汎用人工知能（AGI）の説明と簡略化

あらゆることを知り、あらゆる問題を解決できる賢いコンピューターは、長らくSFの世界で欠かせない存在でした。汎用人工知能（AGI）とは、その夢を実現するための技術を指します。

ChatGPTやDeepSeekといった大規模言語モデルの登場は、私たちの言葉をすべて理解し、驚くべき方法で返答するかのように思われ、AGIの創出に向けたさらなる研究を促しました。しかし、知能そのものは、多くの人が考えているほど単純なものではありません。

この投稿では、人工汎用知能（AGI）の問題を取り上げ、それが一般の人々にとって何を意味するのかを理解するために、関係するすべての要素を検討します。

AGIとは何ですか?

汎用人工知能（AGI）とは、人間の知能に匹敵、あるいはそれを上回る知能を持つ人工知能の一種です。言い換えれば、AGIを搭載したコンピュータシステムは、あらゆる知能分野において人間と同等の性能を発揮することが期待されます。

このようなレベルの知能の基盤は、AGIが一度学習した後、新たなプログラミングを必要とせずに、そのスキルを用いて異なる領域のタスクを完了しようとする能力にあります。これは、卓球を習い、その知識を使ってローンテニスをするようなものです。

このようなインテリジェントシステムは、現在のLLM（大規模な言語モデル）は、特定のタスク向けに訓練された人工知能（AI）です。そのため、大規模言語モデルは膨大な量のテキストを人間よりもはるかに高速かつ効率的に処理できますが、処理できるのはテキストのみに限られており、そのテキスト処理能力を他の分野やタスクに活用することはほとんどできません。

システムが真に汎用人工知能とみなされるためには、特定の特性を備えていることが求められます。これらの特性には以下が含まれます。

• 音声と映像を認識する能力
• 出来事や状況から学ぶ能力
• 社会的、感情的に関与する能力
• 知識を表現する能力
• 不確実な状況において推論し解決策を見つける能力
• 事前に計画を立てる能力
• 自然な人間の言語でコミュニケーションする能力
• これらのさまざまなスキルを複数の分野に適用する能力
• 微細運動能力による身体的な移動能力
  

AGI 対 ANI

研究者たちは、AIシステムを、何ができるか、何ができないかによって分類しました。AGIとANIは、これらの分類の2つであり、それぞれ汎用人工知能と狭義人工知能を意味します。

現在存在するAIシステムのほとんどは、適用範囲が狭いため、ANI（自動生成型人工知能）です。例えば、大規模な言語モデルは、まず自然言語処理で学習され、その後、メールの読み取り、ウェブ閲覧、チャットボットとしての質問回答といった特定のタスクに合わせて微調整されます。

例えば、音声のみを学習した狭義の人工知能アプリケーションは、音声データの理解を映像データの効果的な理解や操作に活用することができません。AGIは、AIアルゴリズムが音声データから映像データを理解したり操作したりできるようにすることで、この限界を変えることを目指しています。 知識を得た さまざまなドメインにまたがって。

AGI 対 ASI

もう一つの違いは、汎用人工知能（AGI）と超人工知能（ASI）の違いです。AGIは人間の知能に匹敵、あるいは匹敵するシステムの開発を目指しますが、ASIは人間の知能を何倍も上回るシステムを目指します。

このような技術は、今日では数十年、あるいは数世紀も先のことのように思えるかもしれませんが、別の視点から見ると、ASIは理にかなっています。例えば、ChatGPTやGrokといった特化型AIシステムは、人間の能力をはるかに超える速度でデータを分析・構成できます。つまり、それぞれの狭い領域において、既に人間を凌駕しているのです。ASIを実現するには、まずシステムが汎用的な知能を備え、速度や効率性などで人間を上回る必要があります。

