汎用人工知能 (AGI) は、多くの人が AI の聖杯と考えるもの、つまり人間のレベル以上に、さまざまな状況やタスクにわたって知識を理解し、学習し、適用できるマシンです。
今日の AI システムは次のもので構成されています。 いわゆる 特定のタスクに特化した「ナローAI」。タスクから逸脱すると、AI システムは動作を停止します。これが、Google DeepMind の AlphaGo が囲碁ゲームで人間の世界チャンピオンに勝つことはできるが、ゲーム外の単純なタスクを実行できない理由です。一方、人間は、汗をかかずに、話す、歩く、食べる、絵を描く、歌う、書く、料理するなど、さまざまなことができます。
ビジネスにおける狭いAI 以下のタスクを実行します 金融取引における不正行為の検出から全範囲を網羅、 書かれたコンテンツを作成する AI アシスタント、 または広告用のイラストを作成できる画像生成 AI モデル。 ただし、これらの AI モデルは、営業電話のフォローアップや、どの見込み顧客が製品を購入する可能性が高いかを識別するなど、無関係なタスクを突然実行できるようになります。
AGI はゲームを完全に変えるでしょう。それは人間のような一般的な問題解決能力と認知的柔軟性を備えているでしょう。料理を学ぶ人間がそれらの組織化スキルやタイミング スキルをプロジェクト管理に応用できるのと同じように、AGI システムは 1 つの領域から教訓を得て、それをまったく異なる課題に応用することができます。この適応性が、AGI をビジネスにとって革新的なコンセプトにしているのです。
「AGI は、自律的な自己制御、適度な自己理解、新しいスキルを学習する能力を備えた AI システムを開発するための理論的な追求です。教えられなかった設定や状況における複雑な問題を解決できる それに 作成当時。人間の能力を備えたAGIは依然として理論的概念と研究目標である」と述べています。 AWS。 AGIは「強いAI」とも呼ばれ、狭いAIは「強いAI」とも呼ばれることに注意してください。 と呼ばれる 「AIが弱い」
誰もがAGIを目指す
OpenAI、Google、Meta、Anthropic など、AI の主要なテクノロジー企業のほとんどは、AGI を開発するというこの目標を持っています。 そして その他。 OpenAI CEOのサム・アルトマン氏は1月5日、自身のブログに次のように書いて炎上を煽った。 個人的 ブログ 同社は「これまで私たちが理解してきたように、AGI を構築する方法を知っていると確信しています」と述べています。
で インタビュー ブルームバーグとのインタビューで、アルトマン氏は自社の「o3」AIモデルが合格したと述べた ARC-AGI、主要な AGI しきい値、 それを意味する 未知のタスクを実行する点では人間に匹敵しました。ただし、o3 は 訓練された ARC-AGI パブリック データセット上。
「OpenAI の新しい o3 モデルは、新しいタスクに適応する AI の能力における大幅な進歩を表しています」と述べています。 アーク賞、ARC-AGI テストに勝つための公開コンテストです。 共同設立した ARC-AGI の作成者による、 フランソワ・ショレ。 「これは単なる段階的な改善ではなく、真の画期的な進歩であり、LLM (大規模言語モデル) の以前の限界と比較して AI 機能の質的変化を示しています。 O3 は、これまでに遭遇したことのないタスクに適応し、人間レベルのパフォーマンスに近づくことができるシステムです。
しかし アークプライズは、同社のARC-AGIテストは「AGIの酸性テストではない」と警告し、それに合格したことは「AGIを達成したことにはならない」と警告した。 これは、o3 が「まだ一部で失敗する」ため、AGI を達成していないことを意味します。 とても簡単 人間の知性との根本的な違いを示しています。」
Meta のチーフ AI サイエンティスト ヤン・ルカン、いわゆる「AIのゴッドファーザー」の1人、最近 主張した 似たようなこと: AI システムは猫や犬よりも賢くありません。 Meta CEOのMark Zuckerberg氏は、ソーシャルメディアの巨人がAGIを目指していると述べたが、LeCun氏はまだ誰もそれを達成していないと述べた。
AGI の達成はビジネスに大きな影響を与えるでしょう。たとえば、1 つの AI システムは市場動向を分析しながら、同時にサプライ チェーンを再設計して適応させることができます。 それらの変化に。顧客サービスを処理しながら、これらのインタラクションを製品開発に活用することができます。効率性の問題に対する革新的なソリューションを開発しながら、運用を管理できます。複数の業界やドメインにわたる情報を総合することで戦略的な意思決定を行うことができますが、これには高度な一般的推論が必要です。
