AGI（人工知能）とは何か？

一般的な人工知能の定義と中核概念

一般人工知能（AGI）とは、人間と同じかそれ以上に、あらゆる認知タスクを理解し、学習し、推論し、適応し、創造する知的システムのことである。 AGIは、チェスをしたり、地図を読んだり、会話をしたりといった単一のスキルに限定されるのではなく、領域を横断し、文脈を横断し、汎用的な能力を持つ。新しい、これまで経験したことのない問題に直面したとき、AGIは、人間と同じように、知識と経験を新しいシナリオに移すことによって、実現可能な解決策を迅速に形成することができる。AGIの核心は「普遍的」という言葉にある。各タスクを再プログラミングしたり、手動でデータに注釈を付けたりすることなく、AGIは自律学習、自己反省、環境との相互作用を通じて、その能力の限界を拡大し続けることができる。.AGIは、自然言語の深い意味を理解し、常識的な推論と価値判断を持ち、日常的な家事をこなすだけでなく、科学的発見に参加することもできなければならない。

一般人工知能の歴史と背景

• ダートマス会議1956：人工知能の始まり」1956年、米国ニューハンプシャー州ダートマス会議は、学問としての人工知能（AI）の公式な出発点として広く知られている。この会議の発起人はジョン・マッカーシー、マービン・ミンスキー、クロード・シャノン、ノエル・ニューウェルで、彼らが初めて「人工知能」という言葉を提唱した。人工知能」という言葉が初めて作られ、「人間の知性を必要とする作業を機械に行わせる」という研究目標が確立された。この会議がAI研究の正式な始まりとなり、その後の一般人工知能（AGI）研究の基礎を築いた。この時期、研究者たちは論理的推論、エキスパート・システム、ニューラルネットワークの予備的探求といった初期のAI概念を開発した。
• 1970年代～1980年代：AIの冬と技術的ボトルネック, 1950年代後半から1960年代前半にかけてのAI研究の初期の進展（例えば、1950年のチューリングテストの導入）にもかかわらず、AIの分野は1970年代前半に「最初のAIの冬」に見舞われた。1970年代初頭の「AIの冬」。技術的なボトルネック（記号論的アプローチの限界、実用的なアプリケーションの欠如など）や資金援助の打ち切りにより、研究の進展は遅れ、AIに対する国民や政府の期待と実際の成果との間には大きな隔たりがあった。この時期、エキスパート・システム（MYCINなど）は特定の領域では優れた性能を発揮したが、一般化能力には限界があり、AIの冬をさらに悪化させた。
• 1990年代～2000年代：統計学習とディープラーニングのルネッサンス 人工知能分野は1980年代後半から1990年代にかけてルネッサンスを経験した。バックプロパゲーション・アルゴリズムのブレークスルー（1986年）は、多層ニューラルネットワークの学習を推し進め、ディープラーニングの基礎を築いた。1997年には、IBMのディープ・ブルーがチェスのチャンピオン、カスパロフを破り、特定のタスクに特化したAIの優位性を実証した。同時に、インターネットとビッグデータの台頭は、統計的学習のためのデータ基盤を提供し、記号的学習から統計的学習（機械学習など）へのシフトを推進した。
• 2012年、ディープラーニングの爆発的普及とAGIの復活：2012年、AlexNetがImageNetコンペティションで優勝し、ディープラーニングが爆発的に普及。2022年：ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の登場により、「一般知能」の胎動を直感的に感じられるようになり、AGIが復活。2022年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の出現により、一般人は「一般知能」の原型を直感的に感じることができるようになり、AGI研究は新たなステージへと押し上げられる。
• 2022年以降のAGIの展望と課題：常識的推論、因果関係理解、倫理問題などを含む大規模言語モデル（GPTファミリーなど）は、マルチモーダル処理や強化学習などの分野で進歩を遂げているが、AGIの実現には、認知科学、計算効率、倫理的バランスなどのブレークスルーが必要。

一般人工知能のコア技術

• 超大規模マルチモーダル事前学習モデル：現在のAGIのコア技術の1つは、超大規模マルチモーダル事前学習モデルであり、言語、画像、音声などの異種情報の処理を統合することにより、クロスモーダルな理解と生成を実現する。例えば、Transformerアーキテクチャ（GPTシリーズなど）は、Attentionメカニズムを通じて文脈情報を取り込むことで、自然言語処理やマルチモーダルタスクのブレークスルーを推進している。これらのモデルは、大規模データと演算支援に依存しており、AGIにおける「一般知能」を実現する鍵となる。
• 人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）：RLHF（人間のフィードバックからの強化学習）は、人間のフィードバックを通じてモデルの動作を最適化し、システムの動作を人間の価値観に合わせ、有害な出力を減らします。例えば、ChatGPTは人間のフィードバックによって微調整され、対話の質と安全性を向上させます。この手法は強化学習と人間の監視を組み合わせたもので、AGIが「整合性」という目標を達成するための重要なツールである。
• Meta-LearningとFew-Shot Learning：Meta-LearningとFew-Shot Learningは、モデルが少量のデータで新しいタスクに素早く適応することを可能にし、「見て見て」のクロスタスク移行を可能にする。例えば、Meta-Learningは、Meta-Trainingを通じてモデルの汎化を最適化し、サンプル数の少ないシナリオに適している。
• 身体化された知能とシミュレーションの移行：身体化されたAI（EAI）は、ロボットや仮想エージェントを通じて現実世界での経験を蓄積することで、シミュレーションから現実への移行を可能にする。例えば、EAIは環境との相互作用を通じて物理法則やスキルを学習し、複雑な環境におけるAGIの自律的な意思決定を促進する。
• 解釈可能性と因果推論：解釈可能なフレームワーク（因果推論など）は、人間がモデルの意思決定ロジックを理解するのに役立ち、AGIの信頼性を高める。例えば、因果関係グラフモデルを通じてモデルの動作を分析することで、「ブラックボックス」問題を軽減し、ユーザーの信頼を高めることができる。

一般人工知能の応用分野

• 科学的発見：新薬、新エネルギー、新素材の開発を加速させるために、文献を自動的に読み、仮説を立て、実験をデザインする。
• パーソナライズされた教育：生徒の感情や知識の盲点をリアルタイムで分析し、何千人もの生徒のためのインタラクティブな教育ソリューションを生成する。
• インテリジェント・ヘルスケア：画像診断、遺伝学、医療記録を分野横断的に統合し、解釈可能な診断と治療の意思決定サポートを医師に提供する。
• インテリジェントな都市管理：交通、エネルギー、セキュリティ、気象ビッグデータの統合、リアルタイムでの地域全体の最適化
• デジタル・クリエイティブ産業：閾値ゼロのパーソナライズド・コンテンツ制作を促進するために、人間と一緒にスクリプトを書き、作曲し、デザインする。

一般人工知能の課題

• 価値観の調整という難問：人類が進化していく中で、システムの目標が人類の長期的な全体利益と整合性を保つようにすること
• 不十分なブラックボックスの解釈可能性：複雑なモデルの意思決定リンクは人間には理解しにくく、規制や信頼構築の妨げになる。
• 法的・倫理的格差：法的責任、プライバシー保護、雇用への影響に関する規則は、テクノロジーの進歩のペースに大きく遅れをとっている。