イーロン・マスクが2026年をシンギュラリティの年と宣言した。AnthropicのClaude Codeが開発者すら驚かせる成果を出し、Googleエンジニアが1年分の仕事を1時間で完了させたと報告。Boston DynamicsのAtlasロボットがヒュンダイ工場で稼働を開始し、NvidiaはAIによる完全自動運転を実現するAlpameoを発表。継続学習、ロボティクス、自律システムの急速な進歩により、人類は真のシンギュラリティへの入り口に立っているのかもしれない。
イーロン・マスクが2026年をシンギュラリティの年と宣言
さて、これは公式発表です。イーロン・マスク本人が、2026年がシンギュラリティの年になると宣言しました。これが途方もない主張であることは分かっていますし、イーロンがこのような野心的な予測をすることで知られているのも事実です。しかし、この新年が始まったばかりのここ数日間で私たちが目にしてきたことは、すでに驚異的なものばかりです。
Claude Codeが開発者すら驚かせる
では、なぜこのツイートが存在するのか、その背景から始めましょう。イーロンはこれを、AnthropicのClaude Codeについての議論への返信として書きました。Claude Codeがその開発者たちさえも驚かせ続けているという話です。
基本的に、Claude Codeを開発している人々は、原子レベルに至るまでその仕組みのすべてのステップを理解していると言います。それでも、出力は常に彼らを驚かせ続けるのです。開発者の一人は、彼らが召喚しているものに本当に魅了されていると言っています。興味深い言葉の選び方ですね、「召喚」という言葉。彼はまた、もしGoogleにいた頃にこのツールがあれば、6年分の仕事を数ヶ月に圧縮できただろうとも言っています。
Googleエンジニアが1年分の仕事を1時間で完了
さて、このような突飛な主張を聞くのはこれが初めてではありません。このツイートが公開されるちょうど1日前、Googleの主任エンジニアがこう書いています。
冗談ではないし、面白い話でもない。我々は昨年からGoogleで分散エージェントオーケストレーターの構築を試みてきた。様々な選択肢があり、全員の意見が一致しているわけではない。私はClaude Codeに問題の説明を与えた。それは我々が昨年構築したものを1時間で生成した、と。
そうです、これはGoogleのエンジニアが、Claude Code——彼ら自身の製品ですらない——が彼らの会社での1年分の仕事をたった1時間でやってのけたと話しているのです。これがシンギュラリティを叫んでいないとしたら、何がそうなのか分かりません。
継続学習という次なるブレークスルー
そして、ここから状況が変わり始めます。なぜなら、人々が指摘している次の大きなブレークスルーは、単により速い、またはより良いモデルではないからです。それは継続学習です。一度だけ訓練されるのではなく、その場で学習し適応できるAIシステムです。そして、それが私たちに何をもたらすかは誰にも分かりません。
彼らがそれをシンギュラリティと呼ぶのには理由があります。何が起こるか分からないからです。そう遠くない将来、知能のうち人間が占める割合はかなり小さくなるでしょう。ある時点で、人間の知能の総和は全知能の1%未満になります。
そして、もし物事がカウトレベル2に達したら、人間の知能について話していることになります。人口の大幅な増加と知能増強を想定しても——全員がIQ1000を持つような大規模な知能増強があったとしても——そのような状況でさえ、人間の集合知はおそらくデジタル知能の10億分の1になるでしょう。とにかく、デジタル超知能のための生物学的ブートローダーはどこにあるのでしょうか。
複合的なシステムの進化
これは極端に聞こえるかもしれませんが、注目すべき重要な点は、彼が一つの単独のブレークスルーについて話しているのではないということです。彼は複合的なシステムについて話しているのです。私たちが行っているすべての進歩が互いの上に積み重なっていく。そして、知能が継続的に学習し、仕事を自動化し、大規模に稼働できるようになると、曲線は線形ではなくなります。つまり、シンギュラリティが始まるのです。
Boston DynamicsのAtlasがヒュンダイ工場で稼働開始
さらに驚くべきことに、私たちはすでにこれがソフトウェア以外の分野でも現れ始めているのを目にしています。Boston DynamicsのAtlasロボットが正式にヒュンダイの工場で働き始めました。この身長5フィート9インチ（約175cm）、体重200ポンド（約90kg）のAI搭載ヒューマノイドは完全に自律的に動作し、人間を超える動きが可能です。
