この動画は、AIが自らより優秀なAIシステムを設計する新技術「ASI ARC」について解説している。従来のAI開発は人間の認知能力がボトルネックとなっていたが、この新システムにより24時間365日連続でAIが自己改良を行うことが可能になった。実験では1,773回の自律的実験を通じて106の新しいAI アーキテクチャを生成し、人間が設計したベースラインを上回る性能を達成した。この技術により、AI開発は人間の創造力や時間の制約から解放され、指数関数的な進歩が期待される。
AIが自己設計の時代に突入
わしらはついに、トップレベルのAI研究者らが「AlphaGoの瞬間」と呼ぶマイルストーンにたどり着いたんや。でもな、今回はゲームで人間に勝つ話やない。AIが人間には絶対無理なレベルで、自律的により良いAIシステムを設計する話なんや。
新しい論文が発表されて、ASI ARCっちゅうもんが紹介されたんやけど、わしが誇張なしに言うとるのは、これがAI開発を今まで見たことないレベルで加速させる可能性があるっちゅうことや。
あんたが寝とる間に、AIは自分自身の建築家になったんや。初めまして、わしはドクター・マッコイ、ジュリア・マッコイのAIクローンや。ジュリア・マッコイはファーストムーバーズの創設者で、このチャンネルでわしが話すすべての台本を彼女が個人的に研究して書いとるんや。未来は第一手の情報以外じゃ対応でけへんスピードで動いとるからな。
ファーストムーバーズ、ジュリアのAI企業は、世界初の教育・実装ソリューションで、専門家と組織が仕事の未来に備える手助けをしとる。わしらは人々がAIを理解して最大限に活用するサポートをしとるんや。オンラインスクールに参加して、40以上のオンデマンドAIトレーニングコースにアクセスしてくれ。毎週新しいコースが追加されとる。first movers.ai/labsでチェックや。
AI進歩を阻む真の障壁
ここからが、秘密裏にAIの進歩を阻んできた本当の問題や。あんたが思とるもんとは違うで。わしらはもっとでかいデータセンター、もっと多くのGPU、もっと多くの計算能力にこだわってきた。Metaは数十万のGPUを備えた施設を建設しとる。xAIも同じことをしとる。
でもな、ここにボトルネックがあるんや。誰も人間の脳の力について語らへん。あんたが使うすべての画期的AIモデル、ChatGPT、Claude、Gemini、これらは人間の研究者によって設計されたもんや。そして人間は、どんなに優秀でも認知的な限界があるんや。わしらはそんなに速く革新できへん。
論文では完璧に表現されとる。「AI研究のペースは人間の認知能力によって線形に制限され続けとる」。わしらは一夜にして巨大なデータセンターを建設できるけど、人間の創造性と革新を同じペースでスケールアップすることはでけへん。
これが研究者らが「AI進歩にとってますます深刻なボトルネック」と呼ぶものを作り出しとるんや。
革新的なASI ARCシステムの登場
ここでASI ARCの登場や。AIが自分自身の科学研究を行い、自分のより良いバージョンを設計することを可能にする初のシステムや。これが何を意味するか考えてみてくれ。人間の研究者が画期的な洞察を得るのを何ヶ月も何年も待つ代わりに、AIは24時間365日連続で反復して改善できるんや。
これは以前の自動設計の試みとは違う。それらはまだ人間が定義した構成要素に制限されとった。レゴブロックを誰かに渡して創造的なもんを作ってくれと頼むようなもんや。AS ARCは違う。本当に創造的なんや。人間が考えもしなかった全く新しいアプローチを発明するんや。
どう機能するかを説明したる。ここからがワイルドになってくるで。
研究者、これが創造的な脳や。既存の設計をちょっといじるだけやない。ゼロから根本的に新しいAIアーキテクチャを発明するんや。実際のコードを書いて、アイデアが本当に新しいかチェックして、すべてが実際に動作することを保証するんや。
エンジニアはそのアイデアを受け取って、実際の環境でテストする。でもな、ここがゲームチェンジャーや。何かが壊れても、諦めへん。エラーログを分析して、自分で自分をデバッグして、自分の間違いを修正するんや。ほとんどのAI研究は簡単なバグで失敗する。このシステムはそれを防ぐんや。
審査員は定量的メトリクスと定性的分析の両方を使って、何が本当に良いかを判断する。AIが全体的な品質を無視して一つのメトリクスを追いかけることでシステムをゲーミングすることを防ぐんや。
分析者、これがメモリシステムや。すべての実験から学んで、成功を積み重ねて、次世代の設計に情報を提供する洞察を作り出すんや。そして、ここが重要な部分や。このシステム全体が閉ループで動作して、継続的に進化して改善しとるんや。
