人工知能の第三次ブーム:AGIと技術的特異点とは? わかりやすく解説

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人工知能の第三次ブーム:AGI(汎用人工知能)と技術的特異点

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/06/04 00:57 UTC 版)

人工知能」の記事における「人工知能第三次ブームAGI汎用人工知能)と技術的特異点」の解説

2006年ディープラーニング発明と、2010年以降ビッグデータ収集環境整備計算資源となるGPU高性能化により、2012年ディープラーニング画像処理コンテスト他の手法圧倒的大差付けて優勝したことで、技術的特異点という概念急速に世界中識者注目集め現実味持って受け止められようになったディープラーニング発明急速な普及受けて研究開発現場においては、デミス・ハサビス率いDeepMind筆頭に、VicariousIBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャPEZY Computing、OpenCog、GoodAI、nnaisense、IBM SyNAPSE等、汎用人工知能AGI)を開発するプロジェクト数多く立ち上げられている。これらの研究開発現場では、脳をリバースエンジニアリングして構築され神経科学機械学習組み合わせるアプローチが有望とされている。結果としてHierarchical Temporal Memory (HTM) 理論Complementary Learning Systems (CLS) 理論更新版等、単一タスクのみを扱うディープラーニングから更に一歩進んだ複数タスク同時に扱う理論提唱され始めている。 3Dゲームのような仮想空間モデル動かし現実世界のことを高速学ばせるといったことも大きな成果上げている(シミュレーションによる学習)。 また、数は少ないがAGIだけでは知能再現不可能と考えて身体知を再現するために、全人シミュレーション必要だとする研究者やより生物に近い振る舞い見せAL人工生命)の作成挑む研究者知能密接な関係にあると思われる意識デジタル再現人工意識)に挑戦する研究者もいる。 リーズナブルなコスト大量計算リソース手に入るようになったことで、ビッグデータ出現し企業膨大なデータの活用極めて強い関心寄せており、全世界的に民間企業主導莫大な投資行って人工知能に関する研究開発競争展開されている。また、2011年D-Wave Systemsによる量子アニーリング方式製品化嚆矢として、量子コンピュータという超々並列処理可能な次世代ITインフラ急速に実用化され始めた事で、人工知能高速化にも深く関わる組み合わせ最適化問題リアルタイム解決できる環境整備され始めている。この動向を受ける形で、2016年頃から、一般向けのニュース番組でも人工知能研究開発新しサービス展開量子コンピュータに関する報道が目立つようになった2017年にはイーロン・マスクが、急速に進化し続け人工知能に対して人間が遅れを取らないようにするために、ブレイン・マシン・インターフェース研究開発するニューラリンク立ち上げていたことを公表した2017年10月にはジェフリー・ヒントンにより要素間の相対的な位置関係まで含めて学習できるカプセルネットワークが提唱された。 2018年3月16日国際大学GLOCOM提言によると、課題解決型のAI活用する事で社会変革寄与できると分析されている。 2018年8月OpenAI好奇心実装しノーゲームスコア、ノーゴール無報酬目的なき探索を行うAI公表これまでのAIで最も人間らしいという。 2018年9月MITリンカーン研究所従来ブラックボックスであったニューラルネットワーク推論どのような段階経て識別したのかが明確に分かるアーキテクチャ開発した2019年BERTなどの言語モデルにより、深層学習では困難とされてきた言語処理において大きな進展があり、Wikipediaなどを使用した読解テスト人間上回る至った

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