Google DeepmindのCEOであるDemis Hassabisは、最新のインタビューで、人工的な一般情報（AGI）が今後5年から10年以内に最初の形を導くと予想されると述べました。しかし、彼はまた、テクノロジーにはまだ多くの重要な課題があると指摘しました。
ハッサビスは、ディープマインドのロンドンオフィスでメディアからインタビューを受けました。彼は、今日のAIシステムは特定のタスクでうまく機能しますが、まだ多くの基本的な機能が欠けていると強調しました。彼はAGIを「人間のすべての複雑な能力を実証できるシステム」と定義しています。彼の意見では、AGIを実装するための鍵は、AIシステムに物理的な世界を本当に理解させることです。
ハッサビスは、研究者が自律計画と問題解決の能力を作成する際の進展にもかかわらず、これらの能力を現実のシナリオに移行することは困難な課題のままであると述べました。 「重要なのは、計画の計画とプロキシ行動を計画し、それらを現実の世界に適用しながら、私たちの周りの世界のモデルを構築できることです」と彼は言いました。
世界モデルについて話すとき、ハッサビスは、研究者が最近この分野である程度進歩したが、世界モデルと計画アルゴリズムを効果的に組み合わせる最良の方法を見つけることが依然として重要な問題であると考えています。同様に、ハッサビスに対する慎重な態度は、メタの主任研究者であるヤン・レクンです。彼はまた、彼自身の開発のアイデアを積極的に探求しています。
ハッサビスの最新の見解は、2024年8月に彼が言ったことと一致しています。彼は、テクノロジーの長期的な可能性が過小評価されている間、現在のAI能力はしばしば過大評価されていると信じていました。メタクルス予測プラットフォームユーザーの予想の中央値によると、AGIは2030年頃に利用可能になります。
現在、AGIがAI業界でやってくる方法について、ますます疑問があります。新しい調査によると、ほとんどのAIの研究者は、大規模な言語モデル（LLM）だけではAGIを達成できないと考えています。 Openaiは最近、AIモデルの破裂能力がAGIの急速なブレークスルーに直接つながるのではなく、AGIの開発を継続的な進化の段階的なプロセスとして直接つながることはないと考えて、以前の見解を変更しました。 Microsoft CEOのSatya NadellaはAgiの予測に疑問を呈し、この見解を「意味のないベンチマークハッカー」と呼び、AI開発が真の経済的利益の提供に焦点を当てることを望んでいました。
キーポイント：
AGIは今後5〜10年で達成されると予想されますが、技術的な課題は残っています。
現在のAIシステムは、特定のタスクでうまく機能しますが、人間の複雑な能力がありません。
AGIがどのように実装されているかについての業界の見解は、大規模な言語モデルを依存できないと信じて、徐々に慎重になりつつあります。