一般的な人工知能（AGI）と大手言語モデル（LLM）の関係と違いは、人工知能の現在の分野で重要な問題です。 AGIは、特定のタスクでうまく機能するだけでなく、人間の知性を完全に理解およびシミュレートするシステムとして定義されます。大規模な言語モデルは自然言語処理に大きな進歩を遂げていますが、「幻想」の作成や因果的推論能力の欠如など、多くの制限があります。これらの問題の存在は、世界を真に理解するモデルを構築する必要性を強調しています。
AGIの中核は、データの表面的な処理だけでなく、深い認知と推論を実行する能力です。大規模な言語モデルはスムーズなテキストを生成できますが、複雑な因果関係を理解し、論理的推論を実施するにはまだ不十分です。このギャップにより、AGIの実装は、現在の技術的枠組みを超える必要があるより挑戦的な目標となります。
大規模な言語モデルの主要な問題は、「幻想」、つまり、事実と一致しないコンテンツを生成する傾向があることです。この現象は、モデルには世界を理解し、推論を実施する根本的な欠陥があることを示唆しています。対照的に、AGIはより強力な因果推論能力を持ち、より正確な予測と決定を下すために、データから深い構造と法則を抽出できるはずです。
AGIを実装するための鍵は、因果推論を実行できるモデルを構築することです。このモデルは、データ間の相関関係を理解する必要があるだけでなく、その背後にある因果関係を明らかにする必要があります。このようにして、AGIは人間の認知プロセスをより適切にシミュレートでき、それにより複雑な環境でよりスマートな決定を下すことができます。
一般に、AGIモデルと大規模な言語モデルの違いは、それらが本当の理解を持っているかどうかです。大規模な言語モデルは言語タスクの処理においてうまく機能しますが、理解と推論を改善する必要があります。因果的推論を行い、世界を理解できるモデルを構築することは、AGIを実現するための重要な方向であり、人工知能の将来の発展の重要な目標です。