AGI(汎用人工知能)は数年のうちに実現されるでしょうか? 3つのテクノロジー大手が判決を下す

AGI(汎用人工知能)は数年のうちに実現されるでしょうか? 3つのテクノロジー大手が判決を下す

2011年、Google DeepMindの共同創設者であるシェーン・レッグは、2028年までにAIが人間と同じくらい賢くなる可能性は50%あると予測しました。シェーン・レッグ氏は最近インタビューを受け、自身の見解は変わっておらず、研究者が汎用人工知能(AGI、強力な人工知能とも呼ばれる)を実現できる可能性は50%あると今でも信じていると強調した。

テクノロジー業界が AI にますます関心を寄せるようになった今、人類が AGI を実現できるという希望が生まれているようです。 2011年にシェーン・レッグがそのような判断を下せたのは驚きであり、OpenAIのCEOサム・アルトマンもAGIを提唱していた。多くの著名人が支持していますが、人間はAGIからどれくらい離れているのでしょうか?それは将来本当に達成できるのでしょうか?

ディープマインド共同創業者シェーン・レッグ氏:2028年までにAGIを実現する可能性は50%

1999年、GoogleのAI専門家レイ・カーツワイルは「スピリチュアルマシンの時代」というタイトルの本を出版し、「超人的なAI」の未来を紹介した。シェーン・レッグは明らかにこの本の影響を受けていた。

シェーン・レッグ氏は次のように述べた。「この本には注目すべき重要な点が 2 つあり、私はそれが真実であると徐々に確信しています。1 つ目は、コンピューティング能力が少なくとも今後数十年で指数関数的な成長傾向を示すということです。2 つ目は、世界のデータ量が今後数十年で指数関数的な成長傾向を示すということです。」

2011年にはディープラーニング技術がすでに登場し、徐々に普及し始めていました。シェーン・レッグ氏は、これらの新技術をコンピューティングパワーとデータ量と組み合わせることでAGIが実現可能であり、人類が今世紀末までにAGIを実現する可能性は50%あると信じていました。しかし、注意すべきことが1つあります。核戦争のような狂気のことが起こらないようにすることです。

10年以上経って、シェーン・レッグは、AGIは今世紀末までに登場するだろうが、いくつかの必須の前提条件があることを改めて強調しました。

最初の前提は、AGI の定義は人間の知能の法則に依存しており、これは非常に複雑で、正確に測定するのが難しいということです。

シェーン・レッグによれば、人間は何ができるのでしょうか?まだ確かなことは分かりません。人間は過去の出来事を思い出したり、動画を理解したりすることができます。研究者が人間の知能に関する一連のテストを実施し、AI モデルが人間に勝てるようになれば、AI は AGI のレベルに到達したと言えるでしょう。

AI は単一のテストで AGI のレベルに到達しましたか?シェーン・レッグはまだそうではないと考えている。同氏は「AIはまだそれを実現していない。これは汎用人工知能なので、AIはさまざまなことができるはずであり、人間とそれほどかけ離れていないはずだ」と述べた。

2つ目の前提は、AIトレーニングモデルが拡張できる能力を持つ必要があるということです。シェーン・レッグ氏は次のように説明した。「より拡張性の高いアルゴリズムを開発すれば、大きな利益が得られます。業界は、拡張性の高い AI アルゴリズムの開発に着手する可能性が高いと思います。」

シェーン・レッグ氏はまた、AGI は強力な計算能力があって初めて可能になると述べました。最初のステップは、人間が一生かけても経験できないほどの膨大な量のデータを使って AI モデルをトレーニングすることです。シェーン・レッグは、人類はすでにこの段階を達成しているはずだと考えています。

ソフトバンク創業者孫正義氏:20年以内にスーパー人工知能ASIが誕生する

ソフトバンク創業者の孫正義氏も同様の見解だ。孫氏は、今後20年以内に人工超知能(ASI)が誕生し、AIが自ら思考能力を発達させることができると信じている。

孫正義氏は、国であれ個人であれ、AIを受け入れなければ遅れをとることになると固く信じている。また、AGI を使用する場合と使用しない場合の差は、人間の知能とサルの知能の差と同じくらい大きくなるだろうとも述べた。孫正義氏は、ChatGPTを使わないのは電気を使わないのと同じだと大げさに言ったほどです。

彼は、日本は1990年代にデジタル技術を受け入れず、最終的に世界のトップ10に入る日本企業はなかったと考えています。企業が今日 AI を採用しなければ、10 年後には同じ運命をたどることになるだろう。商品製造を通じてリーダーになる時代はとうに過ぎ去り、インターネットに重点を置く大手テクノロジー企業も消滅するでしょう。