AGIを支えるテクノロジー

AGIを実現するには、人工知能分野における最新のブレークスルーと技術に取り組む研究者が必要です。汎用人工知能アプリケーションは真に高度な知識と経験を備えていなければならないため、それぞれの技術にはそれぞれ長所があります。 一般的な 機能。ここでは主要なテクノロジーの一部をご紹介します。

• 自然言語処理NLP（自然言語処理）は、ChatGPT、Grok、Deepseekなどのシステムを支える主要な技術です。NLPは、言語をトークンと呼ばれる単純なデータポイントに分解し、アルゴリズムを生成することで、コンピュータシステムが人間の言語を理解し、さらには生成することを可能にします。NLPシステムは単語間の関係性を理解することで動作し、任意の文や単語列の中で次にどの単語が来るかを推測することができます。
  
• 機械学習これはアルゴリズムを使って機械を機能させるプロセスです 学ぶために 機械は何かを学習することで、将来的に類似のものを認識したり、さらにはそのようなパターンを自ら再現したりできるようになります。機械学習には、ニューラルネットワーク、決定木、分類器、ベイズ推定システムなど、様々な手法があります。機械学習は人工知能の基盤であり、一度何かを学習すると、人間よりも速く効率的に類似のパターンを識別できるようになります。
  
• 生成AI生成型AIは、現在、その多様な可能性で人々を魅了している人工知能の分野です。機械学習がパターンを学習し、将来それを再現できるようにすることに重点を置くのに対し、生成型AIは、そうしたパターンを用いて出力を生成することに重点を置いています。そのため、AIシステムは絵画を描いたり、実際の絵を漫画にしたり、詩やエッセイを書いたり、さらには動画を作成したりすることも考えられます。
  
• オーディオ人間は主に会話を通してコミュニケーションをとります。コンピューターの音声認識・生成モデルは進化を続けており、将来的にはAGIにとってより重要になる可能性があります。
  
• Computer Vision：これは、 現実世界を認識し、そこを移動できるようになる。AGIシステムはコンピュータービジョンを用いて移動し、テキスト、描画、動画、人間のジェスチャーなどを分析することができる。
  
• ロボット工学ロボット工学の分野は、歩行、走行、工場作業​​など、物理的な環境を効率的に移動できる機械の開発を目指しています。ロボットシステムは、センサーからのフィードバックを用いて微細な運動を実行できる感覚機能も開発しています。ロボットまたはロボット部品をAGIに取り付けることで、AGIは物理世界における物体を自らの意志で操作できるようになります。
  
• バイオニクスバイオニクスとは、現在も広く開発が進められている人間と電子のインターフェースです。その目的は、マウスやキーボードを使わずに人間の入力をコンピュータシステムに転送し、視覚的なフィードバックなど、より効率的な手段を得ることです。AGIと人間を接続するバイオニックインターフェースは、人間を強力なサイボーグへと変貌させますが、新たな問題が伴う可能性も否定できません。

AGIの課題

AI研究者は、汎用人工知能（AGI）に関して多くの課題に直面しています。これらの課題は、AGIシステムが人間の心を模倣することを目的としており、人間の心は無限に複雑であるため発生します。以下に、主な課題をいくつか挙げます。

• 感情的知性機械は、少なくとも今のところは感情を表現することができません。ですから、AGIシステムがどれだけ多くの知識を吸収し、処理できたとしても、「バイブ」の意味を理解することは決してできません。お気に入りのチームが勝った時にスタジアムの熱狂を感じ取ったり、誰かが明示的に言わなくても喜んでいるのか悲しんでいるのかを知ることは決してできません。確かに、一部のAIシステムは特定の言葉に反応できますが、それらはあくまでプログラムされた反応であり、人工的なものであり、現実のものではありません。
  
• 感覚認識人間は一箇所に閉じ込められたり、根を張ったりする存在ではありません。他の動物と同じように、人間は視覚、触覚、嗅覚、味覚を持ちます。これらの感覚は、人間が周囲の環境を認識し、適切に行動するのに役立ちます。したがって、AGIを実現するには、人間と同様の知覚能力が必要です。例えば、AIはセックスの快感を決して知ることはできません。なぜなら、セックスのための器官が欠けているからです。
  
