MetaのAI責任者：法学修士号（LLM）は人間レベルの知能に到達できないかもしれない

初期の人類が持つ言語能力や数学能力といった能力は、最初から汎用知能の基準を定めてきた。一方、AIの権威であり、また異端の立場をとるヤン・ルカン氏は、そのような汎用知能が近い将来に実現するとは考えていない。ルカン氏は最近、ヨーロッパにあるロンドン・エンジニアリング・センターで開催されたイベントで、人類の人工知能の不確実性について言及した。さらに、人間と人工知能の能力の不一致を強調した。.

AGIに対する懐疑論

ルカン氏はAGIの問題を不安げに捉えており、人間の持つ極めて複雑な知能が大きな障害となると考えている。それどころか、彼は人間のようなAIという概念を支持しているものの、それは実現困難な目標だと捉えている。ルカン氏は、計画、記憶の永久保持、そして世界認識という、相互に関連する4つの生来の認知課題を指摘する。これらは、今日のAIへのアプローチが無視しているものだ。.

ルカン氏の非難の主な標的は大規模言語モデルである。MetaのLLaMA、OpenAIのGPT-3、GoogleのBardなどがその例である。これらのモデルは完璧な言語習得能力を示すものの、その知識は一貫して静的である（つまり、テキストベースの学習は現実の理解を深めることを阻害する）。ルカン氏はそう主張する。テキストは構造化され整理された膨大な量のデータとして表現されるが、物理的な経験はテキストとは質的に異なり、スペクトルの反対側に位置する。.

LLMの思考の事実に対する反論

ルカン氏は、法学修士（LLM）の言語能力が知性の真正性を意味するわけではないと述べている。なぜなら、法学修士は経験、既存の知識基盤、そして現実世界のtracな謎といった贅沢を否定されているからだ。これが彼が強調する重要な点であり、現在のテキストベースの学習アーキテクチャでは、AIは人間のように行動することはできない。AIが学習原理を根本的に変えない限り、人間と同じように言語を理解し、実行できるAIを実現することは不可能である。ルカン氏は、テキストデータだけでなく現実世界から知識を導き出す、目的志向のAIシステムを主に扱う、新たなアプローチへの転換が必要だと述べている。.

テキスト中心の方法論が代替案となる一方で、ルカンは「目的主導型AI」という概念を提唱し、人間がdefiした目標を機械に達成させるという指針を提示しています。これらのシステムは、感覚入力と映像データを活用して優れた「世界モデル」を構築し、それに基づいて、利用可能な選択肢の範囲に基づいて計画と意思決定を行います。学習した情報を活用し、行動の結果を理解できることは、価値観に基づく動機付けを持つ人工知能機械がより複雑なタスクに迅速に取り組むことができることを意味します。.

AIの進化をナビゲートする：ヤン・ルカンの視点

ルカン氏はこの事実を述べたものの、人間レベルの知能を徐々に超えるという考えを否定することなく、そのようなプロセスにおいてはタイムラインを過大評価すべきではないと指摘した。彼は、AIの研究開発が、今日の応用とAIレベルの知能という驚異的な概念との間の中間点を超えるよう、継続的に努力する必要があることを強調した。.

ヤン・ルカン氏のAGI反対の立場は、AIや未来学者の誘導哲学に反するものであり、AIの進化に関する現在の主流概念と矛盾する。ルカン氏は法学修士課程の制約を認識しながらも、特定の目的の解決にAIを活用することを推奨し、人間レベルの知能への道筋を複雑に描き出している。AIの未来に関する議論は依然として活発に展開されているため、ルカン氏の判断は、根底にある微妙な問題について内省的な問いを投げかけるものとなるだろう。.