Google Gemini から OpenAI Q* まで: 生成 AI 研究の包括的なレビュー

最近、オーストラレーシア工科大学、マッセー大学、ロイヤルメルボルン工科大学などの研究機関の研究者が、生成 AI の進化の状況を調査するための包括的なレビューを実施しました。

特に注目されるのは、専門家の混合 (MoE) モデル、マルチモーダル学習の変革的影響、および人工汎用知能 (AGI) に向けた推測的な進歩です。

論文アドレス: https://arxiv.org/abs/2312.10868

- 生成型人工知能 (AI) の現状と将来の軌道を批判的に検討し、Google の Gemini や期待される OpenAI Q* プロジェクトなどのイノベーションが、生成型 AI 研究の分類への影響の分析を含め、さまざまな分野の研究の優先順位とアプリケーションをどのように変えているのかを探ります。

- これらのテクノロジーの計算上の課題、スケーラビリティ、現実世界への影響を評価し、ヘルスケア、金融、教育などの分野で大きな進歩をもたらす可能性を強調します。

- AI を利用したトピックや AI で生成されたプレプリントの急増によってもたらされる新たな学術的課題について議論し、それらが査読プロセスや学術コミュニケーションに与える影響を検討します。

- AI開発に倫理的かつ人間中心のアプローチを取り入れ、社会規範や幸福との整合性を確保することの重要性を強調し、生成AIにおけるMoE、マルチモダリティ、AGIのバランスのとれた慎重な使用に重点を置いた将来のAI研究戦略を概説しました。

人工知能 (AI) の歴史的背景は、アラン・チューリングの「模倣ゲーム」、初期の計算理論、そして今日の高度なモデルの基礎を築いた最初のニューラル ネットワークと機械学習の開発にまで遡ることができます。

ディープラーニングや強化学習の台頭などの極めて重要な瞬間に象徴されるこの進化は、複雑な専門家混合 (MoE) モデルやマルチモーダル AI システムなど、AI の最新トレンドの形成に極めて重要であり、この分野の動的かつ進化する性質を示しています。これらの進歩は、AI テクノロジーの動的かつ進化する性質を示しています。

人工知能 (AI) の進化は、大規模言語モデル (LLM)、特に OpenAI が開発した ChatGPT の出現、そして最近では Google の Gemini の発表により、重要な転換点を迎えました。この技術は産業界と学界に革命をもたらしただけでなく、AI の意識とそれが人類に及ぼす潜在的な脅威についての重要な議論を再燃させました。

Anthropic の Claude や、GPT-3 や Google 独自の LaMDA よりも多くの進歩を示す Gemini などの強力な競合製品を含む、このような高度な AI システムの開発により、研究環境は大きく様変わりしました。

双方向の対話を通じて学習する Gemini の能力と、複数回の対話でコンテキストの関連部分に焦点を当てることができる「スパイク アンド スラブ」アテンション メソッドは、マルチドメイン会話アプリケーションに適したモデルの開発における大きな進歩を表しています。 Gemini が採用した混合専門家アプローチを含む LLM におけるこれらの革新は、多様な入力を処理し、マルチモーダル アプローチを促進できるモデルへの移行を示しています。

このような状況の中で、Q* (Q-Star) と呼ばれる OpenAI のプロジェクトについての憶測が浮上しています。このプロジェクトは、LLM のパワーと Q 学習や A* (A-Star アルゴリズム) などの高度なアルゴリズムを組み合わせ、ダイナミックな研究環境をさらに促進するとされています。

人工知能研究の人気の変化

大規模言語モデル (LLM) の分野は、Gemini や Q* などのイノベーションに代表されるように進化を続けており、新たなトレンドの特定から急速な進歩が見られる分野の強調まで、将来の研究の道筋を描こうとする大規模な研究が登場しています。

確立されたアプローチと早期導入者との二分法は明らかであり、Gemini が示すように、LLM 研究における「ホットなトピック」はますますマルチモーダル機能と会話主導型学習へと移行しています。

プレプリントの普及は知識の共有を加速させるが、学術的な精査を弱めるリスクも伴う。 Retraction Watch が指摘しているように、固有の偏見の問題や、盗作や改ざんに関する懸念は、大きな障害となります。

したがって、学術界は岐路に立っており、急速に進化する分野の状況を踏まえて研究の方向性を洗練させるための統一的な取り組みが必要です。この変化は、時間の経過とともにさまざまな研究キーワードの人気度によって部分的に追跡されているようです。

