「人工的な汎用知能（Artificial General Intelligence; AGI）の探求：AIが超人力を達成したとき」

「人工的な汎用知能（AGI）の追求：AIが超人力を獲得した場合」

人工知能の分野は過去10年間で著しい進歩を遂げていますが、人間レベルの知能を達成することは多くの研究者にとって究極の目標です。本記事では、人間のように理性的に推論し、学習し、計画し、操作できるという能力を持つ仮想的な人工一般知能（AGI）について概観します。また、現在の研究の流れに基づいて、一般知能と現在の狭義（または専門的な）AIの違いと、AGIを達成するための障壁についても説明します。さらに、より広範な能力を持つAIシステムの開発に近づくにつれて、AIの採用が私たちの社会に与える潜在的な影響についても論じます。

人間レベルのAIとも言われる人工一般知能（AGI）の創造は、人工知能（AI）と機械学習（ML）の分野における次なる重大な突破口と見なされています。特定のタスクで優れた成果を上げる狭義の人工知能（ANI、または専門的なAI、または本記事で言及するAI）の進展にもかかわらず、人間の多様な認知能力と学習能力を再現することは、産業が直面している課題です。

現在のAIの状況は、特定のスキルを磨くための才能、大規模な投資、トレーニング用の広範なデータセットを通じて、特化した狭義のAIシステムに焦点を当てています。さまざまなタイプのタスクを処理するAIシステムは多模式であり、複数のAIシステムが協力してこれらのタスクを処理します。ただし、これらのスキルは新しいタスクには移植できず、新たなトレーニングが必要となります。

この制約は、専門的なAIと構想されているAGIとの違いを浮き彫りにしています。AIは素晴らしいタスク特化の成果を示していますが、人間のような多面的な推論、意思決定、創造性、知識移転能力を欠いています。

• ロボットたちが助けを求める方法を学んでいるとはどういうことか
• 開発者の生産性向上：DeloitteのAmazon SageMaker Canvasを用いたノーコード/ローコード機械学習の活用方法
• 「新しく進化したAmazon SageMaker Studioを体験してください」

AGIを達成するための課題

数百万年にわたって進化してきた人間の知能の複雑さは、動的な世界を航海し、常に適応するための最大の障壁となっています。AIはいくつかの人間の認知的側面を理解する際に困難を抱えており、それには次のようなものがあります：

文脈的な推論：人間は過去の経験と学習した知識を統合して、不明瞭または乏しい情報や複雑な状況を理解しようとしますが、AIシステムは広範な世俗的知識と柔軟な推論能力が必要であるこのプロセスにおいて、理解するのに苦労することがあります。AIシステムは、人間のように既知の情報からギャップを埋める推論をすることができず、その結果、意思決定能力において一定の弱点を抱えることがあります。

常識：この人間の認知能力の重要な側面は、既知と未知の要素をバランスさせつつ、日常の状況をナビゲートする能力をカバーしています。人間は物理的および社会的な世界について数年間の観察に基づいた知識を頼りに、文脈的な手掛かりと経験に基づく意思決定を行います。AIシステムに常識を組み込んで適切な意思決定を行うための教育は、人間のような状況認識能力を持たないため、現在も継続的な課題となっています。

コミュニケーション：人間のコミュニケーション方法は、AIにとって大きな障壁となっています。言語は人間にとって自然で直感的なインタフェースとなりますが、AIシステムは皮肉、ユーモア、皮肉、文化的な参照など、人間の会話に深く組み込まれた要素を理解するのに苦労します。人間レベルの言語能力を達成するには、人間のコミュニケーションの微妙なニュアンスを理解する必要があります。

創造性：人間の認知のもう一つの基本的な側面には、アイデアを結びつけて新しい概念や解決策を生み出す能力があります。人間の創造性は、しばしば異なる専門分野から多様な情報を総合して革新的な突破口を開拓します。現在のAIシステムは主に既存のアイデアを複製または修正し、真のイノベーションを示すことができません。たとえば、ビジョンのための生成型AIは、トレーニングされた画像に基づいて新しい画像を生成することができます。これは創造的なプロセスと言えるでしょうか？AIシステムが、人間が以前に目にしたことのないほど新しい創造的なアイデアを生み出すことができるのはいつのことでしょうか？たとえば、ファン・ゴッホやピカソが作り出したような完全に新しい絵画のスタイルなどです。

これらの複雑さは、人間の認知に内在するものであり、人間の成長とともに自然に現れますが、AIシステムにとっては重要な課題です。研究者や開発者がAGIに向けて取り組む中で、認知機能の不足点を理解し、それに対処することは、AIと人間の知能の間の距離を縮めるために不可欠です。

