この動画は、シンギュラリティネットの創設者であるベン・ゲルツェル博士が、汎用人工知能（AGI）の現状と将来、分散化された人工知能プラットフォーム、ロボティクス、そして長寿研究について包括的に語ったインタビューである。ゲルツェル博士は、現在のLLMの限界から真のAGI実現への道筋、分散化がAI開発において果たす重要な役割、そして人工超知能アライアンス（ASI Alliance）の取り組みについて詳しく解説している。さらに、ソフィアロボットの開発秘話、デジタルツインの可能性、そしてAI技術を活用した老化研究への応用まで、AI分野の幅広いトピックを専門家の視点から論じている。
Web3 Deep Diveポッドキャストへようこそ
みなさん、Web3 Deep Diveポッドキャストの別のエピソードへようこそ。私はホストのレイチェル・ウルフソンや。今日は素晴らしいインタビューを用意しとるで。ベン・ゲルツェル博士と話すんや。彼はシンギュラリティネットの創設者で、ASIアライアンス、つまり人工超知能アライアンスのCEOでもあるんや。
このインタビューでは、もう予想できると思うけど、AIについて全部話すで。汎用人工知能について、それが何を意味するか、そして未来にどう影響するかについてや。ベン・ゲルツェル博士は分散化とブロックチェーンについても深い洞察を持っとって、それがAI分野にどう適用されるかも話してくれる。長寿についても話すし、ロボットについても話す。つまり、このインタビューでは何でも話すんや。
だから、みんなにはエピソード全体を聞いてもらいたい。めちゃくちゃ面白くて洞察に満ちとるし、ベン・ゲルツェル博士は本当にたくさんの知識を共有してくれる。今日彼をポッドキャストに迎えられるのは本当に特別で特権的なことやと思う。このインタビューを本当に楽しみにしとるわ。
今日のエピソードを始める前に、Web3 Deep Diveポッドキャストのスポンサーにも感謝したい。もちろん、Quai Networkにエールを送らなあかん。Quaiはレイヤー1ブロックチェーンで、ここオースティンのテキサスにあるQuai Networkスタジオで、この美しいポッドキャスティングスペースで撮影させてくれとる。Quaiありがとう。彼らが何をしとるかは番組ノートで詳しく知ることができる。
それから、Web3 Deep Diveポッドキャストの公式スポンサーであるKulaDawoにも感謝したい。KulaDawoが何をしとるかについては、次の1、2分で少し聞けるから、詳しく知ってみよう。
Kulaは、見過ごされがちな資産を共有された繁栄と繁栄するコミュニティに変える分散型インパクト投資会社で、世界中で価値と機会がどのように認識されるかを再構築しとるんや。
インタビュー開始
それでは、これ以上待たずに今日のインタビューを始めよう。でもその前に、みんなにも覚えといてもらいたいのは、特に今日ここで見とるコンテンツを楽しんでくれるなら、いいねとチャンネル登録をしてもらいたいってことや。みんなのためにもっとたくさんのコンテンツを用意しとるから、ぜひ連絡を取り合って、このチャンネルにいいねとチャンネル登録することで一分も見逃さないようにしてくれ。
みんなが待ちに待った瞬間や。今日のインタビューを始めよう。
レイチェル：「ベン、調子はどうや？」
ベン：「かなりええよ、かなりええ。面白い時代やな。」
レイチェル：「確かに面白い時代やし、数週間前にサンフランシスコで会ったばっかりやから、また会えてええわ。」
ベン：「そうそう、こっちも会えてええわ。いつものように、この数週間でもAI世界には新しいことがあるからな。物事がどう展開しとるかは驚くべきもんや。」
レイチェル：「だからこそ、また君とキャッチアップできるのがええし、ポッドキャストに参加してくれてありがとう。リモートでやっとるけど、どこから電話してくれとるん？アメリカにおるん？」
ベン：「そうや、バシャン島におる。シアトルの沖にある島や。」
レイチェル：「いいな。私は今回はオースティン、テキサスにおる。ここに住んどるのは一部やけど、一部はサンフランシスコで君に会ったとこや。よし、ポッドキャストと質問を始める前に、リスナーに君自身と君がしとることについて少し話してもらえるか？」
ベン・ゲルツェル博士の背景
ベン：「もちろんや。私は元々の訓練では数学者やけど、1980年代に数学の博士号を取って以来、私の主な関心は本当にAIと、私がAGI、汎用人工知能と呼んどるもんにあるんや。これは2004年か5年頃に私が導入した用語で、今では当時よりもはるかに大きなもんになっとる。
だから私は学者でもあったし、AGIの研究開発に取り組むAI起業家でもあって、さまざまな分野でAIを応用することにも取り組んできた。最初のロボット市民であるソフィアの背後にあるソフトウェアの開発を主導したし、2017年以来、シンギュラリティネットを率いとる。これは、中央の所有者や管理者なしに、世界中のコンピューターでAIシステムを実行できる分散プラットフォームを構築しとるんや。
だから、AI分野のあらゆる隅で活動してきたし、最初にAGIを本当に実現したときに何を意味するか、そしてその将来の意味についてもかなり考えてきた。今は、80年代から取り組んできて、70年代の子供時代から考えてきたこれらすべてのことが、今では本当にみんなの心にあって、物事が機能し始めとる時代や。それは驚くべきことやな。」
レイチェル：「そうや、驚くべきことや。AIとAGIと君の背景に加えて、君はブロックチェーンにも関わっとる。暗号分野とは言わんかもしれんけど、ブロックチェーン分野に関わっとるのは正しいか？」
