Google DeepMindのディレクターであり、2024年ノーベル化学賞受賞者であるデミス・ハサビス氏が、汎用人工知能（AGI）に関する議論を再び活性化させました。彼の予測は明確です。AGIは2030年頃に実現する可能性があると。これを実証するために、彼はアインシュタインテストを提案しています。これは、AIが古典物理学を学習し、その後、自ら1905年の特殊相対性理論を発見することを要求する挑戦です。現在のモデルは、その能力の高さにもかかわらず、これを再現できていません。
気候AI：1日の余裕を持つ極端な予測 🌤️
AGIが依然として遠い地平線である一方、ハサビス氏は関連性の高い実用的な進歩を強調しています。DeepMindのシステムは、すでに24時間前の極端な気象現象を予測することが可能です。対照的に、従来の方法では同様の結果を得るために数週間の処理が必要です。この能力は災害対応を改善するだけでなく、汎用知能に到達する必要なく、特殊化されたAIが具体的なタスクにおいて古典的な数値モデルを凌駕できることを示しています。
ノーベル化学賞受賞者は、自身のAIが2030年に物理学の試験に合格すると考えている 🧠
タンパク質予測にAIを使用してノーベル賞を受賞したハサビス氏は、今度は自身の創造物に理論物理学者の資格を取得させたいと考えています。アインシュタインテストは、機械にとっての再試験のように聞こえます。つまり、いつも通りのことを学び、その後1905年の発明を行うことです。その間、人間は、明日の嵐を警告してくれるAIがコーヒーを飲んだり、給料の値上げを要求したりしないかどうか、まだわかりません。2030年が皆を準備万端で迎えられますように。