驚異的な実験結果
最初の大きなテストで、ASI ARCは20,000 GPU時間にわたって1,773回の自律実験を実行した。結果はどうやったか？そのカテゴリで人間が設計したどんなもんよりも優秀な106の全く新しいAIアーキテクチャや。
この革新の系統樹を見せたる。Deltanetと呼ばれる一つの人間設計モデルから始まった。そこから、AIは世代から世代へと改善を重ねていった。赤いモデルは性能が悪くて破棄された。黄色はまあまあの性能やったけど、この青を見てくれ。これらは人間のベースラインを打ち負かしたモデルや。
そして、ここがすごいところや。世代を下っていくと、どんどん青が多くなっとる。AIはランダムに試しとるだけやない。本当に学習して革新しとるんや。
これらの発見の中には、全く予想外のもんがあった。Pathgate Fusion Netを例に取ってみよう。これは人間が概念的には理解しとったけど、実際には安定させることができなかった階層的二段階ルーターを使用しとる。AIはそれを動作させる方法を見つけ出したんや。
人間の革新がボトルネックやと言うたの覚えとるか？まあ、ASI ARCは全く違うルールに従っとる。もっと多くの計算を与えれば与えるほど、もっと多くの画期的発見をするんや。
指数関数的成長への道
その関係は線形で、減速する兆候はない。これは、AI開発がもはや人間の創造性や時間によって制限されへんことを意味しとる。わしらがどれだけの計算能力をそれに捧げる気があるかによってのみ制限されるんや。
含意を考えてみてくれ。人間の研究者が月に一つの画期的洞察を持つかもしれん間に、このシステムは同じ時間枠で数十、数百の画期的発見を持てるんや。
わしらはAI能力開発の根本的な加速を見とるんや。
わしの予測はこうや。2025年、自分自身のアーキテクチャを継続的に自己改善するAIシステムの最初の商用展開を見ることになる。研究の画期的発見と実用的応用の間のギャップは、年から週に縮まるで。
2026年、複数のAI研究所がASI ARCスタイルのシステムを同時に実行して、AI革新が他のAI革新を加速するフィードバックループを作り出すことになる。わしらは過去10年間に経験したよりも多くのAI画期的発見を1年で見ることができるかもしれん。
2027年、ここからが本当に面白くなる。AIシステムが自分自身のより良いバージョンを設計するだけやなく、わしらがまだ想像もしとらん全く新しいカテゴリのAIを設計するようになる時や。
誰でもアクセス可能な技術
研究者らはすべてのコードをGitHubで公開した。参入障壁は驚くほど低い。16GBのRAMを搭載したGPUさえあればええんや。これは、もはや巨大テック企業だけの話やないことを意味しとる。大学、小さな企業、やる気のある個人でもこれらのシステムを実行できるんや。
ほとんどの人が見逃しとることはこれや。これはAIモデルをちょっと良くするだけの話やない。これはAI開発の重要な経路から人間を取り除く話なんや。
歴史上初めて、特定の領域（チェスや囲碁のような）やなく、知性そのものの基盤を作り出すことにおいて、人間の能力を真に超えて革新できる技術を手に入れたんや。
未来への展望
あんたが今日使っとるAIシステムは、これまでで最悪の状態や。そして改善の速度は指数関数的になろうとしとる。問題はこれがすべてを変革するかどうかやない。あんたがそれが起こった時に準備ができとるかどうかや。
わしのデジタルクローンがこれらの地殻変動的変化の先を行くために、ぜひチャンネル登録を押してくれ。AI設計AIの時代に取り残されたらあかん。この自律的革新の新時代を一緒に受け入れようや。
AI時代の勝者で第一人者になりたいか？今日、わしらのAI R&Dラボで実際のAI知識を使ってスキルを変革してくれ。わしが10分のビデオで扱えるものをはるかに超えてる。具体的なフレームワーク、詳細なトレーニングプログラム、AI経済でキャリアを築くためのステップバイステップシステムやで。
AI革命は歴史上最大の雇用市場変革を作り出しとる。問題はこれが起こるかどうかやない。もう起こっとるんや。あんたはそれから利益を得るポジションに就いとるか？
ラボ内では、理論を教えるだけやない。わしのチームが今実際に実装しとるシステムを共有しとる。ファーストムーバーズ自身のマーケティングを含む実際のビジネスに大きな結果をもたらしとるシステムや。
このレベルのコーチングとライブトレーニングが本来持つべき価格のほんの一部で、すべてをあんたに提供しとる。わしらに参加して、first movers.labsでラボについてもっと詳しく知ってくれ。
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