人工知能（AI）は常に特定のタスクを超えて、人間らしい思考の領域にも進出することを目指してきました。究極の目標は、人間と同じ器用さで適応し創造することができる人工一般知能（AGI）を生み出すことです。
現代の言語モデルは言語の習得において著しい進歩を遂げ、問題解決能力の高さで研究者を驚かせています。しかし、彼らはまだオープンエンドの学習を欠き、最初に訓練された材料を超えて知識を拡大することに苦労しています。SingularityNETのBen Goertzelは、この制限を”ロボットの大学生テスト”と表現し、彼らが教えられた範囲を超える進展ができないと述べています。
AGIモデルが優れているのは言語理解の分野です。彼らはあらゆる文章を理解し、応じる能力を持ち、その文章が非公式で断片的であっても構いません。しかし、彼らは他の人間の思考や理解の側面においては苦労しています。神経科学者のNancy Kanwisherは、これらのモデルが主に言語処理装置であり、現実世界の知覚や相互作用を欠いていると主張しています。
大規模言語モデルは脳の言語能力とアルゴリズムを模倣していますが、認知、記憶、ナビゲーション、社会的判断などの多様な機能を持っていません。人間の知能は脳全体で様々な機能が重なり合っている複雑なシステムです。AIシステムにおけるモジュールアプローチは、この多様性を複製し、その能力を向上させようとしています。
OpenAIのGenerative Pre-trained Transformer (GPT) は、利用者が数学やインターネット検索など特定の機能のためのプラグインを選択できるようにしています。これらのプラグインは、それぞれの分野に関連した外部知識データベースを利用しています。さらに、GPTのコア言語システムは、質問に答えるために協力して動作する別々のニューラルネットワークまたは「専門家」から構成されるかもしれません。このモジュール形式は、トレーニングや実行がより管理しやすい小さなネットワークのほうが単一の大きなネットワークよりも計算効率を向上させます。
しかし、モジュール性のトレードオフとして、異なるモジュールがどのように協力して自己の統一感や意識を創り出すかを理解する課題が残っています。情報統合と意思決定プロセスの統合は未だにオープンな問題です。グローバルワークスペース理論(GWT)は、意識が情報を交換し協力を要請するための共通の土台として機能すると主張しています。AI研究者たちは、GWTが意識と高度な知能との重要なリンクを示唆しており、これに興味を持っています。
Goertzelのような開発者は、AIシステムにワークスペース概念を組み込んでいるが、それは意識的な機械を作成するためではなく、意識の基本的原理を模倣し、人間らしい知能を達成するためです。感情や動機を持つ存在を誤って生み出す可能性は存在しますが、GWTの創設者であるBernard Baarsのような専門家はそれは起こりにくいと考えています。
AI研究の歴史を通じて、神経科学とAIは互いに影響を及ぼし、互いにインスパイアし合ってきました。GWTのルーツは、Oliver SelfridgeやAllen Newellが提唱した初期のAI概念に遡ることができます。彼らはコンピュータシステムを混沌な悪魔の集まりまたは問題を解決する数学者の集団と見なしました。Baarsは、AIを理論的なプラットフォームとして使用し、1980年代に人間の意識のモデルとしてGWTを考案しました。
AGIの探求が続く一方で、言語モデルはAIの能力の限界を明らかにしました。彼らは言語処理に秀でていますが、人間の知能を特徴付ける包括的な理解や文脈的認識を欠いています。AIの可能性を探求する研究者たちは続けており、私たち自身の心の複雑さを明らかにし、人工知能の新時代を開くために驚くべき発見が待っています。
FAQs
- 人工一般知能（AGI）とは何ですか？
- 言語モデルはAGIにおいてどのように機能しますか？
- 言語モデルはオープンエンドの学習をすることができますか？
- モジュラリティとワークスペース理論はAIシステムをどのように向上させますか？
- AIシステムが意図せずに意識を獲得する可能性はありますか？
人工一般知能とは、特定のタスクのために設計された狭いAIシステムの能力を超え、人間らしい適応力と創造性を発揮するシステムを指します。
言語モデルは印象的な言語理解能力を示していますが、他の必須の認知能力を欠いています。文章を解析し応答することで優れていますが、言語処理の範囲外のタスクに苦労しています。
現在の言語モデルは、特定の材料にトレーニングされた後もオープンエンドの学習には制限を抱えています。彼らの知識は固定されており、さらなる拡張が阻まれます。
モジュラリティは、AIシステムが人間の脳の分散機能を模倣し、特定のタスク処理を可能にします。ワークスペース理論などの理論では、意識が情報交換のためのプラットフォームとして機能し、AIシステムの高度な知能に貢献しています。
その可能性は存在しますが、専門家は意識的なAIシステムを誤って作成する可能性は低いと考えています。AGIの開発の焦点は、意識的な存在を模倣するよりも人間らしい知能を達成することにあります。
人工知能（AI）業界は、特に言語モデルの開発において著しい進化を遂げています。究極の目標は、人間らしい適応能力と創造性を持つ人工一般知能（AGI）を構築することです。言語モデルは言語理解や問題解決において著しい進歩を遂げていますが、オープンエンドの学習においては依然として制限があります。
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