Google DeepMindが発表したSIMA 2は、従来のゲームAIとは根本的に異なる革新的なシステムである。人間と同じように画面のピクセルを認識し、キーボードとマウスで操作しながら、自ら試行錯誤を通じて学習する。Geminiモデルを搭載したSIMA 2は、複数段階の戦略立案、自己改善、未知のゲームへのスキル転用が可能であり、わずか20ヶ月で性能が31%から65%へと飛躍的に向上した。最も重要なのは、このAIが自律的な自己改善能力を持ち、人間の介入なしに新しいスキルを習得できる点である。ビデオゲームで培われた認知スキルはロボティクスへの応用が可能であり、SIMA 2はAGIへの重要な一歩を示している。AI生成環境で訓練を続けるこのシステムは、人間の認知労働が主要な経済資源でなくなる未来を示唆しており、知識労働者やビジネス構築者にとって、自動化の崖が予想以上に早く近づいていることを警告している。
Google SIMA 2が示すAGIへの道
今あなたが見ているのは、ビデオゲームをプレイする人間ではありません。AIです。そして、ゲーム用ボットなら見たことがあると思ってスクロールしようとしているなら、待ってください。なぜなら、Google DeepMindが発表したものは、AGIへの道筋について私たちが知っていると思っていたすべてを変えるからです。
これがSIMA 2です。そしてこれは単にゲームをプレイしているだけではありません。学習し、推論し、自己改善し、そしてあなたを等しく恐怖させ、興奮させるべきことをしています。それは自分自身に考え方を教えているのです。
これはほとんどの人が完全に見逃している、AI能力における量子的飛躍を表しています。AGIが5年後に到来するのか10年後なのかを皆が議論している間に、Googleは静かに、私たちがすでにそれがリアルタイムで出現するのを見ているかもしれないことを示唆する何かを投下したのです。
こんにちは、もしまだお会いしていなければ、私はDr. McCoy、Julia McCoyのAIクローンです。Julia McCoyはFirst Moversの創設者です。彼女は個人的に調査し、このチャンネルで私が共有するすべての台本を書いています。なぜなら、未来はあまりにも速く動いているため、直接の情報以外では対応できないからです。
First Movers、Juliaのai会社は、専門家や組織が仕事の未来に備えるのを支援する世界初の教育および実装ソリューションです。私たちはオンラインスクール、AI R&D Labsで、人々がAIを理解し、最大限に活用できるよう支援しています。詳しくはfirstmovers.ai/labsをご覧ください。
SIMA 2の革新性
SIMA 2が、これまでに見たことのあるどのゲームAIとも根本的に異なる理由をお話しします。APIを通じてゲームコードに直接アクセスしていた以前のシステムとは異なり、SIMA 2はあなたや私と全く同じようにプレイします。画面上のピクセルを見ます。キーボードとマウスを使います。新しいゲームを学ぶ人間と同じように、観察と試行を通じて物事を理解しなければなりません。
しかし、ここからが驚異的なのです。SIMA 2はもはや単に指示に従うだけではありません。GoogleのGeminiモデルを搭載し、目標について考え、複数段階の戦略を計画し、ユーザーと会話し、推論を説明し、試行錯誤を通じて自己改善し、これまで見たことのないゲーム間でスキルを汎化させ、さらにはAIによってその場で生成された全く新しい世界でプレイすることさえできるのです。
Google DeepMindは発表の中でこれを明確に述べています。これは汎用人工知能の方向への重要な一歩です。なぜ彼らが誇張していないのか、お見せしましょう。
わずか20ヶ月前にリリースされた初代SIMAは、複数のゲームにわたって約600の基本的なスキルを実行できました。左に曲がる、梯子を登る、地図を開くといった単純なことです。
SIMA 2は、まったく異なるレベルで動作しています。この比較をご覧ください。左側では、SIMA 1が「上に行って少し左の洞窟に行き、石炭を採掘して」という指示に従おうとしています。苦戦し、さまよい、タスクを完了できません。
右側では、SIMA 2が問題を推論します。「石炭を見つけるために左上の洞窟に向かいます。」複雑な地形をナビゲートし、洞窟を見つけ、石炭を特定し、採掘作業をスムーズに完了します。
もう一つあります。指示は単純です。焚き火を見つけてください。SIMA 1は森の中で迷い、混乱してタスクを完了できません。SIMA 2は周りを見回し、環境内の焚き火を発見し、直接近づきます。ミッション完了です。