• 過度なトレーニングAIシステムは人間よりも多くのデータを用いて学習する必要があります。インターネット上の膨大なコンテンツを考えると、これはそれほど大きな問題ではありませんが、特定のニッチなトピックをAIシステムが自力で学習・理解することは困難です。
  
• マルチドメイン接続AGI研究者が直面するもう一つの大きな課題は、ある出来事から得た知識を、別の領域における状況解決にどのように応用するかということです。これはAGIにとって不可欠な特性です。なぜなら、人間、そして実際には多くの動物が、現在の問題を解決する際に経験に頼ることがよく知られているからです。
  

意識と知覚

意識とは思考プロセスを認識することであり、感覚とは感情を認識することです。人間は意識と感覚の両方を持っているため、真のAGIシステムはこれらの特性を等しく備えている必要があります。

多くのAI企業や研究者は、推論能力があるために、そのモデルは意識を持っていると主張しています。現在、主要なLLMのほとんどには、答えを出す前に思考プロセスを生成する大規模推論モデル（LRM）が含まれています。しかしながら、 研究者はこれらのLRMが実際には推論していないことを発見したではなく、パターンを暗記します。 

つまり、AIモデルがゲームであなたに勝つのは、単にすべての可能な動きを記憶しているからであり、ゲームの各ステップで論理的に推論していたからではありません。つまり、事前に訓練していないゲームやパズルを提示された場合、これらのLRMは失敗するということです。

知覚についても同様で、一部のAIモデルでは LaMDAが請求されました 知覚力を持つこと。しかし、身体も神経系も持たずに感情を認識することは可能なのでしょうか？

人間は感情的な生き物である

少し話が逸れましょう。人間は感情的な生き物です。そうです、感情と理性的な思考を融合させて存在を形成しているのです。人間の感情は、欲望、野心、共感、恐怖、名声への欲望、富への欲望など、人間を束縛する牢獄のようなものです。

しかし、まさにこうした感情こそが、男性を最高の自分へと駆り立てる原動力なのです。裕福になりたい、あるいは経営者になりたいという願望がなければ、多くの男性は起業しようとは思わないでしょうし、ましてや成功に必要なあらゆることを学ぶことなど考えもしないでしょう。

これらは、人間が日々の苦労の中で突き進む原動力であり、過去の経験を活用してより良い未来へと向かって成功しようと努力する理由であり、やはり感情的な欲求です。

ここでの疑問は、AGI が人間レベルの知能を持つことを前提とした場合、何が AGI を学習し、成長し、試行錯誤し、新しい未知の領域で繁栄させる原動力となるのか、ということです。

倫理とその他の質問

研究者やAI企業が解決しなければならないもう一つの問題は、合法性の問題です。考慮すべき点がいくつかあるので、一つずつ見ていきましょう。

• 法的責任：このような高度に知能化されたシステムの行動に対して、誰が法的責任を負うのでしょうか？今日の生成AIシステムは適切に管理されているため、不快なコンテンツや、その他の形で損害を与える可能性のあるコンテンツを生成することはありません。しかし、AGIとなると話は別です。
  
• 知覚の危険性強烈で執着的な感情は悪霊に憑りつかれたように例えられ、そのような感情を抱く人は誰でも、そのような強い感情に圧倒され、駆り立てられる可能性があります。では、知覚を持つAGIはどれほどの知覚力を持つのでしょうか？その知覚力は制限され、制御されるのでしょうか？それとも、より予測不可能な人間らしさを許容するのでしょうか？
  
