収益加速の法則とは何ですか? AGI につながる仕組み

イーロン・マスク氏は、最近のインタビューで汎用人工知能（AGI）の出現はいつになると予想しているかと尋ねられた際に答えた。 答え 「3年から6年」. Google の DeepMind CEO、デミス・ハサビス氏は現在、AGI は 「数年、もしかしたらXNUMX年以内かもしれない」 as 明記 ウォール・ストリート・ジャーナル主催の「Future of Everything Festival」。

これらの数字は、AGI が 1956 年とは言わないまでも XNUMX 年かかると考えているほとんどの AI 業界の専門家と比較すると、楽観的であると考えられています。 この悲観論の一部は、より短いスケジュールにコミットすると、最終的には間違いであることが判明するのではないかという恐怖から来ています。 結局のところ、XNUMX 年にダートマスの夏季研究プロジェクトで「人工知能」という用語が造られ、人間と同じくらい知能のある機械が期待される分野としてスタートしました。 ほんの一世代以内に存在するだろう （25年）。

他にはジェフリー・ヒントンなどが知られている。 AI のゴッドファーザーがそうしてきたように、 もう少し 微妙な見方. 「つい最近まで、汎用 AI が登場するまでには 20 ～ 50 年かかるだろうと考えていました。 そして今では、それは20年以内かもしれないと考えています。」

AI 業界は、深層強化学習アルゴリズムの急速な開発のおかげで、過去数年間で急速に進歩しました。その多くは今日の社会を支えています。 大規模な言語モデル (LLM)。

それにもかかわらず、これらの進歩はすべて、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つながっただけです。 これは、人間と同等のレベルで幅広いタスクにわたって知識を理解し、学習し、適用する能力を備えた人工知能の一種である AGI との比較です。

多くの人にとって、AGI へのミッシングリンクは達成不可能であるように思えますが、いわゆる「収益加速の法則」を信じる少数の人にとっては、最終的には AGI を構築することは避けられません。

収益加速の法則は、作家、発明家、未来学者であるレイ カーツワイルによって概念化されました。 彼は光学式文字認識 (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、AI 本を出版した後に Google に採用されました。 「心を作る方法"。 この画期的な本は、 人間の脳をリバース エンジニアリングして究極の思考マシンを作成するには、人間の脳を理解する必要があることを示しています。 この本は AI の将来にとって非常に有益だったので、エリック シュミットはこの独創的な本を読み終えた後、AI プロジェクトに取り組むようレイ カーツワイルを採用しました。 

レイ・カーツワイルの最も関連性の高い本は、他ならぬ「特異点は近い」は 2005 年に発表されて以来、その予測は過去 2 年間のテクノロジーの成長を反映してきました。 最も重要なことは、レイ・カーツワイル氏が 2029 年までに AGI を達成すると予測していることです。これは、イーロン・マスク氏とイーロン・マスク氏が共有した最近の意見と一致するタイムラインです。 デミス・ハサビス。

この法則は、さまざまな進化システム (テクノロジーの成長を含むがこれに限定されない) の変化率が指数関数的に増加する傾向があると仮定しています。

技術の成長という文脈では、この法律は、技術革新のペース自体が加速しているため、将来的に急速な技術進歩が期待できることを意味しています。 レイ・カーツワイルは、新世代のテクノロジーはそれぞれ前世代のテクノロジーを基礎としており、イノベーションの可能性が指数関数的に増加すると主張しています。

このこの法則は、現在ジェネレーティブ AI によって牽引されているテクノロジーの爆発的な成長が、チップ製造や 3D プリンティングなどの他の収束する指数関数的なテクノロジーの波にどのように乗るかを示しています。 この収束は、AI がこれまで構築された中で最も強力なアプリケーションになるための推進力となります。

2001年、レイ・カーツワイル 予測 以下

テクノロジーの歴史を分析すると、常識的な「直観的直線的」な見方に反して、テクノロジーの変化は指数関数的であることがわかります。 したがって、私たちは 100 世紀に 21 年分の進歩を経験することはなく、むしろ 20,000 年分の進歩を経験するでしょう (今日の速度で)。 チップの速度や費用対効果などの「利益」も指数関数的に増加します。 指数関数的に増加することもあります。 数十年以内に、機械の知能が人間の知能を超え、シンギュラリティに至るでしょう。テクノロジーの変化は非常に急速かつ深刻で、人類の歴史の構造に断絶をもたらします。 その意味には、生物学的知性と非生物学的知性の融合、不滅のソフトウェアベースの人間、そして光の速度で宇宙の外側に拡張する超高度な知性が含まれます。

この技術爆発の原因は、 ムーアの法則 which は、特定のチップ上のトランジスタの数が約 XNUMX 年ごとに XNUMX 倍になると予測しました。 これに他の技術的進歩が加わり、収益加速の法則が繁栄していることを示しています。 これらは これが人類の将来にとって何を意味するかについて、レイ・カーツワイルは次のように述べています。

• 進化では、進化の進歩の一段階から得られるより有能な方法が次の段階を作成するために使用されるという点で、正のフィードバックが適用されます。 その結果、
• 進化の過程の進行速度は時間の経過とともに指数関数的に増加します。 時間の経過とともに、進化のプロセスに埋め込まれた情報の「順序」（つまり、情報が目的（進化における生存）にどの程度適合するかの尺度）が増加します。
• 上記の観察と相関するのは、進化のプロセスの「利益」（たとえば、プロセスの速度、費用対効果、または全体的な「パワー」）が時間の経過とともに指数関数的に増加することです。
• 別の正のフィードバック ループでは、特定の進化プロセス (たとえば、計算) がより効果的になるにつれて (たとえば、費用効果が高く)、そのプロセスのさらなる進歩に向けてより多くのリソースが投入されます。 これにより、第 XNUMX レベルの指数関数的増加が生じます (つまり、指数関数的増加の速度自体が指数関数的に増加します)。
• 生物学的進化はそのような進化プロセスの XNUMX つです。
• 技術の進化もそのような進化のプロセスです。 実際、種を生み出す最初のテクノロジーの出現は、テクノロジーの新たな進化プロセスをもたらしました。 したがって、技術の進化は生物学の進化の発展であり、その継続です。
• 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、たとえば、より強力なコンピューターを作成するためのアプローチとして集積回路上のトランジスタを縮小する) は、その方法がその可能性を使い果たすまで指数関数的に成長します。 これが起こると、パラダイム シフト (アプローチの根本的な変化) が起こり、指数関数的な成長を続けることが可能になります。

読者は読んでください カーツワイルさんのブログその後、この指数関数的な成長の影響と、それがブログが最初に公開されて以来個人的に経験したこととどのように一致するのか、異なるのかを熟考する必要があります。

収益加速の法則は、ムーアの法則ほど有名ではありませんが、最初に発表されたときと同様に今日でも重要な意味を持っています。