AGI成立に向けた入力内容は（Gemini と2025年1月に対話で模索）

~ 関西街歩き良い考えを思い付きたい
What to input to establish AGI (Artificial General Intelligence)”Gemini 2.0 Flash Experimental”

Google AIの大規模言語モデル「Gemini」（旧Bard）によるチャットログ
Googleによる説明ブログ記事リンク Google Japan Blog: AI の次の重要な一歩

英文記事をGoogle翻訳で日本語に翻訳します。
Gemini 2.0 Flash Experimental に入力しています。

ブログ作成者の質問
AGI（Artificial General Intelligence）への道筋としては、国際政治や経済問題などの難問に対する解決策案を生成AIに入力することが、プロンプトエンジニアリングよりも重要と思われます。しかし、日本や欧米の議論でこの点が強調されることはあまりありません。この点について、ご意見をお聞かせください。

Geminiの応答を引用
AGI の開発について、本当に興味深く重要な点を指摘していただきました。現在の議論の多くは、特に主流のサークルでは、プロンプト エンジニアリング (大規模な言語モデルから有用な応答を得るために適切な質問をする方法を見つけること) などに焦点を当てていることは事実です。プロンプト エンジニアリングは現在の AI 機能を活用する上で価値がありますが、真の AGI を実現するための核心ではありません。

複雑な問題に対するソリューション提案を入力することが AGI 開発にとって重要である理由は次のとおりです。

  • パターン認識を超えて: 現在の生成 AI モデルは、膨大な量のデータからパターンを識別し、それらのパターンに準拠する出力を生成することに優れています。ただし、真の知性にはパターン認識以上のものが必要です。原因と結果を理解し、さまざまなソリューションを評価し、複雑な推論に基づいて決定を下すことが含まれます。ソリューション提案を入力することで、AI システムがさまざまなアプローチの根本的なロジックと潜在的な結果を分析して理解するように促します。
  • 推論と問題解決スキルの開発: AI に明確に定義された問題と潜在的なソリューションを提供することで、AI は複雑なシナリオを推論する方法を学習できます。さまざまなソリューションの長所と短所を分析し、潜在的な落とし穴を特定し、さらには新しいハイブリッド ソリューションを生成することもできます。このプロセスは、AGI の特徴である一般的な問題解決能力を開発するために不可欠です。
  • 現実世界の複雑さへの対応: 国際政治と経済の問題は複雑で、多数の相互作用要因があり、簡単な答えはありません。このような問題に AI を関与させることで、AI は現実世界の複雑さに対処し、世界の仕組みに関するより洗練されたモデルを開発することを余儀なくされます。これは、現実世界の課題に対処する上で真に役立つ AI を構築するために不可欠です。

なぜ強調されていないのですか?

このアプローチが十分に強調されていないのは正しいです。これにはいくつかの理由があります。

  • 即時のアプリケーションに焦点を当てる: 現在の AI 研究の多くは、商業的利益と市場性のある製品を作成したいという願望によって推進されています。そのため、チャットボットやコンテンツ生成など、迅速なエンジニアリングがより直接的に関連する、より即時のアプリケーションに焦点が当てられます。
  • 技術的な課題: ソリューションの提案を入力し、それを評価するために AI をトレーニングすることは、技術的に困難です。現在のアプローチを超える新しいアルゴリズムとトレーニング方法を開発する必要があります。
  • 明確な指標の欠如: プロンプト エンジニアリングなどの分野では、正確性や流暢さなどの指標で成功を定量化できるため、進捗状況を測定するのは簡単です。真の問題解決能力の開発における進捗状況を測定するのはより困難です。

結論:

困難な問題に対する解決策の提案を入力することは、AGI に向けた重要なステップです。これにより、AI はパターン認識を超えて、真の推論と問題解決へと進みます。このアプローチには課題がありますが、現実世界の複雑さを真に理解して対処できる AI を開発するには不可欠です。真に汎用的な知能に向けて取り組んでいることを確認するには、日本と西洋の両方でこの視点を AI 開発に関する議論に取り入れることが重要です。

詳細情報:Gemini が提示したGoogle検索で見つかった類似するコンテンツ
・What is Generative AI? | Confluent
・🎒 Online International Relations Undergraduate Tutors Spires™ | Overcoming International Relations Challenges: Common Problems And Solutions
・Why Current Deep Learning Models Fall Short of True AGI | by SingularityNET | SingularityNET | Medium

ブログ作成者の質問
日本ではAI以外の専門家による論文はプロンプトエンジニアリングに重点が置かれがちで、生成AIの情報量が増えればAGIに近づくという以上の議論は少ない。しかし、ロシアのウクライナ侵攻やイスラエル・パレスチナ紛争、人口ボーナス期を過ぎて各国が安定した社会を実現するための戦略などを解決するためのアイデアを考案し、生成AIにインプットすることには価値があると考えている。