GPT のような生成モデルのリリースと ChatGPT の広範な商業的成功が影響力を持っています。

図1に示すように、特定のキーワードの上昇と下降は、2017年の「Transformer」モデルのリリース、2018年のGPTモデルのリリース、2022年12月のChatGPT-3.5の商用化など、業界の重要なマイルストーンに関連しているようです。

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たとえば、「ディープラーニング」の検索数はニューラルネットワークの応用におけるブレークスルーに伴って急増し、GPT や LLaMA などのモデルによって言語の理解と生成の可能性が再定義されたことで、「自然言語処理」への関心も高まりました。

多少の変動はあるものの、AI 研究における「倫理/道徳」への継続的な焦点は、AI の道徳的側面に対する根強い懸念を反映しており、倫理的配慮が単なる反応的な手段ではなく、AI に関する議論において不可欠かつ永続的な会話であることを強調しています。

学術的な観点からは、これらの傾向が因果関係を暗示し、技術の進歩が研究の優先順位を左右するのか、それとも研究の盛んさ自体が技術開発を牽引するのか、という仮説を立てることは興味深いことです。

この論文では、AI の進歩がもたらす広範囲にわたる社会的、経済的影響についても検討しています。著者らは、AI テクノロジーがどのように産業を再形成し、雇用パターンを変え、社会経済構造に影響を与えているかを調査します。この分析では、AI が現代世界にもたらす機会と課題に焦点を当て、イノベーションと経済成長を推進する役割を強調するとともに、倫理的な影響と社会への潜在的な混乱も考慮しています。

将来の研究によってより明確な洞察が得られるかもしれないが、イノベーションと学術的好奇心の同期した相互作用は、依然として AI の進歩の特徴である。

同時に、図 2 に示すように、arXiv の「コンピュータ サイエンス > 人工知能 (cs.AI)」カテゴリで公開されたプレプリントの数が急増しており、AI コミュニティ内での研究の普及におけるパラダイム シフトを示しているようです。

研究成果の迅速な配布により知識の迅速な交換が可能になる一方で、情報の検証に関する懸念も生じます。

プレプリントの急増は、研究が査読済みの出版物に典型的な厳格な精査や撤回の可能性を経ないため、検証されていない情報や偏った情報の拡散につながる可能性があります。

この傾向は、特にこれらの未審査の研究が引用され、その結果が広まる可能性があることを考慮すると、学術界による慎重な検討と批判の必要性を浮き彫りにしています。

研究目的

このレビューは、ジェミニの公式発表とプロジェクト Q をめぐる憶測の議論をきっかけに作成され、生成型人工知能 (AI) 研究の現在の傾向をタイムリーに調査するきっかけとなりました。

この論文は、専門家の混合 (MoE)、マルチモーダル性、および人工汎用知能 (AGI) が生成 AI モデルにどのように影響するかを理解することに特に貢献し、これら 3 つの主要領域の詳細な分析と将来の方向性を示しています。

この論文は、急速に変化する LLM 環境における新たな展望を深く探りながら、既存の研究テーマが時代遅れまたは無関係になる可能性を批判的に評価することを目的としています。

AI の進歩により、言語分析や知識統合の能力が向上するだけでなく、専門家の混合 (MoE)、マルチモーダル性、人工汎用知能 (AGI) などの分野が開拓され、多くの分野で従来の統計駆動型の自然言語処理技術が時代遅れになったとすでに宣言されています。

しかし、AI が人間の倫理や価値観と一致するという永続的な要件は依然として基本原則であり、この推測的な Q-Star プログラムは、これらの進歩が LLM 研究分野をどのように再形成するかについて議論を巻き起こす前例のない機会を提供します。

この文脈において、NVIDIA の上級研究科学者である Jim Fan 氏の Q に関する洞察、特に学習と検索アルゴリズムの融合に関する洞察は、このような取り組みの潜在的なテクノロジの構成要素と機能に関する貴重な視点を提供します。

この論文の研究方法は、「大規模言語モデル」や「生成AI」などのキーワードを使用した構造化された文献検索です。

著者らは、IEEE Xplore、Scopus、ACM Digital Library、ScienceDirect、Web of Science、ProQuest Central など、いくつかの学術データベースのフィルターを使用して、2017 年 (Transformer モデルがリリースされたとき) から 2023 年 (この記事が執筆されたとき) の間に公開された関連記事を特定しました。

この記事の目的は、ジェミニと Q の技術的影響を分析し、それら (および同様の技術の必然的な出現) が研究の軌道をどのように変え、 AI に新たな地平を切り開く可能性があるかを探ることです。

