AGI は到来するが、いつ到来するのか?

AGIはどこにでもある。5年先だと言う人もいれば、空想だと言う人もいる。ほとんどの人はそれが何を意味するのかさえ合意していない。それでもなお、疑問は残る。私たちは本当にどれほど近づいているのだろうか？

答えは、あなたがどのように defiいいえ。AGIは、ある人にとっては人間ができることなら何でもできるシステムです。またある人にとっては、再訓練なしで幅広い問題を解決できるモデルに過ぎません。

いずれにせよ、何かが変わりました。以前はAIはメールを書いたり絵を描いたりするだけでしたが、今では推論し、計画を立て、自らツールを使うようになりました。この変化こそが、多くの人々がAGIをこれまで以上に真剣に受け止め始めている理由です。

私たちが今いる場所

今日のAIモデルはAGIではありませんが、AGIに似たものに近づいてきています。少なくともいくつかの点で。

のようなモデル GPT-4 , クラウディア3 , ジェミニ1.5 長時間の会話をしたり、複雑な指示に従ったり、ブラウザやPythonサンドボックスなどの外部ツールを使用したりすることができます。中には、自分の出力を振り返ったり、以前のステップを修正したりといった、原始的な計画や自己修正を行う人もいます。

これらのシステムは、司法試験、数学オリンピック、そしてSAT（大学入学資格試験）において、ほとんどの人間を上回る成績を収めています。一貫性、抽象的推論、そして物理的なインタラクションには依然として苦労していますが、特に推論、記憶、そして道具の使用において、その能力は急速に向上しています。

OpenAIサム・アルトマン 呼ばれています GPT-4 「少し恥ずかしい」 はるかに強力なものへの一歩。Anthropic社は、Claude 3がいくつかの分野で「大学院生の初期レベル」に近づいていると主張している。DeepMind、Meta、xAIはいずれも、ゲームチェンジャーとなる可能性のある新しいモデルの開発に取り組んでいる。

つまり、今日ではAGIは存在しません。しかし、私たちは18ヶ月前と同じ状況にはありません。

AGIへの様々な可能性

AGIとは何かという点でも、ほとんど誰も合意に達していません。AGIへのロードマップも存在しません。しかし、議論の大部分は、大きく分けて3つのシナリオに分類されます。

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一部の専門家は、現在のモデルをスケールアップし、より大きく、より高速にし、より良いデータで学習させることでAGIに到達できると考えています。これは、私たちはすでに正しい道を歩んでおり、あとは時間（と計算能力）の問題だという考えです。これはしばしば「スケーリング仮説」と呼ばれます。 イリヤ・サツケバー その他 OpenAI 慎重な考えを表明している このアプローチでは。

よりスマートな建築

一方で、全く新しいモデル設計が必要になると考える人もいます。例えば、人間が時間をかけて推論し、計画し、学習する様子を模倣するようなものかもしれません。これは、ディープラーニングと記号推論、記憶モジュール、決定木を組み合わせたハイブリッドシステムを意味するかもしれません。モデルに予測だけでなく「考える」ことを教えるようなものだと考えてみてください。

マルチエージェントシステムまたはツール使用

AGIは単一のモデルではなく、それぞれが専門分野を持つ異なるプラットフォームにまたがり、協調し、推論し、共に行動するAIのネットワークになると主張する人もいます。一方で、モデルに検索エンジン、計算機、ロボット工学などのツールへのアクセスを与え、テキスト予測を超えた能力を拡張することが鍵だと考える人もいます。

それぞれの道にはトレードオフがあります。スケーリングはシンプルですが、ハードウェアとデータの制限に直面することになります。新しいアーキテクチャはより優れた性能を発揮するかもしれませんが、まだ実証されていません。また、マルチエージェントシステムは、調整と制御に関する新たな問題を提起します。

現在、どれくらい近づいていますか?