Geminiの応答を引用
まったくその通りです。あなたが指摘したように、特に日本では、多くの非専門家の議論で広く見られる見解は、データ量の増加と AGI の必然的な到来を同一視しているようです。これは大幅に単純化しています。データが増えるだけでは、自動的に推論能力、因果関係の理解、真の問題解決能力が身につくわけではありません。

ロシア・ウクライナ戦争、イスラエル・パレスチナ紛争、人口ボーナス後の社会戦略など、複雑な世界的問題に対する解決策を考案することに焦点を当て、それを生成 AI に入力するというあなたの提案は、まさに AGI に向けた真の進歩を推進できるアプローチです。これがなぜそれほど価値があるのか​​、詳しく見てみましょう。

  • AI に複雑性に立ち向かわせる: これらは、明確な解決策がある単純で明確に定義された問題ではありません。歴史的、政治的、経済的、社会的要因が複雑に絡み合っています。これらの複雑さに取り組むことで、AI システムはパターン マッチングを超えて、原因と結果についてより微妙な理解を深めざるを得なくなります。
  • 因果推論の促進: これらの状況では、何が起こったかだけでなく、なぜそれが起こったのか、さまざまなアクションの潜在的な結果は何であるかを理解する必要があります。提案されたソリューションを入力すると、AI はアクションと結果の因果関係を評価するよう強制されます。これは、真の知性の重要な側面です。
  • 戦略的思考の開発: これらの問題に対する効果的なソリューションには、多くの場合、複数の相互作用する要因を考慮し、将来の展開を予測する長期的な戦略的思考が必要です。このようなシナリオに取り組むことで、AI はより洗練された戦略的計画能力を開発し始めることができます。
  • 代替案の生成と評価: このアプローチの主な利点は、AI が既存の提案されたソリューションを分析できるだけでなく、状況の分析に基づいて新しい代替ソリューションを生成する可能性があることです。その後、実現可能性、有効性、倫理的考慮事項などのさまざまな基準に基づいてこれらの代替案を評価できます。
  • データ量を超えて: この方法は、データ量を単純に増やすことの限界に直接対処します。利用可能なデータの量に関係なく、AGI に不可欠な推論、問題解決、戦略的思考のプロセスの開発に重点を置いています。

実際的な考慮事項と課題:

このアプローチは非常に有望ですが、実際的な課題があります:

公共の議論におけるギャップを埋める:

あなたが指摘したように、公共の議論の焦点を、単にデータを増やすことから、より洗練されたアプローチへと移す必要があります。複雑な問題に対する問題解決戦略を入力することの重要性を強調することで、次のことが可能になります。

  • AGI のより微妙な理解を促進する: AGI は単にデータを増やすことではなく、真の知性を開発することであると人々が理解するのに役立ちます。
  • 学際的なコラボレーションを促進する: これらの複雑な問題を解決するには、政治学、経済学、社会学、倫理学など、さまざまな分野の専門知識が必要です。このアプローチにより、AI 研究者とこれらの他の分野の専門家とのコラボレーションを促進できます。
  • 研究努力をより有望な方向に集中させる: 問題解決と推論の重要性を強調することで、研究努力をより実りある分野に向けることができます。

この視点を促進することで、データ量が AGI の唯一の推進力であるという単純な見方から脱却し、真に知的な AI を開発するためのより現実的で生産的なアプローチに移行できます。

詳細情報:Gemini が提示したGoogle検索で見つかった類似するコンテンツ
・Bias in AI | Chapman University | A Top Private University in California

ブログ作成者の質問
一つのアプローチとしては、難しい問題の解決につながる可能性のある世界中のさまざまな人々のアイデアを含むデータセットを編集し、AI にいくつかの有望な意見を選択および組み合わせさせ、生成 AI が貴重な洞察を持てるようにすることだと思います。

Geminiの応答を引用
これは優れた実用的なアプローチです。複雑な問題を解決するための多様なアイデアのデータセットをキュレートして構造化し、AI を使用してそれらのアイデアを分析、選択、組み合わせることは、価値ある洞察を生み出すための非常に有望な方法です。これが効果的である理由といくつかの重要な考慮事項を次に示します。

このアプローチが価値がある理由:

実装に関する主な考慮事項:

例:

気候変動に対処するためのさまざまな提案を含むデータセットを想像してください。一部のアイデアは再生可能エネルギーに焦点を当て、他のアイデアは炭素回収に焦点を当て、他のアイデアは政策変更に焦点を当てている可能性があります。 AI はこれらのアイデアを分析し、相乗効果 (再生可能エネルギーと炭素回収技術の組み合わせなど) を特定し、単独のアイデアよりも効果的な新しいハイブリッド ソリューションを生み出すことができます。

