AGI は AI 研究の論理的な結論であり、人間の認知の柔軟性と深さを用いて問題に取り組み、情報を批判的に評価することができる一連のデジタルアルゴリズムです。言い換えれば、AGI は単に知能を模倣するのではなく、人間に匹敵するほど明確かつ申し分のない知能を発揮します。
AGI はまだ極めて理論的な分野であり、真の AGI は未だ構築されたことがないため、これは現実離れしているように聞こえるかもしれません。今日の人工知能は素晴らしいものですが、本当の認知能力は備えていないため、人間のユーザーのように自分で考えることはできません。自分自身を思考する存在として認識していないのです。
これが AI と AGI が大きく異なる点です。より具体的には、汎用人工知能と人工知能の違いは次のようにまとめることができます。
- AI は、事前定義されたルールとデータパターンに基づいて動作します。意思決定はトレーニングデータの範囲内でのみ可能です。
- AGI は、仮説上さまざまな領域にわたる高度な推論が可能で、人間の推論パターンとは異なる斬新な問題解決アプローチを開発できる可能性を秘めています。抽象的な概念を扱ったり、複雑で論理的な分析を行ったり、人間が思いつかなかった新しい思考方法を発見したりすることもできると考えられています。
AI の開発は、複雑なタスクを自動化できるシステムを構築したいという願望に深く根ざしています。AI と AGI には、達成できることにそれぞれ異なる制限があります。
- AI は、画像認識や言語翻訳などの特定のタスク向けに設計されています。知識を一般化したり、異なる分野間でスキルを移転したりすることはできません。
- AGI は人間の知能の汎用性を模倣して、幅広いタスクを実行します。AGI は、再トレーニングやより具体的なプログラミングを必要とせずに、新しいタスクに自律的に適応します。
すべての AI モデルは初期のトレーニングデータに基づいて構築されますが、新しいデータに基づいてパフォーマンスを向上させることもでき、時間の経過とともに進化し能力が高まる可能性があります。
- AI は特定の分野に絞った大規模なデータセットから学習します。一部の AI では機械学習を取り入れて、新しいデータに遭遇したときにパターンを特定し、精度を高めながら特定のタスクを実行する能力を強化します。
- AGI は新しいデータからの学習を取り入れることができますが、特定の分野に限定されません。AGI は、人間が学習するのと同様に、接するあらゆる対象について学び、進化することができます。
コンテキストを理解するとは、定量化が困難な微妙な種類の情報を考慮に入れ、周囲の状況や細かな差違に基づいて情報を解釈し対応することを意味します。
AI はコンテキストの理解に限界があり、細かな差違にうまく対処できないこともよくあります。通常の場合、AI が正確に機能するには明確で構造化された入力が必要です。
AGI は、人間の理解と一致した形でコンテキストを把握し、解釈するよう意図されています。この機能により、人間とより自然なやり取りが可能となります。
一般的な問題解決とは、汎用的なアプローチを使用してさまざまな課題に対処することを意味します。新しい問題を効果的に評価し、実行可能なソリューションを構築し始める能力です。
AI はトレーニングされた特定の問題は解決します。プログラミングの範囲外の予期しない問題に対処する柔軟性はありません。
AGI は、人間レベルの問題解決スキルを用いる総合的なインテリジェンスを活用することで、理論的に幅広い問題を解決します。AGI には、それまでになかった多様な課題にその知識とスキルを動的に適用できる可能性があります。
汎用人工知能は、用語としては 2007 年に初めて作られましたが、無名の概念としてはそれよりもずっと以前から存在していました。その間は、現実的なものという認識はなく、理論に過ぎませんでした。生成 AI は、多くの理論家にとってこの概念を可能性の領域に引き戻すきっかけとなりました。真の汎用人工知能の実現に向けた、この数年で最初の注目すべきステップなのかもしれません。
生成 AI は、深層学習技術を適用して、トレーニングデータと分類的には類似しながらも独自性があり他とはっきり区別できる新しいコンテンツ (テキスト、画像、ビデオ、音声など) を作成するという能力を備えており、世界を AGI の実現に向けて近づけています。とはいえ、生成 AI と AGI は同じものではありません。
生成 AI は優れた機能を備えてはいますが、このシステムには依然として AI と同様の限界があります。これに対して、汎用人工知能は理論的には人間の認知能力の全範囲以上を再現でき、多様なタスクやコンテキストにわたって理解し、学習して、知識を適用する柔軟性を備え、人間のインテリジェンスと同等の推論と問題解決のスキルを発揮すると考えられています。これは、生成機能の強化にも適用でき、今日の生成 AI の能力さえも超えられる可能性があります。