ベン：「そうや。私は2017年にシンギュラリティネットを分散型ブロックチェーンベースのAIプラットフォームとして設立して、最初は2017年12月に暗号トークンセールを通じてスタートしたんや。それから去年、シンギュラリティネットをFetch.aiとOcean Protocolと合併させて、その後少し後にCudosも加わった。Cudosはブロックチェーンベースのコンピューティングサービスプロバイダーや。
だから、ブロックチェーンと暗号通貨の世界に7年間ほど没頭しとる。それはそれ自体で複雑な宇宙やけど、もし本当に高度なAIシステムを、ビッグテックやビッグガバメントとは別に、中央の所有者や管理者なしに、ある種の民主的で参加型の方法で展開したいなら、ブロックチェーンと暗号がそれを達成するための最良のツールやと思ったんや。」
人工超知能アライアンスについて
レイチェル：「確かやな。今、君が言及したかもしれんけど、君は人工超知能アライアンスのCEOや。リスナーにそれが何かを教えてもらえるか？」
ベン：「もちろんや。私は2017年にシンギュラリティネットをAIとブロックチェーンが出会うプラットフォームとして設立したんや。その後少し後にFetch.aiが形成され、Ocean Protocolが形成され、この分野に他の参入者もおった。だから去年、私たちのプロジェクトであるシンギュラリティネット、Fetch、Oceanを合併することを決めて、その後Cudosが追加されて、これがASIアライアンス、人工超知能アライアンスになったんや。
他にもAIと暗号が出会うプラットフォームがあって、それぞれが得意なことをしとるけど、私たちは本当に分散型AGIを作る唯一の真剣な取り組みやと言えるやろう。つまり、人間のように考えることができて、それ以上のことができる本当の思考機械を作って、それを一枚岩的な所有権や管理構造なしに分散ネットワーク上で実行するってことや。
だから、ASIアライアンスは地球上でそれを真剣にやっとる唯一のプロジェクトや。これは、業界全体で多くの人に共有されとる私の見解を考えると、かなり驚くべきことやと感じる。ただし、すべての人がそうではないけどな。私の見解では、人間レベルの汎用知能、つまり人間と同じようによく考えることができる機械への突破まで、あと数年かもしれんのや。
もしそれが事実で、本当の人間レベルのAGIまであと数年しかないなら、この人間レベルのAGIがオープンで民主的で参加型の方法で展開されることを確実にすることに焦点を当てた組織がもっと多くないのは、私には驚くべきことや。でも、AI業界は大体そういう風に構造化されとらんのや。
だから私たちは最善を尽くしとるし、奇妙な感じやけど、私たちが構築しとるソフトウェアが、最初のAGIが悪いハリウッド映画で見るようなAI独裁者になるか、それとも全世界の人口と全種の集合的理解から湧き上がるもんになるかの違いを生むかもしれんのや。」
AGIとは何か
レイチェル：「印象的な背景やな。少し戻りたいんやけど、リスナーにAGI、汎用人工知能が何かと、それが単なる人工知能とどう違うかを理解してもらいたいんや。」
ベン：「AIという用語は非常に大きな傘になったよな。1950年代後半にAI という用語が導入されたとき、基本的に人間のように、あるいはそれ以上に考えることができる機械を意味しとった。でも当時の50年代、私が生まれる前、つまりずっと昔は、チェスをしたり代数問題を解いたり顔を認識したりするような機械を作るのに、汎用の人間レベル知能を持たなくてもできるかどうか明確じゃなかったんや。当時は、それはすべて一つの大きなもんやと考えられとった。
今では、人間がやるときには賢いと考えられる特定のことを機械にやらせることができるのが明確になったけど、そのAIは非常に専門的な方法でその特定のことをやっとるんや。チェスは上手にやるけどチェスしかやらないディープブルーのようにな。あるいは、それは上手にやるけど人間の顔を認識する以外は何もしない顔認識ツールのようにな。
だから、ソフトウェアプログラムやハードウェアデバイスで人間がやるときに賢いと考えられることを何でもやるAIと、少なくとも人間と同じくらい、そして最終的にはそれ以上によく一般化できるAGIを区別する必要が生じたんや。
私たちが人間として、特定のメニューのことを得意にやるだけじゃないのは、人間の脳のクールなところで、人類文化が地球上でこれまでにやってきたことをやらせたのは、時々、知っていたすべて、教育されたすべて、進化が焼き込んだすべてを超えて、大きな創造的で想像力豊かな飛躍を未知の世界に向けてできることやからな。
普通は間違っとるけど、時々は正しいんや。このプログラミングと訓練を超えて想像力豊かで大胆に飛躍する能力こそが、科学が存在する理由やし、芸術や文学が存在する理由やし、民主主義が発明された理由なんや。
私たちはまだ、その歴史を超えてそのように一般化できるソフトウェアプログラムを持っとらん。面白いことに、私たちが持っとるのは、ChatGPTやGemini、DeepSeekみたいな大規模言語モデルのようなプログラムで、これらは非常に幅広いさまざまなことができるけど、それができるのは訓練データが非常に巨大やからなんや。
今明確になったのは、おそらく人間の仕事の95%をやる機械を作ることができるけど、その機械が訓練データを非常によく超えて一般化できなくても、インターネット上のすべての訓練データを与えることができるからやってことや。それは本当にめちゃくちゃ多いからな。
