AIは今後も急速に進化する？ 進化が減速し始めた？

（写真はイメージです）　Mohamed Nohassi-Unsplash

湯川鶴章
＜米紙はAI革命の減速を報じる一方、著名弁チーキャピタリストは進化は続くと主張＞

＊エクサウィザーズ AI新聞から転載

5月31日付のWall Street Journal紙が「The AI Revolution is Already Losing Steam（AI革命は既に減速し始めた）」という記事を掲載した。一方で米シリコンバレーの著名ベンチャーキャピタリストMark Andreesen氏は「AIの劇的な進化が止まるとは考えづらい」と語った。AIの進化は減速し始めたのだろうか。引き続き急速な進化が見込めるのだろうか。

AI革命が減速し始めた根拠として同紙は、イノベーションのペースが鈍化し始めたこと、AIの利用料が割高であること、AIの用途が限られていること、などを挙げている。

まず果たしてイノベーションのペースが鈍化しているのかどうか。Andreessen氏は次の10個のような改良が続いていると指摘する。

（1）AIはパターン認識だけでなく汎用計算能力 （General Computation Function）を身につけていることが分かってきた

同氏いわく、AIの学習時にAIモデルの内部で何が起こっているのかを見る技術が発達してきており、AIモデルは単にデータのパターンを記憶しているのではなく、汎用計算能力を身につけていることが分かってきたという。その例として、チェスのデータベースを学習したAIが、チェスの盤面のモデルを構築し、その盤面上で新しい打ち手を試していることが分かったという。

（2）繰り返し学習に効果があることが分かってきた

同じデータを学習し続けても最終的には学習効果が頭打ちになると考えられていたが、実際には同じデータを何度も学習することで性能が向上することが分かってきた。例えばMetaのLlma３の中規模モデルは、同じデータセットを何度も学習し直したことで、パラメーター数が何倍もある大規模モデルと同等の性能を挙げるようになったという。

（3）自己改良ループが可能だという意見

同氏によると、AIの自己改良ループが可能だと考える専門家が増えてきているという。例えばSelf-Consistancyと呼ばれる手法は、AIが答えにたどり着くまでのすべての段階ごとに、どうしてそういう判断をしたのかをAIに答えさせるというもの。この手法を繰り返すことで、AIはそれぞれの段階でどう判断していけば、最後に正しい答えにたどり着くのかをAI自身で学習できるようになる。自分で自分を改良することが可能になるわけで、この手法を通じてAIはどんどん論理的思考能力を高めていき、より正確な回答が出せるようになるという。