AI が過去 1 年間だけでも驚異的な進歩を遂げたことを考えると、AGI の登場は必然的、さらにはすぐにも実現できることのように捉えがちです。実際には、AI が最終的に真の汎用的な知能へと飛躍を遂げるには、まだいくつかの進歩が必要です。特定分野に絞られた AI と、汎用人工知能が約束する汎用的な人間同様の思考プロセスとの間にあるギャップを埋めるためには、以下の要素が不可欠です。
AI システムには、人間と同じ空間認識力とニュアンスで音声を解釈して処理できる能力が必要です。これには、重複する音を区別することや、複雑な環境で音源を特定することが含まれ、こうした能力は高度な仮想アシスタントや動的な環境で動作する自律システムなどのアプリケーションには欠かせません。
AI が高度な医療画像処理、製造業における品質管理、リアルタイムの動画分析などのタスクを実行するには、色や質感の微妙な違いなどの視覚的な入力を正確に認識して解釈する必要があります。
AI システムは、人間と同じように物理的な環境で適切にナビゲートしながらやり取りできる、真の空間知能を備える必要があります。これは、単に物理的な世界を「見る」だけではなく、三次元空間を完全に理解し、物体の関係を認識して、物理的な相互作用を予測することを意味します。空間知能を備えた AGI は、空間的動態をリアルタイムで解釈し、GPS や事前定義された地図だけに頼るのではなく、周囲の配置や変化に基づいてアクションを調整します。
AGI は、問題を認識して、自律的に効果的なソリューションを考案する能力を備えている必要があります。これは、問題のコンテキストを理解するだけでなく、人間が問題解決プロセスの中でトラブルシューティングを行ってイノベーションにつなげるのと同じように、常識と予測的推論を適用してこれまでに遭遇したことのない問題も解決することを意味します。
移動型 AI システムは、人間の介入なしに、複雑な環境を自律的かつ安全にナビゲートする必要があります。これは、GPS 座標に従うだけでなく、新たな障害物、変化する状況、予期しない事象に動的に適応することを指します。これらすべては、完全自律走行車やロボット配送システムなどのアプリケーションに不可欠です。
微細な運動能力の開発は、純粋にコンピュータベースのシステムでは重要度は低いですが、精度と器用さが求められる物理的なタスクには不可欠です。この進化より、ロボットが外科手術や製造業における繊細な組立作業などの複雑な作業を行うことができるようになります。
AGI を実現させるには、AI が個々に分離した情報の処理を超えて、コンテキストを完全に理解できるようになる必要があります。これは、人間の言語に広く見られる暗黙の意味、社会的な暗示、複雑な言語構造を理解することを意味します。
生成 AI は創造性を模倣することはできますが、それ自体が創造的なわけではありません。AGI は、全く新しいアイデアや創造的なソリューションを生み出す能力を備えていなければならず、そのためには、多様な知識のセットと、その知識を革新的な方法で統合する能力が必要です。
最後 (そして恐らくこれらすべての進歩の中で最も遠い目標) は、AGI が感情レベルで人間とシームレスにやり取りできる能力です。暗黙の感情シグナルを認識して反応したり、社会力学を理解したりすることは、社会的なやり取りの中でも非常に微妙で複雑な領域で、人間の多くも困難に感じている部分です。そのため、AI システムにそうしたやり取りを教え込む場合は、さらに複雑になります。
AGI の実現はまだ先のことですが、高度な AI ソリューションは現在でも利用可能です。ServiceNow は、Now Platform® の機能を通じて、ビジネスにこれらの AI ソリューションを提供します。ServiceNow の一元化された包括的なアプリケーションスイートは、AI をその中核に組み込み、あらゆる規模の組織を支援します。
複雑なワークフローの自動化。24 時間 365 日稼働の仮想エージェントによるカスタマーサービスの強化。要求の簡単な分類と、適切な担当者へのルーティング。詳細な問い合わせへの迅速かつ正確な回答。ビジネスデータからの実用的なインサイトの抽出と、顧客と市場の傾向の特定。これらすべてを通じて、ビジネスオペレーションを強化するとともに全体的なコストを削減します。Now Platform はビジネス向けの AGI ではありませんが、それに近いものとなっています。
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