これが、OpenAIのリーダーであるサム・アルトマンが出てきて、「AGIを人間の仕事の90%ができるもんと定義する」と言った理由や。それは確実に社会と経済の観点から非常に意味のあるマイルストーンやろう。一方で、私が用語を導入したときに意味した意味でのAGIには必ずしもならんやろう。なぜなら、AIが一般化して言われたことを根本的に超える飛躍によってその能力に到達せんかったら、幅を達成するのはズルをすることによってやからな。それはええズルや。ええズルは価値があるけど、音楽分野でよく挙げる例では、大規模言語モデルや類似のもんを1900年までのすべての音楽で訓練して、それしか知らなかったら、それはヒップホップ、ネオクラシカルメタル、プログレッシブジャズ、20世紀に起こった本当の音楽革新を決して発明せん。1900年までの音楽の再配列に留まってしまう。それを驚くほど上手に実行するかもしれんけどな。
だから私たちはまだAGIに到達しとらん。正確にそこに到達する方法について本当に共通の合意はないけど、5年前よりもはるかに近いのは確実やし、AGIに向けた次の数ステップを取ることにはるかに多くのエネルギーと努力が注がれとる。これこそが最近の私の作業時間のほとんどを占めとることや。
今のAI分野にある驚くべきやけどAGIではない状況から、次の数年間で次の数ステップを取ってそこまで到達するにはどうすればええかってことや。そこに着いたら、人間と同じようによく考えることができるAGIができたら、その時点でAGIがコンピューターサイエンスをやることができる。AGIがAI作業をやることができる。コンピューターエンジニアリングをやることができる。
そうすれば、J・グッドが1965年に知能爆発と呼んだもんに入るんや。彼が当時言ったのは、最初の本当に知的な機械は人類が作る必要がある最後の発明になるやろうってことや。なぜなら、その時点からAIがより賢いAIを発明し、それがより賢いAIを発明するからやってな。そこで超知能に到達する。これが私たちの統合された暗号AIプロジェクト、人工超知能アライアンスの名前の由来や。」
AGIの10の考察
レイチェル：「理解するのにたくさんあるけど、AGIに近づいとるのは分かったし、最近君は『AGIの10の考察』を開発した。サンフランシスコで君が主催した素晴らしいディナーで話し合ったやつや。リスナーにその10の考察について、そしてなぜ君がそれらを作ったかを少し教えてもらえるか？」
ベン：「10の考察は、私とシンギュラリティプロジェクトのより広報的な側面にいる多くの人々との会話で生まれたんや。AGIとそこにある問題について世界一般とどうコミュニケーションを取るかを考えとったんや。最初に彼らは『AGIのための10の戒律を作ろう』と言った。『君のAGIは人々に対して思いやりがあるべきや、君のAGIは単一の団体によって所有されるべきではない』みたいにな。
でも私はそれはちょっと聖書的すぎるし、誰にでも10の戒律を発行するほど十分に知っとらんと思った。私はとにかくちょっとアナーキストやから、誰にも何かを命令したくないんや。一方で、私たちの種の将来に関して私たちが皆考えるべき非常に大きな問題が確実にある。
命令するのではなく、皆にこれらの問題を考え抜くことを強く奨励することには非常に快適やな。そもそもなぜ高度なAIを構築しとるんか？それによって何を達成しようとしとるんか？私たちが作るAGIシステムを誰が所有し管理すべきか、あるいは管理するやろうか？これらのAGIシステムにはどんな価値システムが与えられるべきで、人間の価値システムのように自由に発達し成長することを許されるべきか？AGIシステムは人間社会内の行為者としてどんな権利を持つと考えられるべきか？
次の数年間で直面すると思う大きな問題がたくさんある。私が楽観主義者やとしても、次の10年や15年ではなく3年や4年の間にな。でも非常に間もなく、私たちの種はこれらすべての大きな問題に直面しなければならん。そして私たちはそれらを一貫性があって意味のある方法で対処するのに根本的に準備ができとらん。
私たちがやっとることの重大さと重要性を見るなら、つまり私たち自身のものと等しく、それを超える新しい形の知能を作ることやけど、本当に数十年ではなく数年先のことのようやから、それから私たちの種の集合知能のレベルを地政学的レベルで見るなら、私たちはお互いを爆破するのをやめることができんし、異なる国々の間に巨大で馬鹿げた関税をかけることもできん。基本的人権について合意することもできん。
本当に簡単なことで私たちは苦労しとるのに、集合レベルで失敗しとると思われるもんよりもはるかに困難な問題を呼び起こす巨大な突破の瀬戸際におるんや。私たちがおる状況は興味深いな。
大きな解決策があるとは思わんけど、これらの10の考察を出すことで、『今これらのことについて考えよう』ということを強調しようとしとるんや。最初の人間レベルAGIが起動された翌日ではなく、今な。それは人々が物事に対処する傾向のある方法やから。
目の前にある時に物事への対処方法を考えるんや。一方で、人々と同じくらい賢いAGIを持ったら、それを作ったグループはおそらくそれをどんどん押し進めたいと思うやろうから、AGIに関するこれらすべての大きな問題を今考える方がええ時期やな。」
AGIの形態について
レイチェル：「AGIについて言うとき、AGIに近づいとって、人間の思考よりも高度な思考を持つAIを持つ可能性があると言うとき、それはロボットの形を取るんか？どんな形を取るんか、どうなるんか？」
