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人工知能総合システム（AGI）。ついにそこに至る道筋が見えてきたと思います。見ていきましょう。
人工知能総合システム、略してAGIが正確に何を意味するのかについての一致した定義はありません。しかし、多くの人は人間に匹敵するか、それ以上の知能を意味すると考えています。そして、AI研究者たちから私が受ける一般的な印象では、AGIは数年先、もう少し長いかもしれませんが、おそらく10年未満で実現するだろうということです。
例えば、Google DeepMindの最高経営責任者であるデミス・ハサビスは最近、AGIはおそらくほんの数年先だと述べています。
「私たちは20年以上この研究に取り組んできました。AGIについては、人間が持つすべての認知能力を発揮できるシステムであるという一貫した見解を持っており、それに近づいてきていると思います。しかし、おそらくまだ数年先でしょう。」
OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは昨年、「数千日以内に超知能が実現する可能性がある」と書きました。そして先月、彼はブログでやや曖昧に「AGIを示唆するシステムが視野に入ってきている」と付け加えました。彼はAGIを一般的に「多くの分野で、人間レベルの、ますます複雑な問題に取り組むことができるシステム」と定義しています。
彼がブログを単独で生き続けさせた功績は評価できるでしょう。
AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイは、AGIという表現が「マーケティング用語」だと考えるため好きではありません。しかし彼も、彼がAGIと呼びたくないAGIが数年先に実現すると信じています。
「AGIは私にとって明確に定義された用語ではありません。常にマーケティング用語だと思ってきました。しかし私の考え方としては、ある時点で、ほとんどすべての人間よりもほとんどすべてのタスクにおいて優れたAIシステムが実現するでしょう。私が使っている表現は『データセンターの中の天才国家』です。それはデータセンター内のすべての力と、すべての肯定的なことと、もちろん否定的なことをも表す表現です。それは私たちが今後2、3年以内にかなり高い確率で実現するだろうと思うものです。」
一般的に、シリコンバレーの人々は「AGIを感じている」と言います。これらの人々と明らかに多くの時間を費やしているケビン・ルースは、最近のニューヨーク・タイムズのエッセイで、AGIの最初の主張は「おそらく2026年か2027年、しかし早ければ今年にも」来るだろうと書いています。
しかし一方で、技術開発に携わる人々は、言うなれば、やや楽観的すぎる傾向があります。やや現実的な部外者の意見を持つ認知科学者ゲイリー・マーカスは最近こう書いています：「GPT 4.5がどれほど期待外れだったかを考えると、今後2〜3年以内に人工知能総合システムが到達する可能性はほぼゼロだと思います。」
彼が言いたいのは、GPT 4.5は基本的にとても小さな進歩で、しかも遅すぎたということです。しかしマーカスでさえもAGIは来ると考えています。ただ、現在のモデル、大規模言語モデルやトランスフォーマーモデルでは到達できないと考えているのです。以前述べたように、私もその点では彼に同意します。正直なところ、テキストから知能を育てられるという考えは少し馬鹿げているように思えます。
「まあ、サビーネは知能について何を知っているのか？」と言えるでしょう。もっともな意見です。私は実在していないかもしれませんね。しかし現在、ほとんどのAI専門家は、現在のモデルではAGIに到達する可能性が低いということで一致しています。
これは、人工知能学会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）が2024年夏から2025年春にかけて実施した最近の調査からわかります。彼らは約500人のAI専門家に尋ね、4分の3が「現在のAIアプローチをスケールアップする」ことでAGIが実現することは「可能性が低い」または「非常に可能性が低い」と考えていることがわかりました。
この問題の良い例がこの掛け算表です。これは最近のGPTモデルの一つが大きな数字の掛け算に成功する頻度を示しています。モデルが多く訓練されるほど、ますます大きな数字を扱うことが上手になってきていますが、依然としてパターンを学習していません。
一方では、「まあ、この問題は簡単に解決できる、こういった目的には数学ソフトウェアに切り替えるだけでいい」と言えるでしょう。しかし他方では、これは膨大なデータで訓練された後でさえ、大規模言語モデルは掛け算の仕組みを一般的に理解していないことを示しています。その仕組みを説明する無数の教科書にアクセスでき、数を掛け算するコードを書くことができるにもかかわらずです。明らかに何かがうまく機能していません。
しかし、これらのモデルでなければ何でしょうか？近い将来より関連性を持つようになると思われる2つの発展があります。1つは、ある種の記号的推論、つまり基本的に論理的な核を導入することです。この記号的推論をニューラルネットワークと組み合わせると、「ニューロシンボリック」と呼ばれ、これがDeepMindのalphaproofが印象的な数学能力を達成するために使用したものです。
AI研究者たちは「知識グラフ」と呼ばれるもので記号的推論を大規模言語モデルに接続しようとしてきました。これらは基本的にテキストをその論理的関係に分解する試みです。これは来るでしょうし、推論能力の向上につながるでしょうが、最終的にはAGIに到達しないと思います。なぜならほとんどのテキストは論理的ではないからです。大規模言語モデルの根本的な問題を解決することはないでしょう。つまり、記号的推論は来るでしょうし、それは良い傾向ですが、それを既存のモデルに取り付けるだけでは十分ではないでしょう。
進行中のもう一つの発展は、AI研究者が「世界モデル」と呼ぶものです。これらは、まあ、世界の予測モデルです。最も単純なケースでは、3D空間内の物体の動きなどに関するものです。しかし、あらゆる種類のデータに対する予測モデルがあれば、それをより抽象的なアイデアにも使用できます。
Metaのヤン・ルカンはこれを次のように説明しています：「まず、世界モデルという概念は、システムが世界の状態について何らかの考えを得て、世界の自然な進化から生じる世界の後続の状態や、エージェントが取るかもしれない行動から生じる状態を予測できるという考えです。」
そして再びデミス・ハサビスが世界モデルの重要性について述べています：「まず第一に、一般的なモデル、私たちが世界モデルと呼ぶものを構築する必要があります。あなたの周りの世界、世界の物理学、世界のダイナミクス、世界の時空間的なダイナミクス、そして私たちが住んでいる実世界の構造を理解するためです。」
だから私が思うのは、私たちが見るであろうのは、世界モデルと記号的推論の組み合わせであり、それはLLMをツールとして使用することができますが、その逆ではありません。そしておそらく少なくとも5年はかかるでしょう。
それまでの間、おそらく一部の企業はAGIの主張から後退し、代わりに文学やウェブ検索などの専門的なタスクにますます優れたシステムを開発するでしょうが、「一般的な」知能はないでしょう。これが、サム・アルトマンがAGIへの道は突然の飛躍ではなく連続的なものになるだろうと書いている理由だと思います。それは、GPT-5がついに登場したとき、それが人間レベルの知能に全く近くないという人々の失望を先取りするためです。
しかし、ダリオ・アモデイの「データセンターの中の天才国家」という表現は興味深い疑問を投げかけます：どんな天才が自発的にデータセンターで人生を過ごすでしょうか。しかし、どんな天才が自発的にアカデミアで人生を過ごすでしょうか。
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