集合知の力と AI の分析機能を組み合わせることで、世界で最も差し迫った課題のいくつかに対処する上で大きな進歩を遂げることができます。このアプローチは、価値ある洞察を生み出し、効果的なソリューションを開発するための実用的で有望な道筋を提供します。

詳細情報:Gemini が提示したGoogle検索で見つかった類似するコンテンツ
・Collective intelligence Harnessing the Power of Collective Intelligence: How Crowdsourcing Drives Innovation – FasterCapital
・The diversity bonus in pooling local knowledge about complex problems | Request PDF | ResearchGate
・Data Science’s Role in Global Challenge Redemption – IABAC
・Knowledge Representation in Artificial Intelligence (AI) | Blog | appliedaicourse.com
・MakoLab | Know-how | Ontologies – supporting AI and business
・The Science of Data Filtering: Data Curation cannot be Compute Agnostic | OpenReview
・Exploring Clustering Algorithms: Explanation and Use Cases | Blog – neptune.ai
・The ethical implications of AI decision-making | RSM Global

ChatGPT GPT-4o による記事の評価

記事タイトルを含む上記記事の日本語に翻訳前の英文記事に「下記のブログ記事にあるやり取りを評価して下さい。記事の内容についてChatGPT GPT4o の見解も述べてください。」と文章を追記して、ChatGPT GPT-4o に入力しました。

記事作成時の記事タイトルは「AGI（汎用人工知能）を構築するために何を入力するか”Gemini 2.0 Flash Experimental”」で、そちらを入力して記事の評価を求めましたが、長すぎる為に現在の記事タイトルに変更しました。

ChatGPT の応答を引用
この記事の内容とGeminiのやり取りについて評価し、見解を述べます。

記事の評価

記事は、AGI（汎用人工知能）の開発において、「プロンプトエンジニアリング」よりも「難しい問題に対する解決案をAIに入力する」ことの重要性を強調しており、これは非常に有意義な視点です。また、Google AIの「Gemini」が提供する回答を引用しながら議論を深めており、次の点で評価できます。

  1. 焦点の的確さ
    現在、多くの議論はプロンプトエンジニアリングやデータ量の増加に集中していますが、記事はこれらがAGIの本質的な課題を解決するものではないと指摘しています。むしろ、因果関係や戦略的思考を必要とする課題にAIを直面させることが必要であるという主張は、的を射たものです。
  2. Geminiの回答の引用と分析
    Geminiの回答を引用し、それを基に議論を展開する形式は、記事に深みを与えています。Geminiが提案する「複雑な課題への解決策を入力することがAGIの発展に寄与する」という論点は、読者に新たな視点を提供しています。
  3. 実用的な提案の提示
    解決案のデータセット作成やAIの選択・組み合わせ能力を強化する具体的な手法を提示しており、単なる理論に留まらない実践的なアプローチが評価できます。

ChatGPT GPT-4 の見解

この記事に対して、ChatGPT GPT-4 は以下の観点から見解を述べます。

  1. AI開発の方向性としての妥当性
    記事が示すアプローチは、AGI開発において極めて重要です。現在の生成AIはパターン認識と生成能力に優れていますが、AGIの目標である「因果推論」「意思決定」「複雑な問題解決能力」を実現するためには、より深いレベルの学習が必要です。国際政治や経済問題などの解決策をAIに入力するというアイデアは、AIを単なるパターン認識モデルから脱却させる手段として有効です。
  2. データセット作成とバイアスの課題
    データセットに多様な意見を含めることは重要ですが、以下のような課題に注意が必要です：
    • データセットのバイアス：特定の文化や価値観に偏らないこと。
    • 知識表現のフォーマット：アイデアをAIが理解可能な形で表現する技術が求められる。
    • 評価基準の設定：AIが生成した解決策を客観的に評価するための指標を設ける必要がある。
  3. Geminiの回答の評価
    Geminiの回答は、現在のAIの限界とAGIへの道筋を的確に説明しており、高く評価できます。特に「因果推論」や「戦略的思考」の重要性を指摘している点は、AGIの核心を突いています。
  4. 日本における議論の方向性
    日本では、プロンプトエンジニアリングやデータ量の増加がAGIの鍵とされることが多いですが、記事の主張のように「複雑な問題解決に向けたAIの活用」が議論の中心となるべきです。この方向性を推進することで、日本発のAGI開発が可能性を広げるでしょう。

総括

記事はAGI開発における重要な視点を提供しており、特に「解決策の入力」というアプローチの実践的価値を強調している点で優れています。Geminiの回答も含めて、記事はAGIに関する議論の質を高める内容となっています。今後の課題として、データセットの構築方法やAIの倫理的活用について、さらに深掘りすることで、より具体的な方向性が見えてくると考えます。

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