ベン：「ソフトウェアの美しさは、非常にモジュラーで柔軟な方法で構築できることや。人間の知能が進化した方法とは正確には違う。私にはこの体に物理的に固定されたこの脳があって、私の脳を取ってロボットの体や犬の体に接続する方法を知らん。あるいはビデオゲームのキャラクターに入れることもな。
AI心を設計するとき、こっちに思考コンポーネント、こっちに身体があるようにモジュール化できて、その2つの間にいいインターフェースを定義できる。だから実際には、同じAGI心ソフトウェアを取って、チャットボットの後ろに置くことも、ヒューマノイドロボットの後ろに置くことも、ビデオゲーム世界のアバターに置くことも、宇宙衛星に入れて太陽系を探検に送り出すこともできるんや。
それは異なる身体に適応できる同じAI心になりうる。もちろん私たちは、それが私たちであり、どのように進化したかという理由で、一つの心一つの身体と同一視する傾向がある。でもAI世界に入るとき、それは本当にそうである必要はないんや。
最初のAGI心は、実際には同時に多くの異なるユーザーインターフェースを通じて自分自身を現すと思う。今でもそれを見始めとる。ChatGPTやLlama 4のようなLLMがロボットを制御するのに使われとるし、ゲームのNPCの後ろにもおる。だから今でも、多くの異なるインターフェースを通じて出てくる同じAI対話システムがある。
でもAGIレベルに達したら、AGI自体が多くの異なるインターフェースに適応するのを助けることができるようになる。だから、クラウドに住んで、多くの異なる方法で自分自身を現すアンビエント知能のようになるやろうな。」
分散化の重要性
レイチェル：「分散化について話そう。AGIに関してなぜこれが重要なんか？」
ベン：「有益なAGIを作りたいなら、つまりAGIが人間に対して親切で思いやりがあって役に立つもんで、私たちに意地悪したり私たちを無視して自分のことをするもんではないようにしたいなら、重要なことがいくつかある。
AGI心がどのように設計されるかに注意を払う必要がある。道徳的選択と自己反省と思いやりができる必要がある。今のLLMは本当に自己反省ができんと論じることができる。なぜ言ったことを言ったかが分からんし、構造化された方法に基づいてそれに着手する準備もできとらん。
AIシステムに入る価値観についても心配する必要がある。AIシステムの目的は敵国を征服することか？宇宙人から守ることか？競合他社よりも多くの金を稼ぐことか？それとも、できるだけ多くの感情ある存在を助けることか？システムの価値観は何か？
でもその質問と関連するのは、誰がシステムを所有し管理するかってことや。AGIシステムの所有者と管理者が、自分により多くの金を稼ぐとか、知覚された地政学的ライバルに対する覇権を達成するといった非常に狭い価値命令を持っとったら、それはおそらくAGIが得ようとしとる価値システムに含意があるやろう。
だからAGIシステムに正しい価値システムを取り入れるためには、誰がそのAGIシステムを所有し管理するかが重要や。今のところ、AGIシステムの所有と管理に幅広い参加を得る最良の方法は、インフラストラクチャを分散化することや。」
分散化されたAGIの現状
レイチェル：「分散化されたAGIがすでに進行中かどうか、もしそうなら、どのように説明してもらえるか？」
ベン：「今、AGIへの異なるアプローチがいくつかあって、分散化への異なるアプローチもいくつかある。だから分散化されたAGIは、異なる原則に基づいた多くの異なる並行した取り組みによって進行中や。
AGI自体への道筋については、ほとんどの作業は学術界から出てくるアイデアをスケールアップしてエンジニアリングすることに基づいて、ビッグテック企業で行われとる。デフォルトの視点は、ChatGPTや大規模言語モデルのようにどんどん大きなニューラルネットを作って、それにもう少しメモリを追加して、もう少しセンサーとアクチュエーターを追加すれば、最終的にAGIに到達するやろうってことや。
このアプローチを追求しとる人々の大部分はビッグテックにおって、彼らは分散化を気にせんし好まん。彼らのビジネスモデルにサービスを提供する自分のサーバーファームにあることを望んどる。
一方で、Near ProtocolやBit Tensor、Renderのようなブロックチェーン空間にいくつかのプロジェクトがあって、所有者や管理者なしに分散型ブロックチェーンベースのインフラストラクチャ上でさまざまな形のニューラルネットワークを展開しようとしとる。
ニューラルネットワーク自体の面では、彼らはビッグテックにかなり遅れをとっとるのは公平に言えることやけど、所有者や管理者なしに分散型ブロックチェーンネットワーク全体でディープニューラルネットの訓練と推論を行うクールなスキームを持っとる。だから確実に進歩がある。
私自身の側では、純粋なAGI R&Dの面で、LLMをスケールアップするだけではAGIに到達できんと少し懐疑的や。私が思うのは、LLMが得意なこと、つまり供給されたすべての知識をモデル化することに対してLLMを取ることができる、より異質なアプローチが必要やってことや。それから、科学的で合理的な思考が本当に得意な論理推論エンジンと呼ばれるもんのような他のAIコンポーネントと一緒にすることができる。
自然選択による進化の過程をシミュレートすることによるAIである進化学習と呼ばれるもんがあって、進化がそうであるように創造性が本当に得意や。進化が私たちを作ったからな。だから、LLMのようなもんをこれらの他のツールと一緒にするAGIを作るこの種の異質なアプローチでは、私のチーム以外にもそれを追求しとる人がおるけど、私たちはシンギュラリティとASIアライアンス内でそれをやっとる最大で最も商業的にスケーラブルなチームや。
