加速収束の法則とは何か？それがAGIにつながる方法

最近のインタビューで、Elon Muskは、人工一般知能（AGI）が現れる時期について尋ねられ、「3～6年」と答えた。回答はこちら。GoogleのDeepMind CEOであるDemis Hassabisは、現在、AGIは「あと数年、または10年以内」に現れると考えており、The Wall Street JournalのFuture of Everything Festivalで発言した。

これらの数字は、AGIは10年、あるいは100年先になるという多くのAI業界の専門家の見解と比較して、楽観的とみなされている。ある程度の悲観主義は、短期間のタイムラインにコミットすることの恐怖から来ている。1956年に、ダートマス夏季研究プロジェクトで「人工知能」という用語が生まれ、この分野が始まったとき、人間と同等の知能を持つ機械が25年以内に存在すると期待されていた。

他の専門家、例えば、AIの「ゴッドファーザー」として知られるGeoffrey Hintonは、ややニュアンスのある見解を持っている。「最近まで、私は、一般目的のAIが現れるまでに20～50年かかると思っていた。しかし、現在では、20年以内に現れる可能性もある」と述べている。

AI業界は、深層強化学習アルゴリズムの急速な開発により、近年急速に進歩している。これらの多くは、現在の大規模言語モデル（LLM）を動かしている。

しかしながら、これらのブレークスルーは、チャットボットや言語翻訳などの狭いAIアプリケーションにのみにつながっている。これは、AGIとは異なり、AGIは、幅広いタスクを人間と同等のレベルで理解、学習、適用できる知能を持つ。

AGIへの欠けているピースは、多くの人にとって到達不可能に思えるが、加速収束の法則と呼ばれるものを信じる人々にとっては、AGIを構築することは避けられない。

加速収束の法則は、著者、発明家、未来学者のレイ・カーツワイルによって概念化された。彼は、光学文字認識（OCR）、テキスト音声合成、音声認識技術などの分野に携わっており、GoogleのAI本「How to Create a Mind」を出版した後、Googleに雇用された。この画期的な本は、究極の思考マシンを作るために人間の脳を理解する必要性を示している。この本は、AIの未来にとって非常に重要であり、エリック・シュミットは、この本を読んだ後、レイ・カーツワイルをAIプロジェクトに参加させるために雇用した。

レイ・カーツワイルの最も関連する本は、「The Singularity is Near」であり、2005年に出版されて以来、その予測は、過去20年間の技術の成長を反映している。最も重要な点は、レイ・カーツワイルは、2029年までにAGIを達成するだろうと予測しており、これは、最近、Elon MuskとDemis Hassabisが共有した見解と一致している。

この法則は、進化システム（技術の成長を含む）の広範な分野における変化の速度が指数関数的に増加することを示唆している。

技術の成長の文脈では、この法則は、技術の革新のペースがそれ自体が加速しているため、将来、急速な技術的進歩が期待できることを意味する。レイ・カーツワイルは、各新しい技術世代は、前の世代に基づいており、指数関数的な速度で革新の可能性が増加することを主張している。

この法則は、現在、ジェネレーティブAIが主導する、加速する技術の爆発的成長が、半導体製造や3Dプリンティングなどの他の指数関数的な技術の波に乗ることを示している。この収束は、AIがこれまでに構築された最も強力なアプリケーションになるためのカタパルトである。

2001年、レイ・カーツワイルは、次のように予測した：

技術の歴史を分析すると、技術の変化は指数関数的であり、一般的な「直線的な」見方と反対であることがわかる。したがって、21世紀に100年の進歩を経験するのではなく、20,000年の進歩（現在の速度で）を経験することになる。「収穫」というもの、例えばチップの速度やコスト効率も指数関数的に増加する。指数関数的な成長の速度も指数関数的に増加する。数十年以内に、機械の知能は人間の知能を超え、人類の歴史の布に亀裂を生じるほど急速で深刻な技術的変化、つまり特異点につながる。含まれる意味は、生物的知能と非生物的知能の融合、ソフトウェアベースの不死、光速で宇宙に拡大する超高レベルの知能である。

この技術的爆発は、ムーアの法則により、チップ上のトランジスタの数が約2年ごとに2倍になることを予測している。これは、他の技術的ブレークスルーと組み合わせて、加速収束の法則が繁栄していることを示している。レイ・カーツワイルの観察によると、これは人類の未来にとって次のことを意味する：

• 進化は、前の段階の進化的進歩から生じたより優れた方法を使用して次の段階を作成することで、ポジティブなフィードバックを適用する。したがって、進化的プロセスの進歩の速度は時間の経過とともに指数関数的に増加する。
• 上記の観察の関連付けは、進化的プロセスの「収穫」（例：速度、コスト効率、またはプロセスの全体的な「力」）が時間の経過とともに指数関数的に増加することである。
• 別のポジティブなフィードバックループでは、特定の進化的プロセス（例：計算）がより効果的（例：コスト効率）になると、より多くのリソースがそのプロセスの進歩に投入される。結果として、指数関数的な成長（例：指数関数的な成長の速度自体が指数関数的に成長する）が2回目に発生する。
• 生物的進化は、そのような進化的プロセスの1つである。
• 技術的進化は、別の進化的プロセスである。実際、最初の技術を作成する種の出現は、技術という新しい進化的プロセスにつながった。したがって、技術的進化は生物的進化の延長であり、続きである。
• 特定のパラダイム（問題を解決するための方法またはアプローチ、例：集積回路上のトランジスタを縮小してより強力なコンピュータを作るアプローチ）は、潜在能力が枯渇するまで指数関数的な成長をもたらす。そうすると、パラダイムシフト（基本的なアプローチの変更）が発生し、指数関数的な成長が続く。

読者は、レイ・カーツワイルのブログを読み、加速収束の法則がもたらす指数関数的な成長の意味について、また、それが彼らがブログが初めて公開されて以来に経験したこととどのように一致し、どのように異なるかについて考えるべきである。

加速収束の法則は、ムーアの法則ほど有名ではないが、初めて発表されて以来、現在も同様に重要である。