ChatGPTが。
AI分野では、AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）について、かなり意見が分かれています。 代表的に「近い」と言う人と「基本的に難しい」と言う人を、3人ずつ挙げます。
① 「AGIは近々実現する」と主張する人
1. Sam Altman
- OpenAI CEO
- AGI開発を企業のミッションにしている
2024〜2025年頃の発言では
- 「AGIはそれほど遠くない」
- 数年〜10年以内の可能性を示唆
特徴
- LLMのスケーリングを強く信じる
- 現在の延長線で到達可能と見る
2. Ray Kurzweil
- Google の研究者
- AI未来予測で有名
主張
- 2029年にAGI到達
- 2045年にシンギュラリティ
特徴
- 計算能力の指数関数的成長を根拠
3. Demis Hassabis
- Google DeepMind CEO
主張
- 5〜10年以内にAGI
- AIの能力は急速に統合される
特徴
- 強化学習＋大規模モデルの統合
② 「AGIは基本無理／かなり遠い」と主張する人
1. Yann LeCun
- Meta のチーフAIサイエンティスト
- Turing Award 受賞者
主張
- LLMではAGIは絶対に無理
人間並みAIには
- 世界モデル
- 自己教師あり学習
- 新アーキテクチャ が必要
2. Gary Marcus
- ニューヨーク大学教授
主張
- 現在のAIは「統計的オウム」
- 本当の理解はない
AGIには
- 記号推論
- 論理
- 世界知識 が必要
3. Rodney Brooks
- 元 MIT Artificial Intelligence Laboratory 研究者
- ロボット研究の第一人者
主張
- AGI予測は毎回過大評価
本当の知能は
- 身体
- 環境
- 長い経験 が必要
③ 面白い構図
実は、研究者ほど慎重な傾向があります。
| 立場 | 人 |
|---|---|
| AGI近い | Altman / Kurzweil / Hassabis |
| AGI遠い | LeCun / Marcus / Brooks |
理由
- 企業：技術の勢いを重視
- 研究者：知能の難しさを重視
もし興味あればですが、 AI研究者の間で「一番リアルなAGI予測」（調査データがあります）も紹介できます。
これ、かなり意外な結果です。