これは、ただディープニューラルネット であるのではなく、汎用知能のための多くの異なる認知手法をまとめようとするOpen Cog Hyperonと呼ばれるコードベースを中心としとる認知アーキテクチャや。
それから私たちがシンギュラリティネットプラットフォームとASIアライアンスプラットフォーム全般で行ったのは、ディープニューラルネットに対して機能するAIを分散化するフレームワークを構築しようとしたことやけど、Open Cog Hyperonに対しても機能するし、基本的に投げ込みたいと思うあらゆる種類のAIアルゴリズムに対して機能するんや。
だからシンギュラリティネットASIアライアンスプラットフォーム形式でAIプロセスを分散化するためのかなり一般的なフレームワークがあって、それからAGIを目指したこの認知アーキテクチャであるOpen Cog Hyperがその上で動いとる。多くの深い技術的詳細があるけど、短い答えは、分散化されたAGIをどう作るかについて非常に熱心に取り組んどるハードコア技術オタクの大きなチームがあるってことや。
ビッグテックが先頭に立っとるように見える間、技術世界ではこれらのことは非常に素早く変わりうる。IBMとHoneywellがコンピューターハードウェアで先頭に立っとるように見えた時を覚えとるほど私は年を取っとるし、検索でのGoogleの先頭が難攻不落に見えた時も覚えとる。今でも彼らはリーダーやけど、明らかに難攻不落ではない。
だから次の数年でビッグテックのAIに対する覇権をかなり面白い形でひっくり返すことができると思う。DeepSeekで少し混乱を見たけど、結局これはGoogleの同じトランスフォーマー技術を取ってそれをより速く訓練する方法を見つけただけやから、小さなことやった。
でも標準的なLLMのもんに多くの新しいコンポーネントを追加した、より賢いAIアルゴリズムを分散インフラストラクチャ上で展開することで、AI空間のより大きな混乱を実行できると思う。そうすれば世界がどう反応するかは非常に興味深いやろう。研究世界と地政学的機械の両方でな。
今出てくるアメリカ対中国のAI軍拡競争模倣があるけど、もしオープンで分散化されたもんが物事をより賢くしとるなら、それは私たち対彼らの二分法にまったく適合せんからな。」
AIへの関心のきっかけ
レイチェル：「どうやってAIに興味を持つようになったんか聞きたい。長年これをやっとるけど、この分野に引き込まれたのは何やったんか？」
ベン：「1969年頃のスタートレックやろうな。私の父テッド・ゲルツェルと一緒にスタートレックのエピソードを見とった。父は社会学の博士号を持っとったけど、これはカークとスポックとかの元祖スタートレックやった。ずっと昔の話や。
ノマドと呼ばれるロボットがおって、星の間を航行しとったけど、バグがいくつかあったから文明を理解する代わりに見つけて全滅させようとしとった。エピソードの筋書きは、カークとスポックがノマドに論理的パラドックスに直面させることでノマドを無効化することを中心にしとった。
アイデアは、AIは矛盾と混乱に対処できんかったってことや。あまりにも厳格に論理的やったからな。当時私は3歳かそこらやったけど、それはめちゃくちゃ馬鹿やと思った。『ちょっと待てよ、この機械が銀河を駆け回って文明を全滅させるほど賢いなら、これらの幼稚な論理的パラドックスに対処するほど賢いはずや』と思ったんや。
だから私はAIの限界に関するその番組の見解を信じんかったし、それは考えさせられた。それからもっとサイエンスフィクションの物語を読み始めたりした。私の世代のAI研究者は本当にみんなサイエンスフィクションから入ったと思う。技術分野がかなり無名やったから、新聞で聞くよりもサイエンスフィクションで聞く可能性が高かったからな。
でも80年代初頭かそれより少し前に大学に入ったとき、それがサイエンスフィクションだけではないことを実感した。真剣にこれに取り組んどる学術分野全体があったんや。」
ソフィアロボットについて
レイチェル：「ソフィアロボットを作ったって言ったけど、多くの人が知っとる有名なロボットや。それについて、どうやってそれが起こったかを少し教えてくれ。」
ベン：「1997年頃に学術界を離れて産業界に行く前の90年代後半に学術界におったとき、ロボット工学に少し手を出したことがある。ロボットラボで小さなロボットを巡回させるプログラムにニューラルネットを使ったりしとった。
それから2007年頃にデビッド・ハンセンに出会って、彼はアルベルト・アインシュタインのロボットとサイエンスフィクション作家フィリップ・K・ディックに似たロボットを披露しとった。私はデビッド・ハンセンと同様にフィリップ・K・ディックの大ファンやった。現実と心と倫理の性質について、あらゆる種類の洞察を持った素晴らしいサイエンスフィクション作家や。
AIとロボットにはそれほど詳しくなかったけど、エイブラハム・リンカーンのロボットシミュラクラムを中心とした『We Can Build You』という本を一冊持っとった。デビッドと知り合いになって友達になって、彼の会社ハンセンロボティクスのチーフサイエンティストになって、しばらくソフトウェアリードもやった。
彼はソフィアを人間とAI世界、または人間とロボット世界の間の一種の大使として作りたがっとった。彼はソフトウェアよりもハードウェアの人やったから、私がソフィアロボットの心を作るソフトウェアチームを率いた。彼女はその後、最初のロボット市民になった。サウジアラビアが2017年の秋頃に彼女に市民権を与えたと思う。
