たとえば、NVIDIAのジェンソン・フアンCEOは約5年後、Google DeepMindのデミス・ハサビスは2030年頃にAGI（汎用性人工知能）が実現されると見ています。それでは、多くの人々が予想する、現在のAIを超えて人間よりも賢いAGIは、どのようなものでしょうか？
AGI（汎用性人工知能）とは？
AGIは、幅広いタスクにわたって知能を理解し、学習し、適用できるAIの一種で、人間と似ています。特定のタスクに特化した標準的なAIとは異なり、AGIは、与えられた問題を推論、学習、計画を使用して、解決します。
映画「アイアンマン」に登場するAI秘書「ジャービス」は、汎用人工知能（AGI）の一例として適したキャラクターです。ジャービスは、単に命令に従うだけでなく、ユーザーのスケジュールを自ら調整し、問題に対する解決策を提示し、戦闘時にはミサイルがどこから飛んでくるかを予測するなど、人間と同等の能動的問題解決能力を持っています。
現在、私たちに馴染みのあるAIは、OpenAIの対話型AIチャットボット「ChatGPT」のように、人間の指示に従って文章を書いたり、情報を検索したり、絵を描いたりする作業を行います。しかし、AGIは、特定の指示を受けてではなく、人間のように自ら新しい情報を学習し、問題を解決することができます。また、人間と自然に対話することができる人工知能システムです。
MetaのAI主任科学者、イェン・ルカンによると、AGIは、自ら解答を探し出し、行動の順序を計画し、その結果をモデル化することができるといいます。これは、現在のAIが情報を長期間記憶することの難しさや、複雑な質問に対応できない限界を超えたものです。
OpenAIは昨年、「GPT-4」という大規模言語モデルを公開し、AGI開発競争に火をつけました。OpenAIの最大の投資家であるマイクロソフトの研究チームは、「GPT-4」が初期段階のAGIであると主張しています。OpenAIの最終目標は「人間の問題を解決できる、安全で有益なAGIを構築すること」です。
AGI（汎用性人工知能）は、いつ？
イーロン・マスクの予測は、他のAI専門家の見積もりよりも格段に早く、汎用人工知能（AGI）が「早ければ来年」実現する可能性があると考えています。一方で、多くの専門家はAGIの導入には大規模なデータ処理と電力供給の課題があるため、実現までに5年から10年程度かかると主張しています。AIデータセンターが消費する電力量は、サーバーラック当たり50キロワット（Kw）以上で、これは、通常のサーバーが消費する電力の7倍に相当します。
半導体とスーパーコンピュータを搭載したデータセンターインフラが必要であり、NVIDIAやIntelのような半導体企業が電力効率を高めるための研究を進めています。
AGI（汎用性人工知能）の危険性
また、AGIの潜在的な危険性や規制問題はまだ明確に解決されておらず、AI関連の著作権問題などの議論も続いています。元Google CEOのエリック・シュミットは「AIは、実存的リスクである」と述べ、AIによる傷害や死亡事故が発生する可能性があると警告しています。これらの問題を注意深く考慮し、管理することが、人類に害を与えないようにAIの発展を安全に進めるために重要です。
FAQ: AGI（汎用性人工知能）
Q1: AGI（汎用性人工知能）とは何ですか？
A1: AGIは、人間のように幅広いタスクをこなす能力を持つ人工知能です。通常のAIが特定のタスクに特化しているのに対し、AGIはどんな問題でも理解し、学習し、解決する能力を持っています。これにより、日常の問題解決から複雑なデータ分析まで、さまざまな場面で活躍することが期待されています。
Q2: イーロン・マスクがAGIについて述べたことは何ですか？
A2: イーロン・マスクは、AGIが「早ければ来年にも人間を超える可能性がある」と発言しています。この予測は業界で大きな話題となり、AIの進化の速さとその可能性を示唆しています。
Q3: AGIの実現にはどのような技術が必要ですか？
A3: AGIを実現するには、高度な機械学習アルゴリズムと大規模なデータ処理能力が必要です。また、複雑な問題を自ら学習し解決するためには、AIが自律的に行動計画を立て、それを実行できる技術も求められます。
Q4: AGIが登場すると、どのような影響がありますか？
A4: AGIが登場すると、様々な分野で人間の作業を助け、また代替える可能性があります。例えば、医療、教育、製造業など、専門的な知識が求められる分野での効率化や新たな解決策の提供が期待されます。しかし、職業の自動化による雇用への影響や倫理的な問題も同時に考慮する必要があります。
Q5: AGIの開発に関して現在の主要な課題は何ですか？
A5: AGIの開発では、技術的な課題だけでなく、安全性や倫理的な問題も大きな課題となっています。AGIが人間の意図しない行動を取る可能性を防ぐために、どのようにしてAIを制御し、監視するかが重要です。また、AIによる意思決定プロセスの透明性を確保することも求められています。
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