科学的調査にもかかわらず、誰も宇宙に根本的に非計算可能であると思われるものを見つけていないと指摘しています。これはすべてが計算可能であることを証明するものではありませんが、心に非計算可能な側面があるとしても、それらは明白ではないことを示唆しています。彼の提案するアプローチは、AGIシステムを構築し、それらを心のシミュレーションとして使用し、次にこれらのシミュレーションを実際の人間の心と比較してどのような違いが現れるかを見ることです。AGIシステムが人間の認知のすべての側面を複製できれば、それはすべてが計算可能であることを示唆します。特定の側面を複製できない場合—意識や創造性や他の能力が捉えどころのないままである場合—それは人間の心について特別で潜在的に非計算可能なものについて重要なことを教えてくれます。このアプローチはエレガントです。なぜなら、哲学的な問いを事前に解決する必要がなく、代わりにAGIを構築するプロセスを問いを経験的に調査するためのツールとして使用するからです。

一貫性の課題:AGIへの重要な障壁

システムがより有能になるにつれて、一貫性はますます重要になります。オリンピックレベルの数学問題を解決できるが基本的な算術で失敗するシステムは、一般知能ではありません。それは重大なギャップを持つ特化したシステムです。真の一般知能は一貫性があるでしょう。異なる領域と問題タイプにわたって推論原則を確実に適用します。この一貫性を達成するには、問題の複数の層に対処する必要があります。最低レベルでは、システムが情報を正しく知覚し処理することを確実にする必要があります。たとえば、単語のすべての文字を実際に見ることです。より高いレベルでは、推論原則が一貫して適用され、システムが出力を検証し、自己矛盾しない世界の一貫したモデルを維持することを確実にする必要があります。最高レベルでは、不確実なときを認識し、知識の限界を認め、適切なときに人間の判断に従うか追加情報を求めることができるシステムが必要です。現在のシステムはこれらすべての面で進歩していますが、重大なギャップが残っています。これらのギャップを埋めることは、AGIを達成する前のAI研究の重要な優先事項の一つとして特定されています。

マルチモーダル理解の役割

AIの最近の進歩は、テキストを超えて画像、ビデオ、オーディオ、その他のモダリティを含むように拡張されています。Gemini、DeepMindの最新モデルは、マルチモーダル能力—異なる形式で提示された情報を理解し推論する能力—において重要な進歩を表しています。これは重要です。なぜなら、現実世界は本質的にマルチモーダルだからです。人間が状況を理解するとき、私たちは複数の感覚からの情報を統合します:見て、聞いて、感じて、知覚したものについて推論します。テキストのみを処理できるAIシステムは、世界を理解する能力において根本的に制限されています。テキストと一緒に画像、ビデオ、オーディオを処理できるマルチモーダルシステムは、より豊かで堅牢な理解を発展させることができます。この能力は、ロボティクス、自動運転車、科学研究などのアプリケーションにとって特に重要です。これらのアプリケーションでは、システムが複雑な視覚的および空間的情報を理解する必要があります。マルチモーダルの進歩はまた、より堅牢な推論への道を示唆しています:複数のモダリティに対してチェックすることで理解を検証できるシステムは、単一のモダリティの誤解釈に基づくエラーを起こす可能性が低くなります。

ワールドモデル:世界の仕組みを理解する

AIにおける最も刺激的な最近の発展の一つは、「ワールドモデル」の進歩です。これは、物体の物理学、人々の行動、行動の結果を含む、世界がどのように機能するかの内部表現を開発するAIシステムです。ワールドモデルは単なるパターンマッチング以上のものです。それは、特定の行動が取られた場合に何が起こるかをシミュレートできる予測モデルです。この能力は、計画、仮説的シナリオについての推論、因果関係の理解にとって重要です。人間は経験と学習を通じてワールドモデルを発展させます。私たちは、物体が重力のために落ちること、人々が目標と意図を持っていること、行動には結果があることを理解しています。同様のワールドモデルを開発するAIシステムは、新しい状況について推論し、複雑な行動のシーケンスを計画し、因果関係を理解することができるでしょう。ワールドモデルの進歩は、物理世界での行動の結果を予測する必要があるロボティクスと自律システムにとって特に重要です。また、システムがどのように機能するかを理解することが予測を行い実験を設計するために不可欠である科学的推論にとっても重要です。

欠けているピース:継続学習

現在のAIシステムにおける最も重要なギャップの一つは、経験から継続的に学習する能力がないことです。現在のシステムは固定されたデータセットでトレーニングされ、追加データで微調整され、その後展開されます。ユーザーや世界との相互作用から学習し改善し続けることはありません。これは重要な制限です。なぜなら、真の一般知能は経験から学習し、新しい情報に基づいて理解を更新し、時間とともにパフォーマンスを向上させることができるべきだからです。人間は生涯を通じて継続的に学習します。新しい状況に遭遇し、それらから学び、理解を更新します。正式な教育が終わった後も学習を止めません。すべての相互作用と経験から学び続けます。これを行うことができるAIシステムを開発すること—オンラインで学習し、新しい情報に基づいてモデルを更新し、相互作用を通じてパフォーマンスを向上させることができるシステム—は、AGIを達成する前に必要な重要な欠落部分として特定されています。この能力はまた、AIシステムをより適応的で変化する状況に対応できるようにし、新しい状況をより適切に処理し、経験を通じて特定の領域でパフォーマンスを向上させることができるようにします。