その過程で、私たちは、生成 AI 研究の展望を大きく変えることになる 3 つの新たな研究分野 (MoE、マルチモダリティ、AGI) を特定しました。

この調査では、レビューアプローチを採用して、生成 AI の現在の傾向と新たな傾向を統合して分析する研究ロードマップを体系的に作成します。

この研究の主な貢献は次のとおりです。

1) 生成 AI の進化する状況を詳細に調査し、Gemini や Q などのテクノロジーの進歩と革新、そして AI 分野への幅広い影響に焦点を当てます。

2) 高度な生成 AI システムが学術研究に与える変革的影響を分析し、こうした開発が研究方法をどのように変え、新しいトレンドを生み出し、従来の方法を時代遅れにするかを探ります。

3) 学術界における生成 AI の統合によって生じる倫理的、社会的、技術的な課題の包括的な評価が発表され、これらの技術を倫理規範に合わせること、データのプライバシーを確​​保すること、包括的なガバナンス フレームワークを開発することの重要性が強調されました。

現在の生成 AI 研究の分類 生成人工知能 (AI) の分野は急速に進化しており、この分野内の研究の幅と深さをカバーする包括的な分類が必要です。

表 I に詳述されているように、この分類法は生成 AI における研究とイノベーションの主な領域を分類し、この分野の現状を理解するための基礎的なフレームワークとして機能し、進化するモデル アーキテクチャ、高度なトレーニング方法、多様なアプリケーション ドメイン、倫理的な影響、新たな技術の最先端などの複雑さを理解するのに役立ちます。

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生成 AI モデル アーキテクチャは大幅な開発が進められており、特に次の 4 つの主要領域が際立っています。

• Transformer モデル: Transformer モデルは、その高い効率性とスケーラビリティにより、AI、特に自然言語処理 (NLP) の分野に革命的な変化をもたらしました。高度な注意メカニズムを採用して強化されたコンテキスト処理を実現し、微妙な理解と対話を可能にします。これらのモデルは、EfficientViT や YOLOv8 などのビジュアル トランスフォーマーの開発など、コンピューター ビジョンの分野でも大きな進歩を遂げています。これらの革新は、Transformer モデルがオブジェクト検出などの領域に拡張できる能力を示しており、パフォーマンスと計算効率の両方が向上します。
• リカレント ニューラル ネットワーク (RNN): RNN はシーケンス モデリングに優れており、そのアーキテクチャはテキストなどのデータのシーケンスを処理するように特別に設計されているため、言語や時間データを含むタスクに特に適しています。これにより、入力のコンテキストと順序を効果的にキャプチャできます。連続した情報を処理するこの能力により、自然言語タスクや時系列分析など、データの時間的ダイナミクスを深く理解する必要があるアプリケーションでは欠かせないものとなっています。 RNN が連続性を維持する能力は、特にコンテキストと履歴データが重要な役割を果たすシナリオにおいて、AI の幅広い分野における重要な資産です。
• Mixture of Experts (MoE) モデル: MoE モデルは、複数の専門エキスパート モジュールにわたってモデルの並列処理を展開することで効率を大幅に向上させ、これらのモデルが Transformer ベースのモジュールを活用して動的なトークン ルーティングを行い、数兆個のパラメータに拡張できるようにすることで、メモリ フットプリントと計算コストを削減します。 MoE モデルは、データの異なる側面にそれぞれ焦点を当てるさまざまな専門家間で計算負荷を分散する機能を備えているのが特徴で、これにより大規模なパラメータをより効率的に処理できるようになり、複雑なタスクをより効率的かつ専門的に処理できるようになります。
• マルチモーダル モデル: マルチモーダル モデルは、テキスト、視覚、音声などの複数の感覚入力を統合し、特に医療用画像処理などの分野で複雑なデータセットを完全に理解するために不可欠です。これらのモデルは、マルチビュー パイプラインと交差アテンション モジュールを使用して、正確でデータ効率の高い分析を実現します。多様な感覚入力を統合することで、より微妙で詳細なデータ解釈が可能になり、さまざまな種類の情報を正確に分析して理解するモデルの能力が向上します。異なるデータ タイプを組み合わせて同時に処理することで、これらのモデルは包括的なビューを提供できます。これは、複雑なシナリオを深く多面的に理解する必要があるアプリケーションに特に役立ちます。

生成 AI 研究の新たなトレンドは、テクノロジーと人間の相互作用の未来を形作っており、より統合され、インタラクティブで、インテリジェントな AI システムへのダイナミックなシフトを示し、AI 分野での可能性の限界を押し広げています。この分野における主な進展は次のとおりです。

