次世代 AI: OpenAI と Meta の推論マシンへの飛躍

OpenAI と Meta は、生成 AI 分野のパイオニアです。 打ち上げが近づいている 次世代の人工知能 (AI) について。この新しい AI の波は、推論と計画の能力を強化し、AI の開発に向けて大きな進歩を遂げることになります。 人工総合知能。この記事では、今後のイノベーションと、それらがもたらす潜在的な未来について探ります。

汎用人工知能への道を開く

過去数年にわたり、 OpenAI とメタは進歩において大きな進歩を遂げました 基礎AIモデル、AI アプリケーションに不可欠な構成要素。この進歩は、モデルが欠落している単語やピクセルを予測する方法を学習する生成 AI トレーニング戦略から生まれています。この方法により、生成 AI は驚くほど流暢な出力を提供できるようになりましたが、常識と戦略的計画を必要とする深い文脈理解や堅牢な問題解決スキルを提供するには不十分です。そのため、複雑なタスクに取り組んだり、微妙な理解を必要とする場合、これらの基礎 AI モデルは正確な応答を生成できないことがよくあります。この制限は、汎用人工知能 (AGI) の開発に向けたさらなる進歩の必要性を浮き彫りにしています。

さらに、AGI の探求では、人間や動物で観察される学習効率、適応性、応用能力に匹敵する AI システムの開発を目指しています。真の AGI には、最小限のデータを直感的に処理し、新しいシナリオに迅速に適応し、さまざまな状況にわたって知識を伝達できるシステムが必要です。これは、世界の複雑さに対する生来の理解から生まれるスキルです。 AGI が効果的であるためには、相互接続されたタスクを実行し、アクションの結果を予測できる高度な推論および計画機能が不可欠です。 AI のこの進歩は、現実世界の課題の複雑さを管理できる、より深く、より状況に応じた形式のインテリジェンスを育成することで、現在の欠点に対処することを目的としています。

AGI の堅牢な推論および計画モデルに向けて

AI に推論と計画の機能を組み込むための従来の方法論。 シンボリックメソッド および 強化学習、大きな困難に遭遇します。記号的手法では、自然に表現された問題を構造化された記号的表現に変換する必要があります。このプロセスには人間の多大な専門知識が必要であり、非常にエラーに敏感であり、わずかな不正確さでも重大な誤動作につながる可能性があります。一方、強化学習 (RL) では、多くの場合、効果的な戦略を開発するために環境との広範な相互作用が必要ですが、データの取得が遅かったり高価だったりすると、このアプローチは非現実的または法外にコストがかかる可能性があります。

これらの障害を克服するために、最近の進歩は、高度な推論機能と計画機能を備えた基礎的な AI モデルの強化に重点が置かれています。これは通常、推論中にモデルの入力コンテキストに推論および計画タスクの例を直接組み込むことによって実現されます。これには、として知られる方法が利用されます。 インコンテキスト学習。このアプローチには可能性が示されていますが、一般的に単純で単純なシナリオでのみ適切に機能し、汎用人工知能 (AGI) を実現するための基本的な要件であるこれらの機能をさまざまなドメインに転送する際に困難に直面しています。これらの制限は、より広範な複雑かつ多様な現実世界の課題に対処し、それによって AGI の追求を前進させることができる基礎的な AI モデルを開発する必要性を強調しています。

Meta と OpenAI の推論と計画における新たなフロンティア

ヤン・レクン、Meta 社のチーフ AI サイエンティストは、 一貫して 生成 AI の推論と計画能力の限界は、現在のトレーニング方法論の単純さによるところが大きいと強調しました。これらの従来の手法は、戦略的思考や計画スキルを開発するのではなく、主に次の単語やピクセルを予測することに重点を置いていると彼は主張します。 LeCun 氏は、AI が考えられる解決策を評価し、行動計画を策定し、その選択の意味を理解することを促す、より高度なトレーニング技術の必要性を強調しています。同氏は、メタ社がパリのオフィスからニューヨークのオフィスへの移動（空港への通勤を含む）のあらゆる要素を調整するなど、複雑なタスクをAIシステムが独立して管理できるようにする洗練された戦略に積極的に取り組んでいることを明らかにした。

一方、GPT シリーズと ChatGPT で有名な OpenAI は、として知られる秘密プロジェクトで注目を集めています。 Qスター。詳細はほとんどありませんが、プロジェクトの名前は、強化学習と計画における重要なツールである Q ラーニングと A スター アルゴリズムの組み合わせの可能性を示唆しています。この取り組みは、GPT モデルの推論および計画機能を強化する OpenAI の継続的な取り組みと連携しています。からの最近のレポート フィナンシャル·タイムズは、Meta と OpenAI の両方の幹部との議論に基づいて、これらの重要な認知領域で優れたパフォーマンスを発揮する AI モデルをさらに開発するという、これらの組織の共同の取り組みを強調しています。

AI システムにおける推論の強化による変革的効果

OpenAI と Meta は推論機能と計画機能を備えた基礎的な AI モデルを強化し続けており、これらの開発は AI システムの可能性を大幅に拡大する準備が整っています。このような進歩は、人工知能の大きな進歩につながる可能性があり、次のような改善が見込まれる可能性があります。

• 問題解決と意思決定の向上: 推論機能と計画機能が強化された AI システムは、アクションとその結果を時間の経過とともに理解する必要がある複雑なタスクを処理できるようになります。これは、原因と結果の微妙な把握を必要とする戦略的なゲームプレイ、物流計画、自律的な意思決定システムの進歩につながる可能性があります。
• ドメイン全体での適用性の向上: ドメイン固有の学習の制約を克服することで、これらの AI モデルは、推論と計画のスキルを医療、金融、都市計画などのさまざまな分野に応用できる可能性があります。この多用途性により、AI は最初に訓練された環境とは著しく異なる環境における課題に効果的に対処できるようになります。
• 大規模なデータセットへの依存度の低減: 最小限のデータで推論して計画できるモデルへの移行は、少数の例からすぐに学習できる人間の能力を反映しています。このデータニーズの削減により、トレーニング AI システムの計算負荷とリソース需要の両方が軽減されると同時に、新しいタスクへの適応速度も向上します。
• 汎用人工知能 (AGI) に向けたステップ: 推論と計画のためのこれらの基本モデルは、人間が実行できるあらゆる知的タスクをいつか機械が実行できる AGI の達成に私たちを近づけます。 AI の機能の進化は、重大な社会的影響をもたらし、私たちの生活におけるインテリジェント マシンの倫理的および実践的な考慮事項に関する新たな議論を引き起こす可能性があります。

ボトムライン

OpenAI と Meta は、推論能力と計画能力の強化に重点を置いて、次世代 AI 開発の最前線に立っています。これらの改善は汎用人工知能 (AGI) に近づくための鍵であり、より広範なコンテキストと長期的な結果の複雑な理解を必要とする複雑なタスクを処理できるように AI システムを装備することを目指しています。

これらの機能を洗練することで、AI を医療、金融、都市計画などのさまざまな分野にさらに幅広く適用できるようになり、大規模なデータセットへの依存が軽減され、適応性が向上します。この進歩は、AI の実用的な応用範囲を拡大することを約束するだけでなく、AI があらゆる知的作業において人間と同等の能力を発揮する未来に私たちを近づけ、AI の日常生活への統合に関する重要な議論を引き起こします。