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AGI への道はオープンソース AI によって貫かれます
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- AbnAsia.org
- @steven_n_t
"CDS 創設ディレクターで先駆的な AI 研究者であるヤン・ルカン氏は、挑発的なポッドキャスト エピソードの中で、「今日の大規模言語モデル (LLM) は、私たちを汎用人工知能 (AGI) まで連れて行ってくれるわけではない」と大胆な主張をしました。 LeCun 氏は、Lex Fridman 氏との対談で、GPT-4 や Meta 独自の LLaMA モデルなどの LLM は有用であり、多くのアプリケーションを可能にするものの、根本的に制限があると主張しました。
LeCun 氏は、LLM には、推論、計画、永続メモリなど、真にインテリジェントなシステムの主要な機能が欠けていると考えています。 「LLM はそれらのどれも実行できないか、非常に原始的な方法でしか実行できず、物理的な世界を実際には理解していません」と彼は言いました。 「人間レベルの知性へのパスとして、重要な要素が欠けています。」
ルカン氏は、人間が感覚経験を通じて吸収する情報量が、言語のみに比べて膨大であることを強調しました。 「このことからわかることは、私たちは言語を通じてよりも感覚入力を通じてより多くの情報を見ているということ、そして直感にもかかわらず、私たちが学ぶことと知識のほとんどは観察と現実世界との交流を通じて得られるということです。言語を通してではない」と彼は説明した。 「私たちが生後数年間で学ぶことはすべて、そして動物が学ぶことはすべて言語とは何の関係もありません。」
言語だけでも推論や世界理解を可能にするのに十分な圧縮された知識が含まれていると主張する人もいるが、ルカン氏は懐疑的である。人間が物理的な作業に使用する豊富なメンタルモデルを取得するには、たとえシミュレーションされたとしても、AI システムは現実に根ざしている必要があると彼は考えています。 「目の前の状況のメンタルモデルを操作して達成するタスクはたくさんありますが、それは言語とは何の関係もありません」とルカン氏は言う。 「何かを構築するとき、タスクを達成するとき、何かを掴むというモデルタスクなど、物理的、機械的なものすべてにおいて、私たちは一連の計画や行動を計画し、基本的に一連の結果の結果を想像することによってこれを行います。」私たちが想像するような行動には、言語とはあまり関係のないメンタルモデルが必要です。」
AI の将来に対する LeCun のビジョンは、世界の抽象表現を学習し、計画と推論を可能にする共同埋め込み予測アーキテクチャ (JEPA) を中心に展開しています。彼は、自己回帰生成を放棄し、正則化でトレーニングされたエネルギーベースのモデルを採用することを推奨しています。 LeCun 氏は、オープンソース AI の重要性も強調しています。 「独自のAIシステムを通じた権力集中の危険は、他のすべての危険よりもはるかに大きな危険だと私は見ています」と同氏は警告し、異なる言語、文化、価値観を代表するAIシステムの多様なエコシステムを育成するにはオープンプラットフォームが不可欠であると主張した。
LeCun 氏は、AGI の実現はまだ遠く、突然ではなく徐々に出現すると信じていますが、AI が人間の知性を増幅する可能性については楽観的です。 「AI を使えば人類をより賢くすることができます」と彼は言いました。 「AIは基本的に人間の知性を増幅します。あたかも私たち一人ひとりが、賢い AI アシスタントのスタッフを抱えているかのようです。」印刷機が知識へのアクセスに革命をもたらしたのと同じように、ルカン氏は、AI アシスタントが人類を変革する力になる可能性があると信じています。ただし、それは私たちがオープン プラットフォームを受け入れ、安全性や根深い利益の保護の名のもとにアクセスを制限する誘惑に抵抗する場合に限ります。
AI の未来を形作る重要人物の 1 人である LeCun の視点は、さらなる議論を引き起こし、この分野の軌道を形作ることは間違いありません。しかし、1 つ明らかなことは、LeCun のビジョンでは、AGI への道は、オープンソース開発と物理世界に深く根付いた AI システムを経由しているということです。
スティーブン・トーマス著"
日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。 
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