AGIの現実世界の課題

AGIの現実世界の課題

注意：この投稿は2021年9月のCERN Sparks！Serendipity Forumで行われた講演の要約です。詳細はこちらをご覧ください。

人々が人工汎用知能（AGI）の世界を想像するとき、ロボットよりも社会の最も取り組みにくい問題への解決策を思い浮かべることが多いです。しかし、私は後者の方が真実に近いと信じています。AIはすでに、タンパク質の折りたたみの解決から正確な気象パターンの予測まで、基本的な課題に対する大きな飛躍を可能にしています。科学者たちは、AIを使用して高度に複雑な現実世界のドメインの基礎となるルールや原則を推論するために、ますますAIを利用しています。これらのルールや原則は、彼ら自身では決して発見できなかったものです。

AGI研究の進展により、気候変動への取り組みと管理の能力が飛躍的に向上するでしょう。その緊急性だけでなく、気候変動の複雑で多面的な性質のためにです。

制御を取る

現在のAI研究の範囲を見ると、科学者たちが注力している問題には2つの共通のカテゴリがあります：予測と制御です。予測モデルは、ドメイン（気象パターンなど）について学習し、それがどのように進化するかを理解しようとします。一方、制御モデルは、環境内でエージェントに行動を促すものです。AGIへの成功への道は、両方の領域でアルゴリズムを理解し開発することを必要とします。自然環境や社会環境が私たちに投げかけるあらゆる変動、ウイルスの変異や言語の使用と意味の変化、そして核融合からエネルギーを生成する方法などを考慮に入れる必要があります。DeepMindの科学者たちは、気象予測と核融合のプラズマ制御という2つの実世界のドメインに取り組みながら、気候変動への取り組みに貢献し、AGIの構築に必要なものを開発しています。

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気象パターンは正確にモデル化することはほぼ不可能です-それは自然の変動の最たる例です。ただし、膨大な量の歴史データに基づいて原因と結果を推論することはできます。DeepMindの科学者たちは、イギリスの国立気象サービスであるメットオフィスと協力して、画像やビデオクリップを生成するのに使用される生成モデルを気象パターンの学習に応用し、20分の気象データから複数の仮説を生成し、次の90分間の大雨を正確に予測するシステムを開発しました。

重要なのは、これらのモデルが気象予報士が緊急サービス、エネルギー管理、洪水警報システムの活性化のための意思決定を支援し、世界中でますます一般的な過激な天候事象に備えた準備と対応を可能にすることです。正確な気象パターンを予測することで重要な天候事象を予測することは、AI研究がより一般的に適用可能で「知能的」になるにつれて、意味のある影響を与える例の一つです。

グローバルな課題

気候変動の影響に対処するだけでなく、その原因を解決することも同じくらい重要です。クリーンで無限で自己持続可能な単一のエネルギー源である核融合は難解ですが、世界で最も有望な解決策の一つです。私は、一度に多くの異なる構成要素を解決できる一般的なアルゴリズムを開発する必要があると考えています。すでに、新しいプラズマ形状を維持するという非常に困難な問題において、エネルギー出力の向上とプラズマの安定性を可能にするための進展が見られています。

スイスプラズマセンターやエコール・ポリテクニーク・フェデラル・ド・ローザンヌ（EPFL）の世界的な専門家と協力して、DeepMindの研究者は、ロボティクスのために最初に開発された深層強化学習アルゴリズムをプラズマ制御に応用しています。その結果、1秒あたり10,000回の相互作用で異なるプラズマ形状と構成を成功裏に操作できるコントローラが開発されました。

AI研究者は、専門家との協力なしでは実世界のドメインで大きな進展を遂げることはできません。これらの分野での前進には、学問領域間のパートナーシップが必要であり、社会の最も緊急のニーズに関連する複雑な問題を解決するために共通の科学的アプローチを活用する必要があります。AGIの世界がどのようなものになるかについて、自然科学者や社会科学者の多様な人々と一緒に夢を共有することが非常に重要です。

AGIを開発する過程で、気候変動などのグローバルな課題に取り組むことは、私たちの世界にとって緊急かつ必要不可欠な影響を与えるだけでなく、AGIの科学を進めることにもなります。因果関係から効率的な学習と転送まで、まだ解決されていないAGIの問題の多くがあります。アルゴリズムがより一般的になるにつれて、より多くの実世界の問題が解決され、いずれは他のすべての問題を解決するのに役立つシステムに徐々に貢献するでしょう。

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