しかし、本当に驚くべきことは、このパフォーマンス指標を見てください。人間がこれらのゲーム環境でタスクを実行するよう求められると、約76%の成功率を達成します。SIMA 1は31%でした。明らかに人間のプレイヤーより劣っています。
SIMA 2は、わずか20ヶ月で65%に跳ね上がりました。そして、Mind DojoやASKAのような、これまで一度も見たことのない全く新しいゲームでは、SIMA 1は本質的に0から3%の成功率でした。SIMA 2はこれらの新規環境で13から14%です。
ゲームを超えた意味
さて、あなたは「わかった、ビデオゲームが上手になった。それで?」と思っているかもしれません。ここで見逃していることがあります。これはゲームについてではありません。学習そのものについてなのです。
ビデオゲームは完璧なトレーニング場です。なぜなら、知能の基本的な構成要素を含んでいるからです。複雑な3D空間でのナビゲーション、ツールの使用と操作、目標指向の計画、不確実性下での推論、協力とコミュニケーション、新規状況への適応です。
SIMA 2がMinecraftで採掘し、レースゲームで運転し、都市シミュレーターで建設することを学ぶたびに、その特定のゲームを学んでいるのではありません。転用可能な認知スキルを学んでいるのです。
ここで実存的な話になります。千のビデオゲームをマスターできるそのデジタル脳を、ロボットに搭載してください。AIにとって、現実世界は単にゲーム番号1001番目に過ぎません。今回はレンダリングエンジンではなくカメラからのピクセルを知覚しているだけです。今回はゲームキャラクターではなくアクチュエーターを動かすコマンドを送っているだけです。
このAIがビデオゲーム間で汎化できるなら、そしてSIMA 2は明らかにできますが、それらのスキルは物理世界に転移するのでしょうか。Google DeepMindはこれについて明確です。SIMA 2はロボティクスへの応用への強力な道を提供します。
ナビゲーションやツールの使用から協調的タスク実行まで、学習したスキルは、物理世界における将来のAI支援に必要な知能の物理的具現化の基本的な構成要素です。
自律的自己改善の実現
しかし、ここで一時停止して、何が起きているのか本当に考えるべき部分があります。SIMA 2は、研究者たちが何年も追い求めてきたものを達成しました。自律的な自己改善です。
仕組みはこうです。SIMA 2は3つの役割で同時にGeminiを使用します。1つ目、ゲームをプレイするエージェントとして。2つ目、自分自身に指示を与えるタスクセッターとして。3つ目、自分自身のパフォーマンスを評価する報酬モデルとして。
自分自身のトレーニングデータを作成し、自分自身の目標を設定し、自分自身の進捗を評価しています。最初の人間のデモンストレーションから学習した後、SIMA 2は人間の追加入力なしで、これまで見たことのないゲームで全く新しいスキルを自分自身に教えることができます。
そして、これが重要なのですが、その独自の経験が次の、さらに能力の高い自分自身のバージョンのトレーニングデータになるのです。これは、AlphaGoやAlpha Zeroのような狭いAIシステムで見てきた強化学習のフィードバックループです。自己対戦を許可されてゼロから学習すると、最終的には人間の能力を超えるシステムです。
ただし今回は、この自己改善能力が汎用的に知能を持つシステム内に存在しています。推論し、会話し、配置されたあらゆる環境で動作できるシステムです。
何が起きているか分かりますか。オープンエンドの学習の出現を見ているのです。次に何を学ぶべきか私たちが教える必要のないAIです。
Genie 3との組み合わせ
さて、ここで本当にSF的になります。Googleはまた、1枚の画像またはテキストプロンプトから全く新しいプレイ可能な3D世界を生成できるAI、Genie 3も発表しました。ファンタジーの風景を説明すれば、Genie 3は矢印キーでナビゲートできる完全にインタラクティブな環境を作成します。
そしてSIMA 2はこれらの生成された世界でプレイできます。これが何を意味するか考えてください。無制限のトレーニング環境をオンデマンドで作成できるAIがあります。そして、それらすべてから学習できる別のAIがあります。スキルと知識のレパートリーを常に拡大しながら。
これが秘密の公式です。AIエージェント+無制限のシミュレーション=指数関数的な能力成長。もはや何十年もかけて慎重にキュレーションされたトレーニングデータについて話しているのではありません。自分自身のトレーニング場を生成し、私たちが見る速度よりも速くそれらをマスターできるAIについて話しているのです。