ARCプライズによれば、現時点では「これほど汎用性のある」機能を備えたAIシステムには「莫大なコスト」がかかるという。それによると、AGI のコストは 1 タスクあたり約 17 ～ 20 ドルですが、人間が同じことをするのに「ほんの数セント」のエネルギーを消費するのに 5 ドル支払うのに比べます。しかし、AGI のコストは低下し、「かなり短い」期間内に人間の作業と同等になるはずだと同社は考えています。
AGIのレベル
AGI が達成されているかどうかを判断する際のこだわりの 1 つは、その流動的な定義です。だからこそ、Google DeepMind は、AI システムを測定できる 6 つの AGI レベルを作成することで、AGI の定義に挑戦しました。
このフレームワークは、AGI の流動的な定義を整理し、メトリクスに根付かせることを目的としています。の レベル AI モデルの機能のパフォーマンスと汎用性に基づいています。それらはレベル 0 (AI なし) からレベル 5 (超人) まであり、人工超知能とも呼ばれます。
OpenAI には独自の 5 つのレベルの AGI があり、Altman 氏が講演中にそれについて話しました。 インタビュー PodiumVCを使用して。ブルームバーグが最初に報じた。
レベル 1: チャットボット、会話言語を備えた AI
レベル 2: 推論者、人間レベルの問題解決能力
レベル 3: エージェント、アクションを実行できるシステム
レベル 4: イノベーター、発明を支援できる AI
レベル5：組織、組織の仕事を遂行できるAI
特に、AGI の開発はいくつかの主要な技術コンポーネントに依存しています。機械学習アーキテクチャは、パターン認識を超えて真の理解まで進化する必要があります。システムは因果関係の推論を開発する必要があります。つまり、物事が起こったことだけでなく、なぜそれが起こったのかを理解する必要があります。また、常識的な推論と、異なるコンテキスト間で知識を伝達する能力も必要です。最も重要なことは、人間の意識や自己認識に似たものを開発する必要があるということです。、 それでも の話題 機械意識は物議を醸しており、 発砲 AIモデルには知覚力があると主張したGoogleエンジニアの話。
IBMによるとAI は次の機能を改善する必要があります。 するために 到達AGI:
- 視覚認識 — 現在のコンピューター ビジョン機能 ～には匹敵しないまま 物体検出と顔認識における人間の能力。たとえば、AI システムは部分的に隠れたオブジェクトに苦戦します。
- 音声認識 — AI システムは依然としてアクセントや皮肉を理解するのに苦労しています。 そして 他の感情。
- 細かい運動能力 — ロボット AI システムは、壊れやすい物体を習得したり、ツールを使用したりするのに依然として苦労しています。 現実世界 設定を変更し、新しいタスクに適応します。
- 問題解決 — AI システムが人間と同じように問題を解決するには、推論と批判的思考の両方のスキルが必要です。
- ナビゲーション — 自動運転車は外の世界を理解するという点で依然として課題に直面しています。 何か 10代のドライバーなら問題なく運転できるだろう。
- 創造性 — AI システムはコピーしますが、元々は創造的ではありません。
- 社会的および感情的な関与 — AI システムは今日でも感情を認識することが困難です、通訳中 顔の表情、声のトーン、ボディランゲージ。
AGI の解決は、業務のあらゆる側面に革命をもたらす可能性があるため、ビジネスにとって大きな変革をもたらす可能性があります。たとえば、人間が想像できない方法でプロセスを最適化し、人間のリーダーには見えない市場機会を特定し、前例のないスピードと正確さで複雑な問題を解決することができます。
ただし、課題も重要です。 AGI の開発には、大きな経済的および社会的変化が必要となります。業界は一夜にして変革される可能性があります。前例のない速度で雇用が創出され、また消滅することになるだろう。企業が必要とするのは 組織構造とビジネスモデルを徹底的に再考する。
社会レベルでは、AGI の開発競争により、AI が暴走し、さらには人類を滅ぼす可能性があるという AI の先駆者たちの懸念さえ生まれています。このような警鐘を鳴らしたのは、他でもない、AI のゴッドファーザーの 1 人であるノーベル賞受賞者のジェフリー・ヒントン氏です。彼は自身の恐怖について社会に警告するためにグーグルの仕事を辞め、多くの全国ニュース番組に出演し、国民に向けて講演した。 MITテクノロジーレビュー。
2023 年には、ヨシュア ベンジオ (AI のもう 1 人のゴッドファーザー)、スチュアート ラッセル、イーロン マスク、Apple 共同創設者のスティーブ ウォズニアックなどの AI の著名人が登場します。 そして その他 公開書簡に署名した AI開発の一時停止を求めています。
議論の反対側には、ルカン氏やGoogle Brainの創設者アンドリュー・ン氏のような人々がいる。 そのような 恐怖は誇張され、AI は社会とビジネスのルネッサンスを象徴するでしょう。一方で、AGI を目指す競争は続いています。 AGI がいつ実現されるかは誰にもわかりませんが、その幅広い影響力は無視できないテクノロジーです。
