メタ社の主任科学者でディープラーニングの先駆者であるヤン・ルカン氏は、現在の人工知能システムがある程度の知覚に到達するには数十年かかるだろうし、常識を備えた人工知能システムは、大量のテキストを創造的な方法で要約するだけの能力を超えることができると信じていると述べた。


彼の見解は Nvidia の見解とは正反対です

Nvidia CEO のジェンセン・ファン氏は最近、人工知能は 5 年以内に人間と「かなり競争」できるようになり、多くの脳を必要とするタスクで人間を上回る性能を発揮するようになると述べました。

ルカン氏は最近、フェイスブックの親会社メタ社の基礎人工知能研究チーム創設10周年を記念するイベントで、「私はフアン氏のことを知っている」と語った。ルカン氏は、エヌビディアのCEOは人工知能ブームから得るものがたくさんあると語った。 「これは人工知能の『戦争』であり、人工知能は『武器』を提供している」。

ルカン氏は、人間レベルの知能と同等の汎用人工知能を開発しようとしている技術者について、「人工知能が人気があると思うなら、GPUをもっと購入する必要がある」と語った。 OpenAI のような企業の研究者が AGI を追求し続ける限り、より多くの Nvidia コンピューター チップが必要になるでしょう。

ルカン氏は、社会は人間レベルのAIより何年も前に「猫レベル」または「犬レベル」のAIを導入する可能性が高いと述べた。テクノロジー業界が現在注力している言語モデルとテキストデータでは、研究者が何十年も夢見てきたような高度な人間のような人工知能システムを作成するには不十分です。

「テキストは非常に貧弱な情報源です」とルカン氏は述べ、現代の言語モデルを訓練するために使用されるテキストの量を人類が読むにはおそらく2万年かかるだろうと説明した。 「20,000年分の読み物を使ってシステムを訓練しても、AがBと同じである場合、BはAと同じであるということはまだ理解できません。」

「世界には、訓練を受けても身につかない非常に基本的なことがたくさんあります」とルカン氏は語った。

そのため、LeCun 氏と他の MetaAI 幹部は、ChatGPT のようなアプリケーションの作成に使用されるいわゆるコンバータ モデルを、オーディオ、画像、ビデオ情報を含むあらゆる種類のデータを処理できるように調整する方法に熱心に取り組んできました。彼らは、これらの AI システムがこれらの異なる種類のデータ間に存在する可能性のある何十億もの隠された相関関係を発見できればできるほど、より多くの奇跡を達成できると信じています。

Meta の研究の一部には、デジタル グラフィックスを現実世界に融合する、同社の Project Aria 拡張現実メガネを着用しているときに、人々がテニスを上達させるのに役立つソフトウェアが含まれています。幹部らは、AR メガネをかけてテニスをしている人が、テニスラケットの正しい持ち方と完璧な腕の振り方を教える視覚的な手がかりを見ることができるデモンストレーションを披露した。このようなデジタル テニス アシスタントを強化するために必要な人工知能モデルは、デジタル アシスタントが話す必要がある場合に備えて、テキストや音声に加えて 3 次元の視覚データと混合する必要があります。

これらのいわゆるマルチモーダル AI システムは次のフロンティアを表しますが、その開発費用は安くありません。 Meta や Google の親会社 Alphabet のような企業がより高度な AI モデルに取り組むにつれ、特に他に競合他社が出現しない場合には、Nvidia がより大きな優位性を得る可能性があります。

人工知能ハードウェアの未来

Nvidia は生成 AI の最大の恩恵を受けており、その高価なグラフィックス プロセッシング ユニットは大規模な言語モデルをトレーニングするための標準ツールとなっています。 Meta は、LlamaAI ソフトウェアのトレーニングに 16,000 個の Nvidia A100 GPU を利用しています。

一部のメディアは、メタ氏や他の研究者がこのような複雑な人工知能モデルの開発を続ける中、テクノロジー業界にはさらに多くのハードウェアサプライヤーが必要なのかと質問した。

LeCun氏は「その必要はないが、あればいいだろう」と答え、GPUテクノロジーは依然として人工知能のゴールドスタンダードであると付け加えた。

ただし、将来のコンピューターチップはGPUとは呼ばれなくなるかもしれないと同氏は述べた。

ルカン氏は量子コンピューティングにも懐疑的であり、マイクロソフト、IBM、グーグルなどのテクノロジー大手は多大なリソースを量子コンピューティングに投資している。 Meta 以外の多くの研究者は、量子コンピューティング マシンは、現代のコンピューティングで使用される従来のバイナリ ビットではなく、いわゆる量子ビットを使用して複数の計算を実行できるため、創薬などのデータ集約型の分野で大きな進歩をもたらす可能性があると考えています。

しかしルカン氏は懐疑的だった。

「量子コンピューティングで解決できる問題の多くは、古典的なコンピュータでもより効率的に解決できます」とルカン氏は言う。

「量子コンピューティングは魅力的な科学テーマです」とルカン氏は語った。 「実際に役立つ量子コンピューターを作る実用的な意味と可能性」はそれほど明確ではない。

Meta の上級研究員で元技術ディレクターの Mike Schroepfer 氏もこれに同意します。同氏は量子技術を数年ごとに評価しており、有用な量子マシンが「いつか登場するかもしれないが、それは私たちが行っていることに関連するにはあまりにも長い期間になるだろう」と信じている。

「私たちが10年前に人工知能研究所を立ち上げた理由は、この技術が今後数年以内に商用化されることが明らかだったからです」とシュロプフ氏は語った。