ファン・インフン？MetaチーフAI科学者：スーパー人工知能はすぐには来ない

唐庆旺

Facebookの親会社Metaは先週末、サンフランシスコで基礎人工知能研究チームの設立10周年を祝うメディアイベントを行った。
このイベントでは、Metaの首席AI科学者でディープラーニングの先駆者であり、チューリング賞を受賞したヤン・リークン（Yann LeCun）氏は、人間がテキストをまとめる能力だけでなく、ある意味人間の知覚能力と常識を備えた人工知能システムを訓練するには、数十年かかると考えている。
彼の見方は、黄仁勲（ファン・インフン）英偉達CEOの先週の見方とは全く異なる。黄氏は先週、人工知能は5年足らずで「かなり競争力のある」レベルに成長し、多くの頭脳集中型任務で人類に勝ると述べた。
将来的には「猫級」人工知能が登場する可能性が高い
楊立昆氏によると、「人間級」レベルの人工知能が出現する前に、社会には「猫級」や「犬級」の人工知能が出現する可能性が高いという。科学技術業界は現在、言語モデルとテキストデータに関心を持っており、研究者が過去数十年間夢見てきたような先進的な人間人工知能システムを創造するには不十分である。
楊立昆氏は、現在の人工知能の発展速度を制限する原因の一つは、訓練データの出所が主にテキストに限られていることにあると考えている。
「テキストは非常に悪い情報源だ」と楊立昆氏は説明する。現在、現代言語モデルを訓練するために必要なテキスト量は膨大で、人間が2万年で読み終える必要がある。しかし、
「もしAとBが同じなら、BはAと同じ……世界には非常に基本的なものがたくさんあり、彼らはこの訓練では理解できない」。
そのため、楊立昆とMeta AIの他の役員は、オーディオ、画像、ビデオ情報を含むさまざまなデータを処理するためにChatGPTなどのアプリケーションを作成するためのいわゆるコンバータモデルをカスタマイズする方法を研究してきた。彼らは、これらの人工知能システムがこれらの異なるタイプのデータ間に存在する可能性のある数十億個の隠れた相関を発見できるだけで、より高いレベルに達する可能性が高いと考えている。
Meta幹部たちは、AR眼鏡をかけてテニスをしている人がAIビジョンを見て、ラケットを正しく握り、腕を完璧に振る方法を教えることができるという研究成果の1つを示した。このようなデジタルテニスアシスタントに動力を提供するために必要なAIモデルは、テキストとオーディオに加えて、3次元視覚データを混合する必要があります。
英偉達は引き続き利益を得るだろう
これらのいわゆるマルチモデル人工知能システムは次の最前線領域を表しているが、この発展に必要なコストはさらに大きくなるだろう。楊立昆氏は、Metaやグーグルの親会社Alphabetなど、より先進的な人工知能モデルを研究する企業が増えていることに伴い、英偉達氏は特に他の競争相手が現れない場合には、より大きな優位性を得る可能性があると予想している。
これまで、英偉達は生成型人工知能の最大の受益者の一人であり、高価なGPUは大規模な言語モデルを訓練するための標準的なツールとなってきた。
「私はJensen（黄仁勲）を知っている」と楊立昆氏は、英偉達は現在の人工知能ブームから多くの利益を得ることができると述べた。「これは人工知能戦争で、彼は武器を提供している」。
「（もし）人工知能が流行していると思ったら、GPUをもっと買わなければならない。楊立昆氏は、OpenAIなどの会社の研究者がAGI（汎用人工知能）を追求し続ける限り、彼らはより多くの雄大なコンピュータチップを必要とすると述べた。
では、Metaや他の研究者がこのような複雑な人工知能モデルを開発し続けるにつれて、科学技術業界はより多くのハードウェアベンダーを必要としているのではないでしょうか。
楊立昆はこれに対して「今は必要ありませんが、あればもっといいです」と答えた。
また、GPU技術は依然として人工知能の黄金基準であると付け加えた。しかし、将来のコンピュータチップはGPUと呼ばれることはないかもしれない。
量子コンピュータの意義と実行可能性に疑問がある
人工知能のほか、楊立昆も量子コンピュータに懐疑的だ。
現在、マイクロソフト、IBM、グーグルなどの科学技術大手は量子コンピューティング分野に大量の資源を投入している。多くの研究者は、量子コンピュータは、現代計算で使用されている従来のバイナリビットではなく、いわゆる量子ビットを使用して複数回計算を実行できるため、データ密集型の分野（例えば薬物発見）で大きな進歩を遂げることができると考えている。
しかし、楊立昆はこれに疑問を示した。
「量子計算で解決できる問題は、古典的なコンピュータでもより迅速に解決できる」
「量子計算は魅力的な科学的な話題だ」と楊立昆氏は言うが、「量子コンピュータの実際の意義と本当に有用な量子コンピュータを作る可能性」はまだよく分からない。
Meta上級研究員で元技術責任者のマイク・シュロープフ（Mike Schroepfer）氏はこれに賛同した。彼は数年ごとに量子技術を評価し、有用な量子機器は「いつか現れるかもしれないが、今やっていることとは関係なく、時間の幅が長すぎる」と考えている。