これまで以上に近づいていますが、まだ完全には達成できていません。今日のトップモデルは GPT-4o、クロード3、ジェミニ1.5、そして LLaMA 3は、それ以前のものよりも高性能で、マルチモーダルであり、一般的に有用です。コードを書いたり、難しい試験に合格したり、推論パズルを解いたり、長時間の会話をしたりできます。しかし、真に「汎用的」なものに期待される重要な特性がまだ欠けています。

• 彼らは世界を本当に理解していない賢そうに聞こえるかもしれませんが、事実を歪曲したり、単純な論理テストに失敗することが少なくありません。これは、現実世界のモデルを構築するのではなく、データのパターンを予測することで機能するからです。
• 彼らは長期記憶と計画に苦労している現在のAIモデルのほとんどは瞬間瞬間に動作します。目標を設定したり、深く考えたり、数日または数週間かかるタスクを確実に処理したりすることができません。
• 一貫性がない同じモデルに同じ質問を2回すると、全く異なる答えが返ってくるかもしれません。信頼できる知能とは、そのような振る舞いをするべきではありません。
• 彼らには主体性が欠けている人間は問題に気づき、計画を立て、行動に移すことができます。AIは依然として指示を待ちます。指示がなければ行動しません。

とはいえ、その差は縮まりつつあります。これらのモデルは推論、記憶、道具の使用において向上しています。中にはシミュレーションを実行したり、フィードバックから学習したり、自己修正したりできるものもあります。これらはかつては何年も先のことだと考えられていた能力です。

つまり、私たちは奇妙な中間期にいるのです。AIは明らかに強力で、月ごとにより便利になっています。しかし、AGIを実際に解明したと信じている人は、まだ誰もいません。

さてこれからどうしようか

このペースで進み続けると、問題は単純に、どのようにしてAGIに到達するのか、そしていつ到達するのか、という点になります。サム・アルトマン氏が述べたように、「AGIがどのようなものなのかは、実際に使ってみるまで分からないかもしれません。」

この不確実性こそが、この瞬間を刺激的かつ危険なものにしているのです。私たちはあと1本の論文で画期的な成果を得られるかもしれないし、あるいは何十年も先の行き詰まりを追い求めているかもしれないのです。 ヤン・ルカン（Metaの主任AI科学者）は次のように指摘する。 現在のモデルには「世界がどのように機能するかについての基本的な理解」がまだ欠けている。一方、 デミス・ハサビス（ディープマインドCEO）は言う 私たちは「非常に強力なものに近づいている」が、それには責任、協力、そして時間が必要となる。

では、どれくらい近づいているのでしょうか？確かなことは誰にも分かりません。しかし、もし進歩が続けば、AGIはSFの世界のコンセプトではなくなるかもしれません。

思っているよりも近い？

AGIはまだ実現していません。しかし、何かが明らかに変化しつつあります。今日私たちが構築しているシステムは、完全なアプリのコーディングから映画の脚本作成、科学研究の指導まで、わずか1年前には考えられなかったようなことをすでに実現しています。

チューリング賞受賞者のヨシュア・ベンジオ氏は、 それは警告した 現在のAIモデルは、研究者が予期していなかった「創発特性」をすでに示している。アントロピックの共同創業者たち について書いています 「急な左折」、つまり将来のモデルが訓練中に突然予期せぬ能力を獲得する可能性があるという考え。そして OpenAI 理事ヘレン・トナー はっきりと言った 「物事がどのくらいの速さで動いているのかは分かりません。

専門家の中には、まだ数十年先だと主張する人もいます。また、転換点まであとサプライズ一つだと考える人もいます。確かなことは誰にも分かりません。しかし、一つはっきりしつつあることがあります。問題はもはやAGIが実現可能かどうかではなく、それが到来した時に私たちはどれだけ準備ができているかということです。

AGI がすべてを変えるか、それとも私たちが使用するツールに静かに入り込むかは、私たちが今行う選択によって、それが世界にどのような影響を与えるかが決まります。