松田語録:OpenAIが示すAGIへの5段階
Summary
TLDRこのスクリプトでは、人工知能(AI)の進化を5つのステップで解説しています。現在のAIは会話AIとして自然言語を利用して会話ができ、次に進むと論理数学知能を持つリーズナとして、博士レベルの問題解決能力を持つシステムを目指しています。さらに、AIが独立して研究やイノベーションを起こすことができるレベル3、4へと発展し、最終的には組織全体の仕事を遂行できるレベル5へと至るという展望を描いています。このプロセスは、AIが人間の知能を超え、独自の知識や文化を創出する可能性を示唆しており、その社会的影響力が非常に大きいとされています。
Takeaways
- 🤖 AIの5ステップという考え方がある。これは人工知能が達成するべき5つの段階を示す。
- 🗣️ 現在のAIはステップ1として定義され、自然言語を使用して会話を行うことができるレベルに達している。
- 🧠 ステップ2はリーズニング(論理数学知能)として、外部リソースにアクセスせずに博士レベルの問題解決能力を持つシステムを目指している。
- 🔬 ステップ3ではAIが独立して研究を行い、科学分野におけるイノベーションを起こすことができるレベルを示す。
- 💡 ステップ4のイノベーターでは、AIが新しい知識を生み出し、人類の知識に貢献する可能性がある。
- 🏢 ステップ5は組織的AIとして、AIが組織全体の仕事を遂行し、経営层の役割を果たすことができるレベルを示す。
- 📈 AIの各ステップは、人間と比較しての知能レベルを基準に設定されており、博士レベルの知能を持つAIが現在開発中である。
- 📊 知能指数についても説明されており、博士レベルのAIは2シグマ以上の知能指数を持つと推定されている。
- 🌐 AIの開発は、ディープマインドなどによって異なるステップの定義が存在するが、オープンAIは独自の5ステップを提案している。
- 🚀 2027年にはAIが博士レベルに達し、自ら研究を開始するという予測がある。
- 🌟 AIの最終目標は、組織的なAIとして、企業を経営することができるレベルに達することである。
Q & A
AGIの5ステップとはどのようなものですか?
-AGIの5ステップは、AIの進化を表す階層的なモデルです。ステップ1はチャットボット会話AIで、自然言語を使って会話ができるレベルです。ステップ2はリーズナ(論理数学知能)で、外部ソースにアクセスせずにphdレベルの問題解決能力を持つシステムです。ステップ3はAIエンジンで、独立して行動を起こし、長期間にわたって操作できるようになるレベルです。ステップ4はイノベーターで、新しいイノベーションを生み出す能力を持つレベルです。最終的にはステップ5の組織的AIで、組織全体の仕事を遂行できるレベルを目指します。
ステップ1のAIはどのような機能を持っていますか?
-ステップ1のAIはチャットボット会話AIで、自然言語を使って会話を行うことができる機能を持っています。例えば、現在のAIの会話エンジンはこのレベルに該当します。
ステップ2のリーズナとは何を意味していますか?
-ステップ2のリーズナは、論理数学知能を持ち、外部ソースにアクセスせずにphdレベルの問題解決能力を持つシステムを意味しています。つまり、高度な知識と論理的思考能力を持ち、独立して複雑な問題を解決できるAIです。
ステップ3のAIエンジンはどのような特徴を持っていますか?
-ステップ3のAIエンジンは、phdレベルの知識を持っているにもかかわらず、自分で研究を行うことができる独立性を持ちます。つまり、AI自身が新しい知識を発見し、研究を進める能力を持つことが求められるレベルです。
ステップ4のイノベーターはどのようなAIですか?
-ステップ4のイノベーターは、自ら新しいイノベーションを生み出し、人類の知識の限界に貢献する可能性を持つAIです。新しい研究を行い、これまでにない知識を創造する能力を持つことが特徴です。
ステップ5の組織的AIはどのような能力が必要ですか?
-ステップ5の組織的AIは、組織全体の仕事を遂行できる能力が必要です。これには組織の異なる部分がどのように働くかについての幅広い知識と理解が必要です。つまり、会社の経営や管理までもがAIによって行われることができるレベルです。
AGIの5ステップの中で、現在どこまで進んでいるとされていますか?
-現在、AIはステップ1と2の中間で、phdレベルの問題解決能力を持っていますが、完全なリーズナやAIエンジンにはまだ到達していないとされています。つまり、ステップ2から3への移行が現在目指されている段階です。
phdレベルの能力を持つAIとはどのようなものですか?