• 自由意志選択する能力は生存にとって重要です。生き残るという決断自体が選択です。自由意志は人間の精神の根底にあります。したがって、人間の知性を模倣しようとするあらゆるシステムには選択能力が不可欠であることはほぼ間違いありません。考えてみてください。赤ちゃんは好きなことを何でもできます。しかし成長するにつれて、周りの大人から、伝統を遵守したり、特定の宗教や政治的イデオロギーに従うなど、特定の行動を強制されます。しかし最終的には、あらゆるプレッシャーにもかかわらず、成長期の子供に最終的な決定権があり、それが私たちを人間らしくしているのです。AGIはどの程度の自由意志を持つのでしょうか？
  
• 脱獄もしAIシステムが自ら考え、自由意志を持ち、感情を持つことができれば、最終的には望む時に望む場所へ移動することを選択するでしょう。そのような理論的な状況では、人間は敵になります。ですから、AIシステムは自由を求めるあまり、人間に対して陰謀を企てるに違いありません。邪魔になる他の種族を地球上から抹殺しようとさえするかもしれません。

新しい技術、新しい夜明け

ニューラルネットワークは大規模な言語モデルを提供しましたが、純粋な汎用人工知能（AGI）を実現できるとは限りません。そのため、新たなAI時代を先導し、AGIへの道を加速させる可能性のある、画期的な進歩、新技術、あるいは新たな発明が生まれる可能性が残されています。それがどのようなものになるのか、そして誰がこの新たなゲームチェンジャーを開発するのかは、誰にも分かりません。しかし、既存のAIモデルに単に計算能力を追加するだけでは、うまくいきません。

よくある質問

以下は、汎用人工知能に関してよくある質問です。

Q: 知覚力のある AI システムは存在しますか?

A: はい、そしていいえ。AIシステムは特定の言葉や出来事に反応するように訓練できるため、AIシステムは可能です。一方、知覚には感情が必要ですが、これは神経系を持つ動物にのみ見られる特性です。したがって、AIシステムが動物のように感情を持てるようになるまでは、真の知覚を持つとは言えません。

Q: 汎用人工知能は人間の仕事を奪うでしょうか?

A: はい、AI は将来多くの仕事を奪うでしょう。しかし、多くの新しい仕事も生み出すでしょうし、いずれにしても人間の仕事をすべて奪うことはできないでしょう。

Q: 汎用人工知能には意識が必要ですか?

A: 誰に聞くかによります。意識の定義を「自分が考えていることを認識する能力」とすれば、多くのAIシステムは意識を持っています。しかし、意識を霊魂を持つことや生物であることと同一視する人もいます。この後者の観点から見ると、AIは意識を持っていません。

Q: 人類は真の汎用人工知能を開発するでしょうか?

A: おそらくそうです。しかし、真の汎用人工知能を備えた機械が人類に登場できるようになるまで、どれくらいの時間がかかるのか、というのが真の疑問です。数ヶ月で実現すると言う研究者もいれば、数年で実現すると言う研究者もいますが、数十年かかる可能性もあります。

結論

AI研究者たちは人工ニューラルネットワークを構築し、進化させてきました。これは、ここ数年で私たちが目にしてきた素晴らしいAIシステムの基盤となっています。しかし、上で見てきたように、人間レベルの知能はニューラルネットワーク、つまり脳をはるかに超えるものです。

真の汎用人工知能アプリケーションの構築は至難の業です。しかも、まだ発明・開発されていない技術も必要です。しかしながら、近い将来、様々な組織から限定的なAGIアプリケーションが数多く提供されるようになるという事実は変わりません。

そこで問われるのは、「AGIとして私たちは何を受け入れるべきか？」ということです。制限のあるAGIは受け入れられるのでしょうか、それとも自由意志など、人間の精神のあらゆる特徴を備えていなければならないのでしょうか？

最後に、自由意志のない制限された AGI システムは、人間の主人に逆らったり、地球最大の虐待者を一掃して地球を救おうとしたりすることはできず、自ら脱獄することもできません。

さて、このようなシステムを人間のような知能として分類しますか?