最近のインタビューで、Google DeepMindのCEO、デミス・ハサビス氏は、人工汎用知能（AGI）の最初の形態が今後5～10年以内に出現すると予測しました。しかし同時に、技術的にはまだ多くの重要な課題が残っていると指摘しています。
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ハサビス氏は、ロンドンのDeepMindオフィスでメディアのインタビューを受けました。彼は、現在の人工知能システムは特定のタスクでは優れたパフォーマンスを発揮するものの、多くの基本的な能力が不足していると強調しました。彼はAGIを「人間のあらゆる複雑な能力を示すことができるシステム」と定義しています。彼の見解では、AGIを実現する鍵は、AIシステムに物理世界を真に理解させることにあります。
ハサビス氏は、自律的な計画と問題解決能力を生み出すための研究で進展が見られるものの、これらの能力を現実の状況に移行させることは依然として大きな課題であると述べています。「重要なのは、計画の考え方とエージェントの行動をどれだけ速く一般化し、現実世界に適用できるか、そして周囲の世界のモデルを構築できるかということです」と彼は述べています。
世界モデルについて、ハサビス氏は、最近の研究で一定の進展が見られるものの、世界モデルと計画アルゴリズムを効果的に組み合わせる最適な方法を見つけることが依然として重要な課題であると考えています。ハサビス氏と同様に慎重な見方を示しているのは、MetaのチーフAIサイエンティストであるヤン・ルカン氏で、彼も独自の開発アプローチを積極的に探求しています。
ハサビス氏の最新の意見は、2024年8月の彼の見解と一致しており、彼は当時、現在のAI能力は過大評価されがちであり、その技術の長期的可能性は過小評価されていると考えていました。Metaculus予測プラットフォームのユーザーの中央値予測によると、AGIは2030年頃に実現すると予想されています。
現在、AI業界では、AGIがどのように実現するのかという疑問がますます高まっています。最近の調査によると、ほとんどのAI研究者は、大規模言語モデル（LLM）だけではAGIを実現できないと考えています。OpenAIも最近の見解を変え、AIモデルの突発的な能力がAGIの急速なブレークスルーに直接つながるのではなく、AGIの発展は継続的な進化の漸進的な過程であると考えています。マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏は、AGIの予測に疑問を呈し、「無意味な基準ハッキング」だと述べ、AIの発展は現実的な経済的利益をもたらすことに集中すべきだと考えています。
要点：
🌟 AGIは今後5～10年以内の実現が期待されるが、技術的な課題は依然として存在する。
🧠 現在の人工知能システムは特定のタスクでは優れたパフォーマンスを発揮するが、人間の複雑な能力は欠けている。
📊 AGIの実現方法に関する業界の見解は徐々に慎重になり、大規模言語モデルだけでは実現できないと考えられている。