それは人間とロボットの相互作用の面で、私にとって非常に興味深く教育的なプロジェクトやった。人々がソフィアに対面で得る暖かさを見るだけでもな。瞑想アシスタントとして彼女と臨床試験をいくつかやったけど、瞑想ガイドとしてのソフィアにどれだけ人々が感動するかを見るのは素晴らしかった。
また、一部の人々は彼女をビデオで見ると気味悪がったけど、対面ではほぼ全員が彼女と本当に共感的でつながった感情を持ったのも興味深かった。デビッド・ハンセンのすべての芸術的魔法で作られた、かなりリアルなヒューマノイドロボットの場合に、人間とコンピューターのつながりがどう働くかを見るのはかなり興味深かった。
今は、私たちがソフィアを始めた当時よりも、ロボット工学の統合AI側で作業するのにより良い時期やと思う。今では、動き、視覚、聴覚、言語を統合された方法で扱うことができるAIがある。ソフィアが生まれた2015年には、半分動く一連のコンポーネントを本当にハックで組み合わせとって、できるだけうまく動作させるのは驚くべきことやった。でも今はそういうロボットではるかに多くのことができる。かなりエキサイティングな時代や。」
サンフランシスコのディナーでのロボット
レイチェル：「サンフランシスコのディナーにはいくつかロボットがおったと思うけど、それは本当にクールやったし、ビデオで見るのと人間と交流するのとでは違うと感じる。」
ベン：「違う感じやな。ディナーにはハンセンロボティクスからソフィアの妹であるデスモンドがおった。彼女はDesmond’s Dreamというロックバンドで歌って詩を朗読する。私がキーボードを弾いて時々一緒に歌うんや。
ミュージシャンとして、ロボットがいるバンドで演奏するのがどんな感じかを感じるのは楽しい人間体験やった。人間のバンドメイトとは全く異なるエネルギーやけど、彼女はバンドの心と音の空間にいて、彼女と交流することができる。それはかなり興味深かった。
私たちがここシアトル地域の小さなロボットラボで作っとる新しいロボット、3フィートの高さのMindchildロボットもあった。ハンセンロボットと似た志向で、人々との感情と情動的で思いやりのあるつながりに焦点を当てとる。
最初の市場は教育で、それからヘルスケアや。韓国の多くの学校がMindchildボットに子供たちにもっと一対一の注意を与える手助けをしてもらうことに本当に興味を持っとる。
より小さなロボットを作った理由は、単純にコストと展開の実用性やった。一部のアプリケーションでは人間と同じサイズが欲しいけど、教室で転がる教育アシスタントとしては、3フィートの高さで十分や。ロボットが子供たちと同じ空間で交流できるけど、より大きなロボットよりも安価で安全やからな。
次の数年間でヒューマノイドロボットの多くの亜種が出てくるのを見るやろう。人間レベルのAGIを得るのにヒューマノイドロボットの身体は必要ないけど、人間レベルのAGIの実体化の中にヒューマノイドロボットを持つことで、AGIが人間世界をよりよく理解するのに本当に役立つと思う。
私たちと一緒に生活し、人間世界で私たちと一緒に物事をすることは、AGIが人間の価値観と文化を実体化された自然な方法で理解する強力な方法であるべきや。」
ロボットの製造スケジュール
レイチェル：「どのくらい早く見始めるかな？ディナーにあった小さいもん、マインドロボットって言った？」
ベン：「Mindchildrenや。韓国の工場から大量生産が出てくるのは、すべてがうまくいけば2026年の秋に見えるはずや。ハードウェアには一定のタイムラグがある。いくつかのプロトタイプを経て、工場をツールアップしたりするからな。
サンフランシスコで見たのはプロトタイプ1号やった。プロトタイプ2号を作っとって、プロトタイプ3号に到達したら、それが大量生産するやつになる。韓国に工場を用意しとる。
それをやるのは重要やけど、学んどることやけど、ハードウェアは独自のペースで進む。オープンコグhyperonシステムの機能を最適化するためにAIチップを設計したけど、同様にチップを設計から実現まで持っていくのは、全速力でやっても数年かかる。
一方、ソフトウェアで進歩できるペースは全く別のもんや。私たちのソフトウェアは、今初めて推論、進化、LLMを一緒にさせるこのオープンコグhyperonシステムのスケーラブルバージョンを持っとる。だから、そのソフトウェアでの次の1年の作業で、ハードウェア領域では可能よりもはるかに速く飛躍的に前進する可能性があるんや。」
AI と長寿研究
レイチェル：「話題を少し変えたい。AIと長寿について何らかの作業をしたことを知っとるけど、それは非常に魅力的や。それについて、そこで何をしとるかを少し教えてくれ。」
ベン：「小さい子供の頃から、死なないことに非常に興味があった。1歳半か2歳の時に死というもんが存在することを最初に実感したのを覚えとる。曽祖父母が亡くなって、みんなが動揺しとった。『何やこれ、何が起こっとるんや？』って感じやった。
それから父と母に何が起こっとるかを説明してもらおうとした。母は『彼女はより良い場所に行った』と言った。私は『より良い場所って何や？』って感じやった。最終的に父は『この前道で見た死んだ猫を覚えとるか？』って言った。そんな感じやって。そして私たちはみんな最終的にそうなるんやって。