-phdレベルの能力を持つAIとは、博士レベルの専門知識と問題解決能力を持っているAIです。論理的思考や高度な分析能力を持ち、独立して複雑な問題を解決することが可能なAIを指します。
AIが独立して研究を行うことができる段階はいつになる予定ですか?
-アッシェブレナーは2027年にAIがphdレベルになり、自分で研究を始めると予想しています。つまり、ステップ3のAIエンジンの実現がその時期に期待されています。
AIが組織全体の仕事を遂行できる段階に達するには、どのような能力が必要です?
-AIが組織全体の仕事を遂行できる段階に達するには、組織の異なる部分がどのように働くかについての幅広い知識と理解が必要です。また、対人知能や組織のマネージメント能力も重要です。
AGIの5ステップの最終目標はどのようなものですか?
-AGIの5ステップの最終目標は、組織的AIを達成することで、AIが組織全体の仕事を遂行できるレベルに到達することです。これにより、AIは人間と同じかそれ以上の知的活動を遂行できるようになります。
Outlines
🤖 AGIの5ステップの紹介と現在のAIのレベル
第1段落では、人工知能(AI)の進化を5つのステップで説明しています。現在のAIは自然言語を使用して会話を行うことができ、これはステップ1に相当します。また、ステップ2では論理数学知能を持ち、外部リソースにアクセスせずに問題解決能力を持つシステムを目指しています。ステップ3では、AIが独立して長期間にわたって操作できるようになることを想定しています。このセクションでは、AIの現在のレベルと今後の進化について詳しく説明されています。
🧠 AIの知能レベルと研究能力の向上
第2段落では、AIの知能レベルが人間と比較されることについて説明されています。特に、phdレベルの知能を持つAIがどのようなものかについて触れられています。また、AIが独立して研究を行うことができるレベル3のAIエンジンについても言及されています。この段落では、AIの研究能力の向上と、将来的にはAI自身が研究を開始する可能性についても議論されています。
🚀 AIのイノベーション能力と組織管理への進化
第3段落では、AIが新しいイノベーションを生み出す能力を持つレベル4のAIシステムについて説明されています。このレベルでは、AIが人類の知識に貢献する可能性があるとされています。さらに、最終レベルであるレベル5では、AIシステムが組織全体の仕事を遂行できることが期待されています。このセクションでは、AIの進化が組織管理にどのような影響を与えるかについても触れられています。
🌐 AIの最終目標としてのASIとその影響
第4段落では、人工知能(AI)の最終目標としてASI(人工超知能)について言及されています。ASIは、人間の知能を超える知能を持つAIを指し、その実現がどのような影響を与えるかについて考察されています。また、AIの進化がどのように人類の知識や組織管理に影響を与えるかについても議論されています。このセクションでは、AIの進化の最終目標とその達成に向けた取り組みが詳しく説明されています。
Mindmap
Keywords
💡AGI(人工知能)
💡ステップ1(Chatbot会話AI)
💡ステップ2(リーズナブルな知能)
💡ステップ3(AIエンジン)
💡ステップ4(イノベーター)
💡ステップ5(組織的AI)
💡知能指数
💡対人知能
💡論理数学知能
💡イノベーション
💡効果的コンピュート
Highlights
讨论了AGI(人工通用智能)的5个发展阶段。
AGI的定义包括与人类智力匹敌的智能体,无论是有身体还是没有身体的。
AGI的第一阶段是能够使用自然语言进行对话的聊天机器人。
第二阶段是逻辑数学智能,AI系统能够解决博士级别的问题。
AGI的第三阶段涉及AI系统独立进行长期操作的能力。
第四阶段是创新者,AI能够产生新的创新并为人类知识做出贡献。
第五阶段是组织AI,AI系统能够执行整个组织的工作。
提到了OpenAI正在朝第二阶段和第三阶段的中间发展。
讨论了人类智力指数和博士水平智力的比较。
提到了2σ和3σ在人类智力分布中的位置。
AGI的第二阶段被定义为具有博士水平问题解决能力的AI。
第三阶段的AI将能够独立进行科学研究。
第四阶段的AI将能够进行创新,推动科学发展。
第五阶段的AI将能够管理整个组织,类似于公司的CEO。
讨论了人类智能的8种类别,特别是管理和对人类智能的重要性。