• マルチモーダル学習: AI におけるマルチモーダル学習は、言語理解、コンピューター ビジョン、オーディオ処理を組み合わせて、より豊かで多感覚的なコンテキスト認識を実現することに重点を置いた、急速に成長しているサブフィールドです。 Gemini モデルなどの最近の開発は、自然画像、音声、ビデオの理解、数学的推論など、さまざまなマルチモーダル タスクで最先端のパフォーマンスを実証することで、新たなベンチマークを設定しました。 Gemini 固有のマルチモーダル設計により、さまざまな種類の情報をシームレスに統合および操作できます。進歩にもかかわらず、マルチモーダル学習の分野では、多様なデータタイプをより効率的に処理するためのアーキテクチャの改善、多面的な情報を正確に表現できる包括的なデータセットの開発、これらの複雑なシステムのパフォーマンスを評価するためのベンチマークの確立など、継続的な課題に直面しています。
• インタラクティブかつ協調的な AI: このサブフィールドは、複雑なタスクで人間と効果的に協力する AI モデルの能力を強化することを目指しています。このトレンドは、生産性やヘルスケアなど、さまざまなアプリケーションでユーザーエクスペリエンスと効率を向上させるために人間と一緒に動作できる AI システムの開発に重点を置いています。このサブフィールドの中核となる側面には、説明可能性、人間の意図と行動の理解 (心の理論)、AI システムと人間のスケーラブルな調整の観点から AI を進歩させることが含まれます。この共同アプローチは、さまざまな状況で人間の能力を支援および強化できる、より直感的でインタラクティブな AI システムを作成するために不可欠です。
• AGI 開発: AGI は、人間の認知の包括的かつ多面的な特性を模倣する AI システムを構築するという先見的な目標を表しています。これは、人間の認知能力の深さと幅広さに密接に関連する総合的な理解と複雑な推論機能を備えた AI の開発に重点を置いたサブフィールドです。 AGI は、人間の知能を再現するだけではなく、複数のタスクを自律的に実行し、人間のような適応性と学習能力を発揮できるシステムを作成することも目的としています。 AGI の追求は、AI の研究開発の限界を押し広げ続ける長期的なビジョンです。
• AGI の制限: AGI の安全性と制限では、高度な AI システムに関連する潜在的なリスクを認識し、これらの高度なシステムが技術的に優れているだけでなく、人間の価値観や社会規範に倫理的に適合していることを保証することに重点を置いています。超知能システムの開発に向かうにつれて、厳格なセキュリティ プロトコルと制御メカニズムを確立することが重要になります。主な焦点領域には、表現バイアスの緩和、分布の変化への対処、AI モデルにおける誤った相関関係の修正などがあります。目標は、AI 開発を責任ある倫理基準に合わせることで、意図しない社会的影響を防ぐことです。

Q*の推論力

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急成長を遂げている AI の分野では、待望のプロジェクト Q が、AI 機能の展望を再定義する可能性のある進歩を告げる、潜在的なブレークスルーの先駆けとみなされています (図 5 を参照)。

A. 強化された一般知能

汎用知能の分野における Q の発展は、特化型 AI から総合的 AI へのパラダイムシフトを表しており、人間の知能に類似したモデル認知能力の拡張を示しています。この高度な汎用知能では、複数のニューラル ネットワーク アーキテクチャと機械学習技術を統合し、AI が多面的な情報をシームレスに処理および合成できるようにします。 T0 のようなモデルを模倣したユニバーサル アダプター アプローチにより、Q はさまざまなドメインからの知識を迅速に同化する能力を獲得できる可能性があります。このアプローチにより、Q* は、既存のスキルを維持しながら新しいデータ タイプを処理する能力を強化する適応型モジュラー プラグインを学習できるようになり、結果として、狭い専門分野を包括的で適応型かつ多用途な推論システムに組み合わせた AI モデルが実現します。

B. 高度な自習と探究

高度な人工知能 (AI) 開発の分野において、Q* は自己学習および探索機能の大幅な進化を示すものと期待されています。 AlphaGo に似た複雑なポリシー ニューラル ネットワーク (NN) を使用するが、言語と推論タスクの複雑さを処理するために大幅に強化されていると推測する人もいます。これらのネットワークでは、ポリシーの更新を安定させ、自律学習の重要な要素であるサンプル効率を向上させる近似ポリシー最適化 (PPO) などの高度な強化学習手法を採用することが期待されています。これらの NN を最先端の検索アルゴリズム (潜在的にはマインドツリーやマインドマップの新しい反復バージョンを含む) と組み合わせると、Q が複雑な情報を自律的にナビゲートして同化できるようになると予測されます。このアプローチは、グラフ ニューラル ネットワークを活用してメタ学習機能を強化し、Q が以前に獲得した知識を保持しながら新しいタスクや環境に迅速に適応できるようにする可能性があります。

