MetaのAIディレクターは、AIスーパーインテリジェンスがすぐに実現するとは考えておらず、量子コンピューティングにも懐疑的だ。

メタの主任科学者であり、ディープラーニングの先駆者であるヤン・ルカン氏は、現在のAIシステムが、山のようなテキストを創造的な方法で要約する以上の能力を発揮できる常識を備えた、ある程度の知覚レベルに到達するまでには、まだ数十年かかると考えていると述べた。

彼の見解は、AIが5年以内に人間と競争できるようになり、脳を集中的に使うさまざまなタスクで人間に勝つだろうと最近語ったNVIDIAのCEO、ジェンスン・フアンの見解とは対照的だ。

「私はジェンスン・フアンを知っています」とルカン氏は、基礎AI研究グループMetaの10周年を記念した最近のイベントで述べた。NVIDIAのCEOはAIブームから大きな恩恵を受けるだろうとルカン氏は語った。 「AI戦争が起きていて、彼は武器を供給している。」

「AGI の登場を考えているなら、より多くのグラフィック プロセッサを購入する必要があります」と、人間レベルの知能に匹敵する AI の開発に取り組んでいる技術者について、LeCun 氏は語った。 OpenAI のような企業の研究者が AGI の追求を続ける限り、NVIDIA のコンピューター チップがさらに必要になるだろう。

ルカン氏は、人間社会が人間レベルのAIよりも何年も前に「猫レベル」または「犬レベル」のAIを手に入れる可能性が高いと述べた。テクノロジー業界が現在、言語モデルとテキストデータに重点​​を置いているが、研究者が何十年も夢見てきたような高度な人間のような AI システムを作成するには不十分だ。

「テキストは情報源としては非常に貧弱だ」とルカン氏は述べ、現代の言語モデルの訓練に使われる膨大な量のテキストを人間が読むにはおそらく2万年かかるだろうと説明した。 「2万年分の読み物でシステムをトレーニングしても、AがBに似ているなら、BはAに似ているということを理解できないのです。」

「世の中には、このような訓練では絶対に合格できないような基本的なことがたくさんある」とルカン氏は言う。

その結果、ルカン氏と他のMeta AIの幹部は、ChatGPTのようなアプリを作成するために使用される、いわゆるトランスフォーマーモデルを、音声、画像、ビデオ情報を含むさまざまなデータを処理できるようにカスタマイズする方法に集中的に取り組んできました。 AI システムが、さまざまな種類のデータの間に潜在的に数十億ドル相当の隠れたつながりを発見する能力が高ければ高いほど、さらに驚くべき偉業を成し遂げられる可能性が高くなると考えられています。

Meta の研究には、デジタル グラフィックスを現実世界に融合させる同社の Project Aria 拡張現実メガネを装着しながら、テニスの上手なプレー方法を教えるソフトウェアも含まれています。幹部らは、ARグラスをかけた人がテニスをしながら視覚的なヒントを見て、テニスラケットを正しく持つ方法や完璧なフォームで腕を振る方法を教えるデモを披露した。このタイプのデジタル テニス アシスタントを動かすために必要な AI モデルは、デジタル アシスタントが話す必要がある場合に備えて、テキストと音声に加えて 3D ビジュアル データを融合する必要があります。

これらのいわゆるマルチモーダル AI システムは次のフロンティアを表していますが、その開発には安価ではありません。 MetaやGoogleの親会社Alphabetのような企業がさらに高度なAIモデルに取り組むようになると、特に他の競合企業が現れない場合には、NVIDIAはより大きな優位性を獲得できる可能性がある。

AIハードウェアの未来

NVIDIA は GenAI の最大の受益者であり、同社の高価なグラフィック プロセッシング ユニットは、さまざまな言語モデルのトレーニング用の標準ツールとなっています。 Meta は、Llama AI ソフトウェアのトレーニングに 16,000 個の NVIDIA A100 グラフィック プロセッサを活用しています。

メタ氏や他の研究者がこれらの複雑な AI モデルの開発を続ける中で、テクノロジー業界にはさらに多くのハードウェアサプライヤーが必要になるかどうかを尋ねました。

「必要ではないが、あれば良い」とルカン氏は述べ、AIに関してはGPU技術が依然としてゴールドスタンダードであると付け加えた。

それでも、将来のコンピュータチップはおそらく GPU とは呼ばれなくなるだろうと彼は述べた。

「グラフィックス処理ユニットではなく、ニューラル・ディープラーニング・アクセラレータだけの新しいチップが登場することを期待しています」とルカン氏は語った。

ルカン氏は、マイクロソフト、IBM、グーグルなどのテクノロジー大手が多大な資源を投入している量子コンピューティングにも懐疑的だ。 Meta以外の多くの研究者は、量子コンピューティングマシンは、現代のコンピューティングで使用される従来のバイナリビットではなく、いわゆる量子ビットを使用して多くの計算を実行できるため、創薬などのデータ集約型の分野で進歩を促進できると考えています。

しかし、ルカン氏は懐疑的だ。

「量子コンピューティングで解決できる問題の数は、従来のコンピューターでより効率的に解決できる」とルカン氏は語った。

「量子コンピューティングは魅力的な科学的テーマです」とルカン氏は述べ、「実用的な関連性と、本当に役立つ量子コンピューターを作る可能性」はまだ明らかではないと付け加えた。

メタのシニアフェローで元テクニカルディレクターのマイク・シュローファー氏もこれに同意し、数年ごとに量子技術を評価しており、有用な量子マシンは「おそらくいつかは登場するだろうが、それは非常に長い時間スケールなので、私たちがやっていることとは関係ない」と考えていると述べた。

「10年前にAIラボを立ち上げた理由は、この技術が数年以内に商業的に利用可能になることが明らかだったからです」とシュローファー氏は語った。