孫正義氏は「将来、AGIは投資、金融、物流などあらゆる産業をカバーするようになる。注目する企業は10年以内にリーダーとなり、新しい世界はAGIを中心に展開されるだろう」と予測している。将来的には、自動運転車は極めて安全になり、サプライチェーンは需要と完璧にマッチし、デジタルカスタマーサービスは極めてスマートになり、標的遺伝子治療は普及するだろうと孫氏は語った。

OpenAI共同創設者イリヤ・スツケヴァー氏:AGIはもうすぐ登場する

OpenAIの共同創設者兼主任科学者であるIlya Sutskever氏もAGIについて語った。 OpenAIがまだ設立されて間もない頃、Ilya Sutskever氏はOpenAIが開発したAI技術が世界を変えるだろうと警告した。

彼はかつてドキュメンタリーの中でこう語った。「AIは我々が直面するあらゆる問題を解決できるので良いものだ。雇用問題、病気問題、貧困問題を解決できるが、新たな問題も生み出すだろう。」

ドキュメンタリーの中で、イリヤ・スツケヴェルはAGIが間もなく実現されると予測しています。 AIは、もともと人間が行っていたあらゆる仕事やタスクを実行できるコンピューターシステムだが、AIは人間よりも優れた能力を発揮する、と彼は述べた。

人類はAGIをどのように扱うのでしょうか?イリヤ・スツケヴェルは動物を例えに挙げています。私たちが動物に優しくないのは、動物を愛していないからではなく、人間にとって動物を無視する方が都合がいいからです。

「私たちは動物を憎んではいませんが、2つの都市を結ぶ高速道路を建設するときに、動物に意見を聞くことはありません。高速道路が私たちにとって重要であるため、建設するだけです。」イリヤ・スツケヴェル氏は、「人間とAGIの関係は、人間と動物の関係のようになります。AGIは完全に自律的になり、独自の方法で動作します。」と例えました。

Ilya Sutskever 氏の指摘は非常に恐ろしいもので、人類は AGI を正しく理解する必要があります。さもなければ、大きなリスクが生じます。彼はこう言った。「もし人類がこれを行わなければ、自然進化と自然淘汰が AGI システムを優先し、AGI は自らの生存を最優先することになるだろう。」 (Xiaodao)

<<:  人工知能の民主化について

>>:  マイクロソフトは「間違いから学ぶ」モデルトレーニング方法を発表し、「人間の学習プロセスを模倣し、AIの推論能力を向上させる」ことができると主張している。

ブログ    
ブログ    

推薦する

大学では人工知能を専攻できるコースはありますか?まだ道のりは長い

教育省は最近、「高等教育機関向け人工知能イノベーション計画」を発表し、「人工知能分野における人材育成...

Google UFOGen は、非常に高速なサンプリング速度で高品質の画像を生成できます。

過去1年間、Stable Diffusionに代表される一連の文化イメージ拡散モデルは、ビジュアル創...

2022年の中国人工知能産業の発展状況と市場規模の分析 市場規模は3000億元を超える

人工知能業界の主要上場企業:Hikvision(002415)、iFlytek(002230)、Sa...

AI にはどのような IT インフラストラクチャが必要ですか?

長年にわたり、AI テクノロジーの発展と変化に伴い、さまざまな業界や IT 意思決定者がこの分野に多...

顔認識は壊れているのでしょうか?心配しないでください。「フェイスプロテクションプラン」が始まります

かつて、顔認識は人々が非常に信頼する技術でした。生産と生活に利便性、効率性、正確性をもたらしたため、...

人間と機械の統合はなぜ難しいのでしょうか?

時間と空間を結びつけるのは速度であり、エネルギーと質量を結びつけるのも速度です。事実と価値を結びつけ...

Googleが4月22日に発表したアルゴリズム改善策の分析

Google の中国ウェブマスター ブログにログインすると、4 月 22 日の午後に更新された「品質...

AIが史上初の小説を創った。読んでびっくりしました。

[[248937]] AI が書いた初の小説が登場。予想通り奇妙な内容小説家ロス・グッドウィンは、...

...

...

マイクロソフトCEOナデラ氏がグーグルを批判、AIに対する大きな懸念を表明

マイクロソフトはAIを理論から現実のものにしてきたリーダーであり、2019年のブログ投稿で多かれ少な...

AIとコグニティブコンピューティングがIoTデータを理解

今日、世界中がインダストリー4.0とそれがもたらすテクノロジーに注目しています。人工知能 (AI) ...

Transformer モデルを使用した時系列予測の Pytorch コード例

時系列予測は永続的なトピックです。自然言語処理の分野での成功に触発されて、トランスフォーマー モデル...

スマートロボットについて知っておくべきことすべて

スマートロボットは、タスクをより効率的かつ正確に実行し、生産性を向上させ、人的エラーを削減するように...

ローカル AI: スマートフォン時代の低消費電力分析

人工知能にはボトルネック問題があります。これはディープ ニューラル ネットワークに基づいており、数億...