正直に言わなければなりません、見るたびに、自分の目で見ているものが信じられないんです。Atlasが研究室の外に出たのはこれが初めてですか？
これがAtlasが研究室から出て実際の仕事をするのは初めてです。
60 Minutesが実際にこれについて素晴らしい特集をしています。ぜひチェックすることをお勧めします。残念ながら、著作権の関係でこれ以上は再生できないかもしれませんが、この技術がどれほど速く進歩しているか、そしてどれほど主流になりつつあるかは驚異的です。
Google DeepMindとの提携
Boston Dynamicsは最近Google DeepMindとの提携も発表しました。DeepMindの基盤モデルがAtlasに搭載されることになります。つまり、おそらく最も堅牢な物理的ロボットを持っているBoston Dynamicsが、Googleの助けを借りて、最もスマートなロボットも持つことになるのです。
同社は2027年初頭にヒュンダイに加えて追加の顧客を獲得する予定で、2028年までに年間3万台のロボットを生産できる新しいロボット工場を建設する計画もあります。
ですから、Boston Dynamicsは間違いなくこの分野で注目すべき企業です。そして、おそらく何十回も言ってきましたが、AI搭載ロボティクスに関しては、これからの数年間は驚異的なものになるでしょう。これは正直なところ、今私が最も強気で、最もワクワクしている分野です。
NvidiaがAlpameoを発表——自動運転のための推論モデル
しかし、それだけではありません。Nvidiaも今週、ロボティクスに関する大きな発表をしました。Alpameoを発表したのです。基本的に自動運転のための推論モデルです。これからお見せするクリップは少し長く、音楽をミュートしなければならないかもしれませんが、これは正直、私が今まで見た中で最もクレイジーなものの一つです。では、見てみましょう。
これからご覧いただくものはすべてワンショットです。ハンズオフです。目的地へのルーティングを行います。シートベルトを締めてください。
到着しました。
レベル4自動運転の実現へ
そうです、私たちは本当に完全自動運転の解決の瀬戸際にいます。私たちは今、新しいまたは稀なシナリオを一歩一歩考え抜くことができる推論システムを持っています。これにより能力と説明可能性が向上し、これはスケールにとって極めて重要です。
そしてNvidiaは、Lucid、JLR、Uber、Berkeley Deep Driveを含むモビリティリーダーや業界専門家がすでにAlpameoに関心を示していると主張しています。レベル4自動運転を可能にする推論ベースのAVスタックを開発するためです。
レベル4自動運転とは、基本的に車がほぼすべてのことをできる段階ですが、特定の状況下でのみです。そして、何が起こっているかを少なくとも監視し、必要に応じて引き継ぐために、人間のドライバーがまだ存在する必要があります。
次の最終段階はレベル5自動運転で、人間が車内にいる必要すらありません。私たちはおそらくそこからまだ少し離れていますが、明らかにそれが私たちの向かっている方向です。
運転に関わる仕事への影響
そして、運転を中心に展開するすべての仕事について考えてみてください。トラック運転手、タクシー運転手、Uber、Lyft、配達ドライバー、Amazon、FedEx、UPS。公共交通機関、バスの運転手、スクールバスの運転手、さらには産業用や特殊車両のオペレーターもいます。
つまり、リストは延々と続きます。私たちは何百万人もの人々の仕事が、より安全で、より安価で、よりスマートで、より効率的な具現化されたソフトウェアに取って代わられる可能性について話しているのです。
2026年はシンギュラリティの年か
さて、私たちが見てきたすべてのこと——AIの加速、継続学習、ロボティクス、自律システム、インフラストラクチャ——を踏まえて、2026年がシンギュラリティの年だというイーロン・マスクの主張について、皆さんはどう思いますか？本当の閾値を超えようとしていると思いますか、それとも見かけよりまだ遠いと思いますか？コメントで教えてください。
とにかく、これがここ数日間の大きなAIニュースのすべてでした。このまとめを楽しんでいただけたなら、いいねボタンを押して、新しい方はぜひチャンネル登録してください。そしていつものように、次の動画でお会いしましょう。
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