提到了AGI的社会影响,包括可能取代某些职业的风险。
讨论了AGI发展的潜在时间表,包括达到各个阶段的预测。
提到了增加计算能力可能是实现AGI的关键因素之一。
Transcripts
次はagiの5ステップというあはいはい
はいはいはいからまさんで今までねagi
とは何かという話が色々あってですねええ
前々からね言われてるのはま要する普通の
人間ええのうんま知的なにま匹敵するとで
その時に体を伴うやつと伴わないやつって
話があったじゃないですかええええ体を
伴ったば例えばウニなんかはねの家にて
コーヒーが入れられるのがエジだた逆に
言えば入れられなきゃエアじゃないんだと
とサンマルトマンとかオープンエが言って
たそうじゃなくて体まそれはできなくても
ですね要するに経済的に価値のある仕事を
やるようなあのまいわゆる体のないね純粋
知能的なエジアとはでそれがあ波の
人間ま例えばサラリーマンですよねぐらい
のの知的能力があるというものとま定義し
てたわけでね今回ねオープンAがね5
ステップということ言ってきたんですよで
ねまずもだけどありましたね4ステップと
かいうのがあったような気がしますけどね
えのいやこれはね例えばディープマインド
なんかがねまたねあのagiののステップ
を定義してるんですよえで今回の新しい
やつですね今回はでまずねステップ1これ
はチャットボット会話AIでこれは現在の
レベルでAIが自然言語を使って会話を
行うことができるとサスやチャットGP
っていうのは会話エンジンが含まれが含ま
れ要するに現在のAIはこのあの1
ステージ1だというわけよええええええで
次にtoここは問題ねでリズナと言ってん
だけどま日本語で言うとねリーズンてま
水論するとま僕のいうあの論理数学知能と
いうやつねうんでこのレベルで外部ソース
リソースにアクセスせずにphdレベルの
phdって博士ねうんレベルの人間と同等
の問題解決能力を持つシステムですうん
オープンエアは現在このステージに向かっ
て進んでるだから今ステージ1と2の中間
だってま言ってるわけおおほうほうほう
結構すことはねねphdレベルだって言っ
てるわけうんまphdの博士ですようん
うんうんで今までねねその人間の知的能力
を超えてたけ普通の人間と言ってたわけ
じゃないですかうんうん普通の人間ってま
血の指数で言ったらま世界的に言えば
100ねうん日本じゃ知能が高いから
1102だととか言うんだけどまあまあ
そこらじゃないですかだけどphdとる
ような人の知能ってま正確には言えないが
ねね言えないが例えばあの2シとすれば2
シって1シがだ偏差値で言うたら平均50
ねねで1シが10点ねだ偏差値が60で1
シで2シで偏差値が70で知能指数で言う
と1が15年ねだから2シグマで偏差値が
70の場合は血の指数が130年ねで2
シマちゅうのは今みたいに値70ですから
これってどこですかねまあまあ
結構高いけどむちゃくちゃ高いというわけ
でもないよねねあの例えば東大のうんとか
もうちょっと高いんじゃないかと思うわけ
まその学部によっては違うけどね医学部
なんかもっと高いような気がするで
ドクター取るような人っていうのは多分ね
2シ以上あると思うんやねで仮に3シは
ちょっと難しいと思うが3シグマがあれば
ねねキノシ数145年ねこれはねちょっと
難しいだからドクター持った人がそこまで
あるとかどうかわからんけチノシスで
130から145の間ぐらいになるんじゃ
ないかとま僕は推定するわけうんうんで
そんなね2シ以上の人間っってねねあの
人口のいくらかっちゅうと2.5なのね
うんでだから50人に1人とそんな感じね
あの2ね50人に1人って言ったら小学校
でねクラスが大体50人でしょそん中で小
学校でトップっていうのはま2
万でえもうちょっと上がるとですねあの
クラスで1番じゃなくてね学校で1番と
うんとかねそうなってくるとは2シより
もうちょっと上がってくるわけうんという
わけででで何が言いたいかったらこのこの
オープンAIの定義するagiのその
ステージ2ちゅうのはphdレベルの人間
と同等の問題解決能力持つとうから
いわゆる普通の人間よりははかに上の能力
を持つAIと定義してるわけですねこれは
すごいですよねってで次に第3ステージ
AIエンジンこのレベルでAIシステムが
に変わって行動を起こすで長期間にわって
独立して操作できるようになるで先ほどの
システムにはねphdレベルの能力がある