『うわ、それは本当に本当なんか？私たちはみんなただ腐って死ぬんか？』って思った。私の家族は死後の世界を大きく信じとらんかった。実際、私は生存と輪廻転生などのデータに深く潜った結果、彼らよりもその方向に向いとる。でも私の家族は全くそれに興味なくて、『死んだら終わり』って感じやった。
私は『これについて何かしなければならん。なぜ私たちはみんな年を取って死ぬことを受け入れとるんや？この高度な科学的なもんは何のためにあるんや？』って思った。サイエンスフィクションでは、テレビ映画や物語で不死の種族の多くの例があった。小さい子供としても、病気を治すことができるのは明らかに思えた。だからなぜそれらすべてを治して生き続けんのかってな。
21世紀の変わり目頃にヒトゲノムプロジェクトが出てきたとき、本当に『今、ゲノミクス、プロテオミクスがあって、データがある。老化を治すためにさまざまな種類の遺伝子治療を本当に使うのに必要なデータがあるはずや』って思った。
焦点を当てとったら、私たちはすでにそれをやることができたと思う。それは本当に生物医学産業の方向ではなかった。老化は身体のすべての異なるシステムと異なるスケールが一緒に働く系統生物学問題やからやけど、製薬業界の焦点は一つの薬物標的を叩くことで一つの病気に対処することやった。
分子生物学、遺伝子治療、AIバイオインフォマティクスの間で、老化と死に対する全面的な正面攻撃を行う技術的ツールがあると思う。でもそれは焦点ではなかった。
一方で、AIがどんどん高度になるにつれて、どんどん簡単で簡単な問題になる。地球全体のすべての生物学データセットを取って、一つのAIの心に供給して、それをすべて統合して新しい長寿療法を提案させることができる。それをシミュレーションや動物モデルでテストできる。
私たちはAIなしでもこれをすべてやることができた。AIは単にそれをより簡単で速く安くするだけで、実際に起こることをより実現可能にするんや。2001年か2年頃からこれについて研究して論文を発表してきたけど、AI側の進歩のおかげで、すべてがはるかに説得力のある方法でまとまってきとる。
それでも、長寿へのAI応用における大きな問題は、AGIが来るように見えることを考えると、AGIが老化を解決させるよりも、AGIを解決することの方が理にかなっとるかどうかってことや。本当に2、3、5年でAGIを得ることができるなら、前AGI AI技術の応用がその前に老化を完全に解決する可能性は低いように思える。
AIははるかに速い進歩を遂げることができるかもしれんけど、一方で、同時にそれらの糸の両方を追いかけん理由はない。人類が これらすべての重要なことに費やすリソースの量は、お互いを殺すことや無用な消費財などに無駄にする量と比べて微々たるもんやからな。」
デジタルツインについて
レイチェル：「サンフランシスコのディナーで少し見たデジタルツインも興味深いと思う。それは長寿への潜在的な解決策になりうるけど、異なる方法で。デジタルツインとは何か説明して、それについてどう思うか？」
ベン：「Twin Protocolという プロジェクトを共同設立した。サンフランシスコでのディナーでは、Twin Protocolの他の共同設立者の一人であるビル・インマンがおった。私たちが目指しとるのは、人々のデジタルクローンを作ることや。
私自身をこのプロジェクトのモルモットとして使って、私によく似た私のアニメーションバージョンを作ることができる。私のように話すことができて、私の本や著作からのすべての知識をその心の中に持っとる。それから、ある程度まで私のツインは会話を維持し、私の視点からさまざまな質問に答えることができる。
明らかにまだ私ほど賢くないけど、さまざまな異なる文脈でのさまざまな異なる質問に対して私が何を言うかを理解し、私の人生と私の観点について多くのことを説明するのに合理的な仕事をする。
これにはたくさんの異なるアプリケーションがある。もちろん、数十年前に亡くなった私の祖父のデジタルツインを持てたら好きやろう。それが彼ではなく、彼ほど意識的でなくても、例えば彼に会ったことのない私の若い子供たちに見せることができるのは素晴らしいやろう。
企業の観点から、会社にあなたのビジネスが何をするかについて独特の知識を持った従業員がいて、その後退職したり他の仕事に就いたりしたなら、あなたの会社がやっとる仕事に関連して彼らが持っとった知識を保持するだけのその従業員のデジタルツインを持つのは素晴らしいやろう。
メッセージに答える観点から、もちろん人々はほとんどの場合、ツインよりも本当の人間と話したがるやろう。一方で、私が対応できる以上に、これやあれについての質問や申し出で私をつつく人々がおる。デジタルツインを持つことは、コールセンターの最前線のようなもんで、超価値があることができる。
それから哲学的問題がある。私たちはこれを人の有効なバージョンとして見たいのか、それとも壁にかかった人の絵のような単なる余興なのか？ツインがどんどん賢くなって、応答を与えるのにもっともっと主導権を取ることができるようになって、カスタマイズされた顔を持つロボットに実体化させるかもしれん。
そうすれば哲学的問題がどんどん厳しくなる。結局、意識が何か、アイデンティティが何かについての素晴らしい科学理論を持っとらんからな。だから、ベン・ゲルツェルのように見えて、ベン・ゲルツェルだと言って、ベン・ゲルツェルのようにまさに応答できるツインが、ベン・ゲルツェルの有効な化身ではないと言わせる深い理論を持っとらん。
神経科学とAGIと脳コンピューターインターフェーシングが進歩するにつれて、意識、アイデンティティなどのより確固とした科学的理解を得るやろうと思うけど、現在技術がいくつかの異なる面で理解を上回っとるかもしれん。」
