人工知能（AGI）

AGIの中核概念

AGIの探求の中心は、人間の認知の複雑さと柔軟性を再現することにある。これにはいくつかの核となる考え方がある：

• 一般的な認知能力：特化したAIとは異なり、AGIは特定の機能だけでなく、多様なタスクに適用できる幅広い知的能力を持つだろう。
• 学習と適応性：AGIは、人間がそうであるように、異なる領域にわたる経験から学習し、その知識を新しい状況に適応させることができる。そのためには、現在のディープラーニング（DL）やニューラルネットワーク（NN）のパラダイムを超える進歩が必要で、高度な強化学習や全く新しいアーキテクチャが必要になる可能性がある。
• 推論と問題解決：AGIは、複雑な推論、抽象的思考、不慣れな文脈での効果的な問題解決の能力を意味する。
• 創造性と常識：真の一般知能は、創造性と世界に関する常識的な知識のベースを伴うことが多く、現在のAIには困難な分野である。
• 意識と自己認識：非常に議論されており、哲学的に複雑ではあるが、AGIの定義や期待には、意識や自己認識の側面が含まれているものもある。

AGIと人工狭域知能（ANI）の比較

AGIと現在のAIの根本的な違いは、その範囲と汎用性にある。

• 人工狭域知能（ANI）： 弱いAIとしても知られるANIシステムは、特定のタスクのために設計・訓練される。例えば、バーチャルアシスタント、推薦システム、物体検出や 画像セグメンテーションのようなコンピュータビジョン（CV）タスクのモデルなどがある。次のような高度なモデル Ultralytics YOLOのような高度なモデルは、特定のCV分野で高い性能を発揮しますが、ANIフレームワーク内で動作します。Ultralytics 様々なモデルとその機能を調べることができます。
• 人工知能（AGI）：しばしば「強いAI」と同義とされるAGIは、あらかじめ定義されたタスクに限定されない。AGIは、タスクに特化したシミュレーションではなく、真の理解力を持ち、学習、適応、そして人間ができる事実上あらゆる知的タスクを実行することができる。現在のAI技術はすべてANIに分類される。

仮定の応用と例

AGIは理論的なものであるため、その応用は推測の域を出ないが、世界を変える可能性を秘めている。AGIは、現在人間の幅広い知性と適応力を必要としている複雑な課題に取り組むことができるだろう。

• 科学的発見に革命を起こす物理学、生物学、化学の知識を統合し、新素材や新薬を設計できるAGIを想像してみてほしい。異なる科学分野の膨大なデータセットを分析し、人間には見えない複雑なパターンを特定し、画期的な仮説を立て、さらには実験を設計することで、AIが研究に与える潜在的な影響を劇的に加速させることができる。これは、医療画像解析のような特定の分野で使われている現在のAIをはるかに超えるものだ。
• 包括的なグローバル管理：AGIは、世界中のサプライチェーンを最適化したり、国際的な災害救援活動をかつてない効率で調整したり、複雑な環境・経済・社会要因を同時にモデル化することで気候変動緩和のための全体的な戦略を策定したりするなど、複雑なグローバルシステムを管理できる可能性がある。このレベルの統合計画は、今日のスマートシティや物流ツールに特化したAIでは実現不可能だ。

他にも、生徒一人一人に動的に適応するパーソナライズされた教育、真に自律的な科学探査、あるいは複雑で斬新な芸術作品の生成など、さまざまな応用が考えられる。現在のAIアプリケーションについては、Ultralytics ブログで読むことができます。

課題と今後の方向性

AGIの創造は、科学的・工学的に非常に大きな課題に直面している。これには、抽象的な推論の再現、強固な常識的理解の達成、真の創造性の開発、機械に意識を持たせる可能性などが含まれる。有名なチューリング・テストは、知能の初期のベンチマークを提案したが、AGIは会話の模倣をはるかに超える能力を意味する。

さらに、AGIの開発は、制御、人間の価値観との整合性（AI倫理）、潜在的な社会的混乱、雇用の転換（雇用におけるAI）、安全性の確保に関する深遠な倫理的問題を提起している。AIの安全性と責任あるAIのフレームワークの開発には、Partnership on AIや IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systemsのような組織が関与し、重要な研究が行われている。また、説明可能なAI（XAI）のような手法を通じてAIの透明性を確保することも極めて重要である。

AGIは依然として遠い目標ですが、洗練された機械学習（ML）技術、ファウンデーションモデル、モデルのトレーニングと展開を合理化するUltralytics HUBのようなプラットフォームなど、ANIにおける現在の進歩は、いつかAGIの実現に貢献するかもしれない基礎技術と理解を構築します。現在のAI機能の詳細については、Ultralytics ドキュメントをご覧ください。