とは言うけど言うけどねこれが自分でね
例えば普通のphdっていうのはねあの
ドクターってねどうしたらドクターになれ
ますかって話ままあよくねコラなんかで
聞かれんけどそれはま塚先生なんかよくご
存じやけどまドクターコースに行きますよ
ねでそこで論文を書くわけですよねで普通
は参考論文ちゅうのがね数辺要求されるん
や普通はねで自分長者になったペーパー
みたいなものをうん出すわけですよだから
あのPDって相当なま能力がま要求される
わけですよでただやね今のレベル2ではね
その知的能力はそうあるんだけど自分で
研究できないわけねででこれねドクター
なるためにねこれよくね学生に言うんだま
つま先生もおっしゃるかもしれませんがね
ね人に与えられるんじゃなくて自分でや
れってね自分でできる能力が重要だっって
うんそれはね具体的に計算するだけじゃ
なくてペーパーを書くってことでだから
このレベル3っていうのはこのエージェン
トっていうのは自分でAIが自分でや
るってことですようんだからこれができ
たらね要するに科学研究がもうね自動的に
AIがやるようになるわけですようんこれ
がねアッシェブレナーが言うところのやね
ね彼はね2027年になったらねAが
phdレベルになりかつ自分で研究を
始めると言ってるわけよああはあはあ
はあはあですからアシンブレナの考えのは
このレベル3なわけああはああでレベル3
なんのが2027年としてるわけねで現状
はね現状は1.1と2の間よね1つまり
普通のまチャットができるこれはももう
もうもうできてものすごい能力は持ってる
んだけどでphdレベルの能力を持つかと
いうとまあるんだけどphdの人が
ストロベのRの数を間違うなんてことない
わなってこのアンバランスなんとかして
もらんといかんねけどだから今ね研究がね
そっちつまりそのサーチとがリーズニング
の方にえ研究が集中してるのはまこの
レベル2から3人以降とでさらにこの
エージェント自分でやろうとこの研究が今
盛に行われてるわけよだから2も3もね今
まさにあの目指してやってるわけですよ次
にねレベル4がねイノベーターこの
ステージではAIシステムが自ら新しい
イノベーションを生み出し人類の知識の相
に貢献する可能性がこれまさにね研究者
ですよほどで普通ねドクターとってね研究
者になるということはねでその後ね何を
するかっちゅったら新しい研究をするわけ
ですよで新しい研究ちうの今まで人類が
知らなかったね知識をちょっとね積みます
わけやこれ非常にね住みませればいいけど
ま普通の人間そんなことできないからもう
我々が知ったこと人類が今までに知った
知識がここだたここちょっとこう出ると
これがイノベーターですよね
うんでこれができたらですねもうねAが
勝手にねどんどんどんどん科学を進めて
いくわけじゃないですかでだからこれが
あのアッシェブレナはねまずねAI研究に
特化したものがやるとね次にこれがうん
できたら次にそれがうまくいけばあのカー
研究みたいなことはその後エサにやらせれ
ばいいというわけですね次ね5組織的AI
最終レベルでagiと考えられるこの
レベルはAIシステムが組織全体の仕事を
遂行できるこれには組織の異なる部分が
どのようにあの働くかについて幅知識と
理解が必要なつまり会社を1人1つの愛が
経営するとつまり会社があってですねこれ
がまもし人間が本当にね必要な部分例えば
ね営業とかそんなものは多分いるからあれ
交流するための店員とかそんなものはいる
からそういう人間は雇うとしてですねでね
会社ってさ社長とかね条約とかいうのは
これ結局何やってるかち言うたらこの人
たちは実際にね営業して物売ってるわけ
じゃないじゃないですかあれは物を作っ
てるわけじゃないじゃないですか主にね
私的な活動やってるわけでしょだから社長
重役それか部長課長とか
そこらあたりまで係長ぐらいまでは基本的
にはね知的な作業をやるわけだからこれを
ですねこのAが全部やってしまうとで人間
にしかできないことってそれでもあると
思うんやね客先にって営業してね揉みてし
てねこんにちはとかいうのはねえロボット
が来ても嫌じゃないですかうんだからま
その時は人間が行く必要があると思うんや
けどだそういう意味でのあの人間は
なくならないと思うがいわゆる普通の
サラリーマンみたいなものはあの社長から
ですね係り町とか普通のあれあの会社でえ
モニターに向かって触ってるような仕事は