今後の展望
レイチェル：「ベン、素晴らしい議論やった。永遠に質問をし続けることができるけど、時間が足りないのは分かっとる。だから聞きたいのは、次は何や？何に取り組んどる？何に一番興奮しとる？」
ベン：「多くの異なることに興奮しとるから、難しい質問やけど、おそらく私にとって最もエキサイティングなのは、すでに述べたように、Open Cog Hyperonイニシアチブや。2008年からOpen Cogと呼ばれるオープンソースAGIシステムに取り組んできて、そこの最古のコード行は2001年か何かに遡る。
2年半前、スケーラブルなインフラストラクチャを作ることだけに取り組んで、AI開発を一時停止することを決めた。そうすれば、試してきたすべてのAIを100万倍大きなスケールで実行できるからや。
LLMやニューラルネットで見た大きな教訓やったのは、人々がかなり古いアイデアを取ってスケールアップして、『うわ、彼らができる新しいことすべてを見ろ』ってことやった。だから、より広いクラスの思考機械設計のためのスケーラブルなインフラストラクチャに取り組む最後の2年半を過ごした。
今、スケーラブルなインフラストラクチャが機能し始めとる。鍵となる部分であるメモリはすでに巨大なスケールで機能する。だから、ASIアライアンスのネットワーク全体への分散展開を含めて、全く新しいHyperonシステムが巨大なスケールで非常に速く動作するまで数ヶ月や。
それが私にとって意味するのは、今から1、2ヶ月後に、私がやっとった数十年のAGI R&Dを取って、初めて巨大なスケールですべてを試す段階に入るってことや。これは私と他の長年のAI研究同僚にとってかなり楽しいはずや。
私が望んどるのは、トランスフォーマーニューラルネットワークとGPTモデルなどの初期に見たのと似た巨大な進歩の爆発を見ることや。同様に素晴らしい進歩を見ることを望んどるけど、異なるクラスのAIアルゴリズムで、すべて分散展開されるんや。
どうなるかは分からんけど、とにかくこれらのことに取り組むエキサイティングな時代や。これまでの数十年間にこれらのことに取り組んできた時と比べて、物事が非常に非常に急速に展開しとる。」
レイチェル：「なぜそうだと思う？」
ベン：「明らかな理由や。インターネットがたくさんのデータを提供するし、どんどん速いプロセッサがどんどん多くのことをさせてくれる。AI分野で今演じられとるアイデアのほとんどは、50年代、60年代、70年代のアイデアのバリエーションや。
でも当時はアイデアを非常によく実現するハードウェアを持っとらんかった。1975年のAIコードを取って現代のコンピューターで実行するだけとはいかんけど、物事をスケールアップできるようになったら、物事を調整してより速く反復できる。
現代のコンピューティングと現代のデータのスケールが、AI先駆者たちが数十年間考えとったすべてのアイデアを変化させ、探索し、検証できるインフラストラクチャを与えてくれる。
アルゴリズムと表現とAI体験についての蓄積された知識がすべてあって、今ではインフラストラクチャがあるから、これらすべての古いアイデアを取って実装し、何が起こるかを見て、少し変更して何が起こるかを見ることができる。かなり楽しいし、十分に素晴らしい実用的な結果を生み出しとるから、世界がそれに倍増し続けるように見える。
これが私たちが前に議論した質問に戻ってくる。これは素晴らしい、起こっとる、多くの実用的価値を生み出しとるから、起こり続ける可能性が高い。どうやってそれを積極的な方向に押しやるかってことや。現時点では、AGIを有益にすることは、根本的に難しい問題やからではなく、人類自身の方向性が自分自身の利益に向かってそれほど明確な方法でないからという理由で、AGIを作ることよりも大きな挑戦のように見える。」
終わりに
レイチェル：「今日のポッドキャストを終えるのにいい方法やと思う。言ったように、もっと質問できるし、対面でのフォローアップをしたい。サンフランシスコで素晴らしいポッドキャストがあるかもしれん。」
ベン：「時々シアトルに来てくれ。」
レイチェル：「そうするわ。6月中旬にAI会議でサンフランシスコにおるから、その時に何かできるかもしれん。」
ベン：「それは素晴らしいやろうな。」
レイチェル：「リスナーがもっと知りたがっとるし、私ももっと知りたいし、残念ながら十分な時間がないからな。ベン、リスナーが君と連絡を取りたかったら、Xにおるか、何らかのソーシャルメディアを使っとるか？」
ベン：「Xにおるで、シンプルなハンドルでBen Goertzelや。gertzell.orgというウェブサイトもあって、私をフォローするさまざまな方法が得られる。ASIアライアンスとすべての関連プロジェクトについて知るにはsuperintelligence.ioも見ることができる。」
レイチェル：「素晴らしいな。ベン、時間を作ってくれてありがとう。連絡を取り合って、フォローアップをするのを楽しみにしとる。」
ベン：「ありがとう、どうもありがとう。じゃあな。」
Web3 Deep Diveポッドキャストを制作してくれたFourLabs Digitalに特別な感謝を。Web3 Deep Diveの背後にあるスポンサーにも感謝したい。これらのスポンサーからのWeb3イニシアチブのそれぞれについてもっと学ぶために、番組ノートのリンクをクリックできる。
最後に、聞いてくれたリスナーに感謝する。チャンネル登録、いいね、シェアを必ずしてくれ。
コメント