C. 人間レベルの優れた理解力

Q が人間レベルの驚くべき理解力を達成するという目標は、AlphaGo などのシステムの評価コンポーネントに似た、価値ニューラル ネットワーク (VNN) を含む複数のニューラル ネットワークの高度な統合に依存しているのではないかという推測があります。このネットワークは、言語と推論の正確性と関連性を評価するだけでなく、人間のコミュニケーションの微妙な部分にまで踏み込みます。モデルの深い理解機能は、DeBERTa などの Transformer アーキテクチャに見られるような高度な自然言語処理アルゴリズムとテクニックによって強化できます。これらのアルゴリズムにより、Q はテキストだけでなく、意図、感情、根底にある意味などの微妙な社会的感情的側面も解釈できるようになります。感情分析と自然言語推論を組み合わせることで、Q* は共感、皮肉、態度など、さまざまな社会的感情の洞察を探求できます。

D. 高度な常識的推論

Q の高度な常識的推論の発展により、複雑なロジックと意思決定アルゴリズムが統合され、おそらくシンボリック AI と確率的推論の要素が組み合わされるだろうと予測する人もいます。この統合は、人間の常識に似た日常の論理を Q に直感的に理解させ、人工知能と自然知能の間の重要なギャップを埋めるように設計されています。 Q の推論機能の強化には、CogSKR モデルに類似した物理的エンジンと社会的エンジンを含む、世界に関するグラフ構造の知識が含まれる可能性があります。物理的現実に基づいたこのアプローチは、現代の AI システムに欠けていることが多い日常的なロジックを捉え、説明することが期待されています。 Q は、大規模な知識ベースとセマンティック ネットワークを活用することで、複雑な社会的および実践的なシナリオに効果的に対処し、その推論と意思決定を人間の経験と期待に近づけることができます。

E. 広範な現実世界の知識の統合

Q が広範な現実世界の知識を統合するアプローチには、高度な形式検証システムの使用が含まれる可能性があるという推測があります。これは、Q の論理的および事実的推論を検証するための強固な基盤を提供します。このアプローチは、洗練されたニューラル ネットワーク アーキテクチャと動的学習アルゴリズムと組み合わせることで、従来の AI の限界を超えて、Q が現実世界の複雑さに深く関わることを可能にします。さらに、Q* は数学的な定理証明技術を使用して検証され、その推論と出力が正確であるだけでなく倫理的に根拠があることも保証されます。このプロセスに倫理的分類子を追加すると、現実世界のシナリオに対する信頼性と責任ある理解と対話を提供する能力がさらに強化されます。

結論は

この調査は、Q* のような推測的な進歩と人工汎用知能 (AGI) への進歩に特に焦点を当て、生成 AI 研究における変革の傾向を探ることを目的としています。

この論文の分析では、専門家の混合 (MoE)、マルチモーダル学習、AGI の追求などのイノベーションによって推進される重要なパラダイム シフトが強調されています。これらの進歩は、AI システムが推論、状況理解、創造的な問題解決の能力を劇的に向上させる未来を予感させます。

こうした進歩にもかかわらず、未解決の問題や研究のギャップがいくつか残っています。

これには、高度な AI システムと人間の価値観や社会規範との倫理的な一貫性を確保することが含まれますが、これは AI の自律性の高まりによってさらに複雑化する課題です。

多様な環境における AGI システムの安全性と堅牢性も、依然として大きな研究ギャップとなっています。これらの課題に対処するには、倫理的、社会的、哲学的観点を統合した学際的なアプローチが必要です。

この調査では、倫理的、社会的、技術的な観点の統合を重視し、AI における将来の学際的研究の主要分野を明らかにしています。このアプローチにより、共同研究が促進され、技術の進歩と社会のニーズとの間のギャップが埋められ、AI 開発が人間の価値観と地球規模の幸福と一致するようになります。

今後、AI の進歩と人間の創造性のバランスをとることは目標であるだけでなく、必要不可欠であり、AI の役割が、革新と複雑な課題の解決能力を高める補完的な力となることを保証します。

私たちの責任は、人間の経験を豊かにし、技術の進歩を倫理基準や社会の幸福と一致させる形でこれらの進歩を導くことです。