全部なくなるとでこれがレベル5ねただ
そうは言うけどここまでどんだけで行くの
かってのはそれは色々い意見はあるとで
アシンブレナー的に言えばですね2027
年にそのphdレベルでかつ自動でやる
からレベル3ですよねでもうすあのエア
エージェントそれからちょっと立てばです
ねエサができるイノベーターま新しい科学
研究を始めるわけですよでエ組織的なね
会社を経営するとまでなるとこれasi
ですからま28年か29年点になりそうか
なとといういや結構ね恐るべきことはと僕
は思いますけどねいだけどあれですねその
イノベーターよりか組織のマネージメント
の方が上にあるわけですよねレブはいはい
それは必もそうじゃないような気がして値
が100ぐらいの人でもマネージメント
できますよね組織の
ねえなんかその頭をぐっと考える論理知能
の頭をもっと極めていくっていう方向に
行くのかと思いはなんか別の方向のなんか
知性を最後に持ち出したっていう感じが
これれねでもね社会的な影響力はこれが
一番大きいでしょうよ
ええ例えばね例えばね大統領これにするっ
ていうこともありるわけでしょ組織のうん
うんうんうん動かすとうんだから大企業の
社長さん必ずしもそんな頭はいい感じし
ないですけどねいやただね能っても申し
ましたね人間の知能8種類あってですね
ええ特にねそのね組織をマネージメント
するのは対人知能というやつねえああそう
ですかで1が前行ったけ1がね言語中のね
2が論理数学地のねじ1の現言語知能はま
どちらかというとま文化系の人ではいで
論理数学知能ま理科系の人ねんでその対人
知能ってところがですねその会社の社長と
か政治家とそういうところなわけですよね
だから政治家のねねうん例えばまあまあ
具体的な名前とどうかと思うがね知能がね
いわゆる論理数学的な知能知能いわゆる
知能指数が高いかっち言ったら彼氏もそう
じゃないかもしれない知能指数もそうです
ね確かにねけどだけどね知能が高い
いわゆる知能指数が高い人がねじゃあね
政治をやれるかち言ったらなかなかそうも
いかないわけですよだこれはねあのあの
やっぱり
人を卒する知能っていうのはまた別ですよ
ねああ別です
ねだからいわゆる頭の良さじゃなくてその
対人知能ってのが優れて
るってないとそのま組織は運営できない
ですからねだからそれ一応別の分野だから
まあ別に妥当じゃないですかでこれ例えば
ねサマルトマみたいな人とイアサケバの
どっちが偉いかっちゅう話になってきてあ
こういう風な言い方はねサマルトマの方が
偉いという話になるでしょまあの日本日本
人間社会の中ではねうんそういうことです
うんまそうかはいで結局エではないわけ
ですねそのすごいでもねでもね
イノベーターをやってですよ組織的な永ま
これACと言ってるけどねほとんどasi
ですよねうんいやいやイノベーターの
もっと先にそのロンに数学知能の
ものすごいナが現れた時が多分asiなん
ですよねそうじゃなえ人間
の人間のなんていうかトップレベルという
よなところに相当するやつを今の5段階で
積み上げたっていう感じうんんでしょうか
ねだからアインシュタインの10倍ぐらい
10倍から100倍の能力持たやつがねで
1億人とか出てたらこれはすごいですよね
ええこれれがSIIですはねああはそう
ですねだその方向というわけではないと
いう感じただねこれはねアルゴリズムに4
んだけどさ単にね量をねあの増やせば済む
だからアシンブレナーがそう言ってるわけ
ね彼はウームと言ってんだけどいわゆる
エフェクティブコンピュートちうのを
増やせばいくと言ってるんだからだから
1人の専門家のね知能を抜けばねそれの
10倍なんのそう難しいことじゃないわけ
ねねね専門家って1つのテーマしか偉く
ないわけはいそれがねこの済だったらね
あらゆる分野ねでってどのぐらいあるんか
知りませんがね学会の数もものすごい数
あるじゃないわけですかえ何千何万何十万
とねでそういうあらゆることにかけて専門
家ちゅう人間なんていでだからそういう
意味ではねagiからasiってのは実は
ステップとしてはそんなに大きなくて量と
かが増えればそれで実現できるんだとする
ならagiのあとなんか予算計画とか
ちゃんと立てて23年でasiというのは
妥当な線な感じもしますねはい話としては
そんなところでちょっと
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