
GoogleのDeepMindグループのCEO、デミス・ハサビス氏は、人工知能があらゆるタスクで人間に匹敵できるようになるのはまだ先のことだが、それが現実になるのは時間の問題だと考えている。
具体的には、ロンドンのDeepMindのオフィスで行われた記者会見で、GoogleのAI部門で重要な指導的役割を担う人物が、人間が実行できるほぼすべてのタスクを実行できるAIの一種である汎用人工知能(AGI)が、今後5~10年以内に登場してくるだろうと予測した。
人間と同等の人工超知能
「今のシステムは非常に受動的で、まだできないことがたくさんあると思います。しかし、今後5~10年で、それが起こり始め、いわゆる汎用人工知能へと向かう可能性が高くなると思います」とハサビス氏は述べた。
DeepMindの社長はAGIを「人間が行える複雑な活動をすべて実行できるシステム」と定義しています。
AGIの到来にはしばらく時間がかかると考えているのはハサビス氏だけではない。2024年、百度のCEOであるロビン・リー氏は、AGIの実現には「10年以上かかる」というビジョンを明らかにした。
汎用人工知能(AGI)の創出は、あらゆる主要なAI研究機関の公言する目標です。AGIは、認知能力を持ち、時間の経過とともに学習し、能力を向上させることができる超知能の一種です。
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グーグル傘下のディープマインド・グループのCEO、デミス・ハサビス氏は、人工知能が人間と同等の能力を持つようになる可能性は、今後5~10年以内に現れると考えている。写真:ブルームバーグ |
ChatGPTによると、AGIは「経済的価値のあるほぼすべてのタスク」において人間を上回る可能性を秘めている。2024年初頭のブログ投稿で、アルトマン氏はAGIについて長々と書き、この人工知能がもたらす可能性のある驚異的な新機能について語った。
「認知知能を必要とするタスクについて、誰もが助けを求めることができる世界を想像できます。これは、人間の創意工夫と創造性の膨大なプールとなります」とOpenAIのCEOは述べた。
AI システムが独自に推論できるようになれば、クエリの一貫性が向上するだけでなく、多くの実用的な問題を解決する能力も強化されます。
しかし、多くの専門家にとって、AGIは依然として漠然とした概念であり、AGIの実現は大きな課題であると主張する人も多くいます。TechCrunchによると、AIの最終目標はより賢いモデルになる可能性はありますが、必ずしも人間レベルの理解力を持つモデルであるとは限りません。
さまざまな予測
ハサビス氏の予測は、AGI 達成のタイミングという点では、同業他社が概説したものより実際には後退している。
AIスタートアップ企業アンスロピックのCEO、ダリオ・アモデイ氏は、スイスのダボスで開催された世界経済フォーラムでCNBCに対し、「ほとんどのタスクでほとんどの人間よりも優れた」AIが「今後2、3年」で登場すると語った。
AIの自動化能力が高まるにつれ、AIが人間に取って代わるリスクが高まる。写真:ニューヨーク・タイムズ |
他のテクノロジーリーダーたちは、AGIの到来がさらに早まると予測しています。シスコの最高製品責任者であるジートゥ・パテル氏は、早ければ2025年にはAGIの実例が世界に登場する可能性があると述べています。
「AIには大きく分けて3つの段階があります。まず、今日誰もが体験している基本的なAIです。次に、認知能力が人間の能力と同等になる汎用人工知能があります。そして最後に、いわゆるスーパーインテリジェンスがあります。2025年までには、AGIの運用開始の意義ある証拠が見られるようになるでしょう。今から何年も先の話ではありません」とパテル氏はバルセロナで開催されたモバイル・ワールド・コングレスで述べた。
イーロン・マスク氏も、2029年までに完全なAGIが登場すると予測していました。この億万長者によると、電力供給とハードウェアのパワーがこの技術のニーズを満たす限り、新しい人工知能モデルの能力は2025年末までに人間の知能を超えるとのことです。
しかし、AIモデルの学習と実行に不可欠なマイクロチップ、特にNVIDIA製のチップの供給が滞っているため、開発は遅れている。こうした制約により開発は多少遅れているものの、新しいモデルは他のデータセンターや電力網の設備でもテストされているとマスク氏は述べた。
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汎用人工知能(AGI)とは、人間と同様の認知能力を発揮する機械を指す用語です。写真: The Conversation |
一方、ハサビス氏は、AGI を実現するための主な課題は、現在の AI システムを現実世界の文脈を理解できるレベルまで引き上げることだと主張している。
ゲームの分野では、問題を分析してタスクを自動的に完了するシステムを開発することは可能でしたが、そのような技術を現実世界に導入することはますます困難になっています。
DeepMindのCEOは、この段階に到達するにはまだ多くの課題があると付け加えた。彼が挙げた一例としては、AIエージェントが人気戦略ゲーム「Starcraft」のプレイ方法を理解できるように支援する取り組みが挙げられる。
「過去にはスタークラフトのような実験をたくさん行ってきました。そこではエージェントの社会、あるいは連盟が生まれます。彼らは競争することも、協力することもできます」とディープマインドのトップは語った。
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