量子コンピューティングとエラー訂正

DeepMindはまた、Googleの量子AIチームと量子エラー訂正に関して協力しています。これは実用的な量子コンピュータを構築する上での根本的な課題の一つです。量子コンピュータは、特定のクラスの問題を古典的なコンピュータよりも指数関数的に速く解決することを約束していますが、非常に脆弱です。量子状態は環境ノイズによって容易に乱され、計算にエラーが生じます。エラー訂正は、有用な計算を実行できる量子コンピュータを構築するために不可欠です。DeepMindは機械学習を使用してより良いエラー訂正コードの開発を支援し、量子チームは量子ハードウェア自体に取り組んでいます。このコラボレーションは、異なる研究チームが協力するときに現れる可能性のある相乗効果の例です:機械学習は量子コンピューティングの問題を解決するのに役立ち、量子コンピューティングは最終的に機械学習とAIの問題を解決するのに役立つかもしれません。長期的なビジョンは、量子コンピュータと古典的なAIシステムが最終的に協力し、それぞれが最も適した問題を解決することです。

AGIのタイムラインと可能性

ハサビスはAGIの具体的なタイムラインにコミットしていませんが、会話は今後数年間で重要な進歩が期待されることを示唆しています。近年の急速な進歩のペース—言語モデル、マルチモーダルシステム、ワールドモデル、推論システムにおけるブレークスルー—は、正確なタイムラインは不確実なままであっても、AGIへの道がより明確になっていることを示唆しています。明らかなのは、AGIを達成するには複数の面で継続的な進歩が必要だということです:計算リソースのスケーリング、新しい技術とアーキテクチャの開発、一貫性と推論の問題への対処、継続学習の実現、基礎的な科学的課題の解決です。これらの複数の面で同時に進歩を遂げる組織と研究者が、AGIを達成するのに最も有利な位置にあるでしょう。

結論

DeepMindのリーダーシップによって表明された知能の未来は、単一の道ではなく、スケーリングとイノベーション、基礎研究と実用的アプリケーションの両方を慎重にバランスさせた追求です。AIを使用してルートノード問題—その解決が複数の領域にわたって連鎖的な利益をもたらす課題—を解決するというビジョンは、最大の影響を持つ問題にAI研究を向けるためのフレームワークを提供します。現在のシステムが「ギザギザした知能」を示し、一部の領域では優れているが他の領域では苦戦しているという認識は、克服しなければならない一貫性と推論の課題を特定しています。思考システム、ワールドモデル、マルチモーダル理解の開発は、より有能で信頼性の高いAIへの進歩を表しています。核融合エネルギーのような基礎的な科学問題を解決することへのコミットメントと、今日人々に利益をもたらす実用的なAIシステムを開発することは、純粋研究と応用開発の両方が必要であるという成熟した理解を反映しています。欠けているピース—継続学習、堅牢な推論検証、領域を超えた原則の一貫した適用—は十分に特定されており、世界中の研究チームがそれらに対処するために積極的に取り組んでいます。汎用人工知能への道はそのタイムラインにおいて不確実なままですが、方向性はますます明確になっています:それはスケーリングとイノベーションの両方への持続的な投資、安全性とアライメントへの慎重な注意、そして人類の未来にとって重要な問題を解決することへのコミットメントを必要とします。

FAQ

Q1. AI開発におけるスケーリングとイノベーションの違いは何ですか?

スケーリングはAIモデルのサイズと計算能力を増やすことを指し、イノベーションは新しい技術とアプローチを開発することを含みます。DeepMindのリーダーシップによれば、両方が等しく重要であり、AGIを達成するために努力の約50%がそれぞれに費やされています。

Q2. AI研究における「ルートノード問題」とは何ですか?

ルートノード問題は、その解決が複数の領域にわたって下流の利益をもたらす根本的な課題です。AlphaFoldのタンパク質構造予測は主要な例であり、生物学を超えて創薬や材料科学にまで応用が広がっています。

Q3. なぜ大規模言語モデルは一部のタスクで優れているが他のタスクで失敗するのですか?

現在のAIシステムは「ギザギザした知能」を示します。特定の領域では博士レベルで実行できる一方で、他の領域では高校レベルの問題で苦戦します。この不一致は、トークン化、推論の制限、一貫した検証メカニズムの欠如などの問題から生じています。

Q4. DeepMindはAI推論能力をどのように進歩させる計画ですか?

DeepMindは、答えを生成する前により多くの計算時間を推論に費やす思考システムを開発しています。これはAlphaGoが探索と計画を使用した方法に似ています。目標は、出力を確実に検証し、作業を再確認するためにツールを使用できるシステムを作成することです。