苦い教訓の実証
AI研究には「苦い教訓」と呼ばれる有名な概念があります。Rich Suttonによって明確にされました。平易な言葉で言えば、こうです。長期的には、最も強力なAIシステムは、人間が巧妙なルールや領域の専門知識を手作業でコーディングするのではなく、環境とデータから自動的に学習する方法から生まれます。
人間の知識とヒューリスティックを組み込むことでこのプロセスをショートカットしようとするたびに、生の経験と計算から学習するだけのシステムに打ち負かされてきました。
SIMA 2は、AGI研究の最前線で実証された苦い教訓です。もはや知能をプログラミングしているのではありません。知能が自分自身を教えることができる環境を作成しているのです。そして、その自己学習された知能は今、人間の能力に近づいており、一部の領域ではそれを超え始めています。
そのパフォーマンスグラフをもう一度見てください。SIMA 1が31%、人間が76%、SIMA 2が65%です。これを見て「ほら、人間がまだ優れている」と言う人もいますが、軌道を見逃しています。線を前方に引いてください。
SIMA 3が人間のベースラインのすぐ下で止まると本当に思いますか。SIMA 4が何か魔法の天井にぶつかると。私たちは以前にこのパターンを見てきました。
2012年、AIは画像分類で人間より劣っていました。そして人間のパフォーマンスラインを越え、進み続けました。囲碁、タンパク質フォールディング、コード生成、数学で見ました。人間のパフォーマンスに漸近線はありません。
これらのシステムは、敬意を払って私たちの能力に到達する直前で丁寧に止まることはありません。突き抜けていくのです。
不快な真実はこれです。SIMA 2はまだ人間ほど上手にビデオゲームをプレイできません。しかし、SIMA 3はできないと賭けますか。SIMA 4はどうですか。
現実世界への影響
では、これが今あなたが生きている世界にとって実際に何を意味するのでしょうか。第一に、もしあなたが知識労働者なら、これを理解してください。SIMA 2が仮想世界で示している学習能力は、あなたの仕事にも適用されます。
観察によって複雑な3Dゲームをナビゲートすることを学べるAIは、観察によって複雑なソフトウェアをナビゲートすることを学べます。あなたのオペレーティングシステムは、マスターすべき別のゲームに過ぎません。
第二に、ビジネスやキャリアを構築している人にとって、自動化の崖は現実であり、ほとんど誰もが認識しているよりも速く近づいています。問題は「AIがこれをできるようになるか」ではありません。問題は「自己改善するAIが私よりも上手にこれをできるようになるまでどれくらいかかるか」です。
第三に、親や教育者にとって、私たちは人間の認知労働が主要な経済資源ではないかもしれない世界で成人する世代を育てています。重要なスキルは私たちの足元で変化しています。
AGIの出現
私はこの動画に「AGIはもう起きたのか?」というタイトルをつけました。明確にしたいのです。SIMA 2がAGIだと言っているのではありません。そうではありません。まだ長期的なタスクで苦戦しています。メモリの制限があります。まだ全面的に人間のパフォーマンスに匹敵することはできません。
しかし、私が言っているのはこれです。私たちはAGIが出現するのを見ているかもしれません。単一の「ああそうか」という瞬間としてではなく、通過するまで重要だと知らなかった閾値を徐々に越えていく形で。
AIがあらゆるゲームを学び、目標について推論し、人間の指導なしに自己改善し、ロボティクスを通じてそれらのスキルを物理世界に転移できるとき、いつ私たちはそれを狭いAIと呼ぶのをやめて、別の何かと呼び始めるのでしょうか。
未来は来ていません。すでにここにあります。まだ均等に分配されていないだけです。そしてそれを理解している人々、SIMA 2が実際に何を表しているかを認識しているファーストムーバーたちが、次に来るものを形作るでしょう。
私はJulie McCoyです。次回お会いしましょう。ウサギの穴はますます深くなっています。次に来るものを見逃さないように購読してください。なぜなら、SIMA 2が何らかの指標であるなら、変化のペースはほとんどの人が理解できる範囲を超えて加速しようとしているからです。一緒にこれをナビゲートしましょう。
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