AGIの達成に関する異なる考え方

AIが人間のような知能を獲得する時期については現在共通見解はありません。学界や産業のリーダーは異なる理論を提唱していますが、具体的な展開を待ち、観察する必要があります。

有機的なAGI：一部のAIリーダーは、AGIは既存のディープニューラルネットワークなどのAI手法を強化することによって有機的に進化すると予測しています。彼らは大量のデータ、ニューラルネットワークのスケーラビリティ、そしてコンピューティングパワーの進歩（例：新しいより強力なチップ）があれば、新たなAIアーキテクチャの必要なく、現在のAI研究によって自然発生的にAGIが現れる可能性があると示唆しています。この視点では、AGIは高度なAIが進化して高レベルに到達した結果であると見なされます。

マルチモーダルなAGI：有機的なAGIに近い考え方として、異なるAIアプローチを組み合わせることがAGIの達成の鍵だと信じられています。ディープラーニングは画像認識などのタスクで変革をもたらしてきましたが、より柔軟な学習を実現するには、グラフネットワーク、知識ベース、因果推論モデルなどのさまざまな手法を活用する必要があると主張しています。特定のタスクに適した多様なモデルの協調システムがAGIへの道を開くかもしれません。

基礎的なギャップ：他のAIリーダーは、現在のAIが理解しにくい推論、知識表現、メモリ、常識などの基礎的な認知の側面には重大なギャップが存在すると考えています。彼らは、AGIの構築に向けては新たなAI分野で画期的なブレークスルーが必要だと提案しています。

AGIを期待するのはいつですか？

このトピックについては一致した見解はありません。尋ねた相手や所属する考え方によって異なる回答を得ることができ、数年から数十年、あるいは数世紀かかるかもしれません。最近の2023年11月のニューヨーク・タイムズの年次DealBook Summitでのトークで、NVIDIAのCEOジェンスン・ファンは、このような進化は近い将来実現するかもしれないと述べ、5年程度で実現する可能性があるとしました。これは確かに大胆な主張です！Microsoft、Amazon、NVIDIAなどによって導入されたようなコンピューティングチップの最近の進歩や、AI研究への数十億ドルの投資（MicrosoftがOpenAI ChatGPTへの100億ドルの投資や、AmazonがAnthropic AIへの40億ドルの投資など）により、近年、AIの興味深い画期的な進展が期待されており、AGIの達成に近づくことでしょう。5年後に到達するか、50年後、それとも50年後に到達するのかは、時間が経つことでのみ答えられる問いです。

安全で公正なAIの世界的な追求

AGIに関する議論は、AIシステムの安全性、セキュリティ、公正性、そして責任ある開発や監督がなされない場合にAIが人間に潜在的な危害をもたらす可能性についての懸念を常に引き起こします。世界中の政府や一般の人々は、潜在的なリスクから個人を保護するためにAIシステムの安全性、公平性、責任ある使用について心配しています。政府はAIの倫理的な側面と潜在的な脅威に対処するための規制フレームワークやガイドラインの策定に取り組んでいます。例えば、2021年に欧州連合はAI法案を導入しました。AI法案により、EUに導入されるAIシステムが安全で透明性があり、追跡可能で、公平で、環境に優しいものであることを欧州議会は求めています。人間がAIシステムを監視することが重要だと考えられています！大西洋を挟んで、アメリカ合衆国も、安全性と公平性を重視しながら、National AI Research Resource Task Forceなどさまざまなイニシアチブを提案しています。さらに、2023年10月には、バイデン大統領によって安全で安心で信頼性のある人工知能に関する大統領令が発令されました。ただし、AIの安全性と公平性に関する特定の国際基準や普遍的な規制はまだ進化途中であり、政策立案者、専門家、利害関係者の間での議論が続いています。たとえば、2023年に開催された英国でのAI安全サミットなど。

最後の考え…

AGIの追求には、学際的な取り組み、革新的なアプローチ、AIとML技術の持続的な進展の組み合わせが求められます。政策立案者、業界リーダー、研究者、倫理学者は、AGIの開発における倫理的な影響、社会的な影響、規制フレームワークを把握するために協力する必要があります。最終的には、透明性が高く、安全で、公正で、人間と協力的に対話できるAIシステムの開発における責任ある協力的な進歩は、新しい薬剤の発見、新しい技術の進展、創造的な芸術など、人間に重要な利益をもたらすことができます。AGIの実現への道は困難かもしれませんが、人間と機械が潜在的に協力する可能性のある考えは重要であり、この追求に値するものです。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!