小型モデルから大型モデルへ：専門型と一般型人工知能の技術的進化の分析

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一般人工知能の未来の発展経路

一般人工知能（AGI）の未来は、主に二つの技術的な道筋によって形成されます。一つ目は、大規模モデルのアプローチを継続し、強化された計算能力を活用してモデルのスケールや能力を拡張し、さまざまな産業に深く統合するアプローチです。二つ目は、強化学習、知識計算、シンボリック推論、脳のような計算といった新興技術の探求です。

2024年の上海で行われた産業技術イノベーション会議で、上海人工知能研究所の助理所長である喬宇（Qiao Yu）は、AIが専門的知能から一般的知能への重要な移行期にあると強調しました。彼は、2010年にディープラーニングが登場して以来、AI分野は何度も変革を遂げてきたと述べ、当初は特定のアプリケーションニーズを満たすための小型モデルの開発に集中していたが、2020年にはトランスフォーマー、大量データ、自己教師あり学習に支えられた大規模モデルが登場し、AIエージェントが多様なタスクに対応できるようになったと説明しました。

特にOpenAIのリーダーシップのもとでの大規模モデルの台頭は、中央集権的な産業研究開発をもたらし、ChatGPTやGPT-4などの革新的な成果を生み出しました。今後の進展は、孤立した成功に依存するのではなく、チップ、インターネットインフラ、フレームワーク、データ、モデル、評価、展開など、さまざまな分野における協働的なイノベーションに基づいて、包括的な最適化を達成する必要があります。

喬氏は、大規模モデルのスケールアップには特定の利点がある一方で、効率性、信頼性、安全性といった課題も伴うことを強調しました。これらの問題に対処するためには、知識やシンボルに基づく推論手法の探求が必要であり、これにより解釈性と安全性が向上すると述べました。

将来のイノベーションは、体系的で多面的なアプローチをますます重要視することになります。上海の豊富なB2Bの金融、都市開発、製造業の環境において、喬氏は主要企業と協力して特化型モデルの開発を促進することを提唱しました。この戦略は、オープンエコシステムの創出と倫理的評価フレームワークの促進を目指し、健全な発展と標準化されたアプリケーションを育成することを目的としています。

一般人工知能の未来は、技術革新だけでなく、今日我々が直面している多面的な課題に対処するために、環境エコシステムの最適化にも焦点を当てる必要があります。

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