本動画は、Appleの研究者が発表した「現在のAI推論モデルは推論できない」とする論文と、ほぼ同時期に発表された「AIは人間のように思考する」とする対照的な研究について解説している。一方の論文は現在のAIの推論能力の限界を指摘し、もう一方は人間の脳活動パターンとAIの類似性を示している。これらの矛盾する結果を踏まえ、AIの現在の能力と限界、そして汎用人工知能（AGI）実現への道筋について考察を行っている。
人間のような思考をするAI
Appleの研究者たちが最近発表した論文では、現在の人工的に知的な推論モデルは推論できないと述べています。この論文は一部の人々から称賛され、他の人々からは批判され、あまりにも多く議論されたため、ほぼ同時期に現れたもう一つの論文に誰も気づかなかったのです。その論文では、これらのモデルはある意味で人間と非常によく似た思考をすると述べられています。
論理的な結論として、どうやら人間は推論できないということになります。これは本当に多くのことを説明してくれますね。もっと真剣に考えてみると、私たちはAIに対して期待しすぎているのかもしれません。AIが私たちと同じくらい愚かであることに満足すべきなのでしょうか。今日はこれらの論文を見て、それについて推論してみようと思います。
まず、おそらく皆さんが聞いたことのない論文から始めましょう。
画像分類における人間とAIの類似性
著者らは、大規模言語モデルとその視覚的対応モデルが画像を分類する方法を調べました。彼らは人間とAIの両方に3つの画像のセットを与え、そのうち1つを異質なものとして識別するよう求めました。これを繰り返し行うことで、著者らは画像の類似性の尺度を構築することができます。
彼らは、モデルが人間のような物体の概念的表現を発達させることを発見しました。さらに驚くべきことに、彼らはモデルネットワークの活動パターンを人間の脳のそれと比較し、モデルの埋め込みと脳領域の神経活動パターンの間に強い一致があることを発見しました。
これは、LLMの物体表現が人間のものと同一ではないものの、人間の概念知識の重要な側面を反映する基本的な類似性を共有しているという説得力のある証拠を提供しています。
つまり、この論文は現在のAIが少なくともある意味で人間のように考えることを学ぶと述べているのです。
Appleの注目論文：推論モデルの限界
次に、Appleからの見出しを飾った論文について話しましょう。彼らは、問題がより複雑になるにつれて大規模推論モデル内で何が起こるかを調べました。大規模推論モデルとは、思考の連鎖を持つ大規模言語モデルのことです。
これは、モデルが任意のプロンプトをより小さなステップに分解し、それらを個別に処理し、分析してから、これらのステップの結果を再結合するための追加の指示と追加の訓練を持つことを意味します。推論モデルは新しいモデルというよりも、元の大規模言語モデルの強化版なのです。
思考の連鎖は確かに応答の精度を大幅に向上させることができますが、これはモデルが実際に概念的に新しいことを行うことを意味するのでしょうか。
思考パズルによる検証実験
論文の著者らは、これらのモデルが複雑さを段階的に増加させることができる特定のタイプの思考パズルをどう扱うかを調べました。彼らがこれらのパズルを使用するのは、すべてが決定論的で、アルゴリズム的な解決策を持ち、モデルがこのアルゴリズムにアクセスできるからです。
彼らが「推論」と呼ぶのは、モデルがパズルを解くためにアルゴリズムをいつ、どのように使用するかを知っていることです。代わりに彼らが発見したのは、最先端の大規模推論モデルが特定の複雑性を超えると完全な精度崩壊に直面するということでした。
しかし、わずか1週間ほど後に、フォローアップ論文が、この推定される崩壊はモデルの能力自体とは何の関係もなく、むしろ出力できるトークン数、基本的にはテキストの長さによるものだと主張し、彼らの議論を支持する予備的なテストを行いました。
結果の解釈：AIの真の能力とは
Appleの論文の問題にもかかわらず、多くの人々はこれを現在のモデルが人間のように考えることができない証拠として受け取りました。これをどう理解すべきでしょうか。
一つには、アルゴリズムを使用して実行する能力や画像を分類する能力は、一般的な推論や思考の貧弱な定義だと言えるでしょう。つまり、街で無作為に人を選んだとして、そのうち何人がアルゴリズムを実行し、結果を解釈する方法を知っていると思いますか。
とはいえ、これらの結果を解釈することに大きな問題は見当たりません。現在のAIはある意味で思考し、少し推論もします。ただし、あまり多くはなく、重要なことに、一般化可能な方法ではないのです。これが、ここでの主要な問題だと思います。
AGIへの期待と現実
多くの人々は、これらのモデルが人間の推論能力を単に獲得するだろうと考えていました。あるいは今でもそう考えているかもしれません。しかし、これは起こっていることではありません。むしろ私たちが見ているのは、より多くの努力、より多くの訓練、より多くのお金によって、モデルが徐々により多くのタスクを処理できるようになることです。
しかし、彼らは私たちが知性の特徴と考えるものを発達させません。演繹的・帰納的分析、抽象的思考、正しい理論やモデルの構築、迅速な学習などです。
コンピュータープログラムがアルゴリズムを実行できることは素晴らしいことです。有用でもあります。しかし、何が新しいのでしょうか。これは、人工知能が人間レベルの知能に到達できないということではありません。ただ、これらのモデルは正しいアプローチではないということです。これに大きく投資した企業がそれをいつ認めるかを見るのは非常に興味深いでしょう。
AGIが差し迫っているという考えは、確かに完全な精度崩壊と呼べるかもしれません。
セキュリティの重要性
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