- AIシステムの進化に伴い、異なるアーキテクチャ、トレーニング目的、さらにはモダリティにおけるデータ表現が収束しているトレンドが浮かび上がっている。
- 「プラトン的表現仮説」と呼ばれるこの現象を説明する仮説が提唱されており、AIモデルが観測可能なデータを生成する基盤的な現実の統一的表現を捉えようとしているとしている。
- 過去のAIシステムは特定のタスクに対処するために設計されていたが、現代の大規模言語モデルは、1つの重みセットを使用して複数の言語処理タスクを処理する柔軟性を示している。
- 研究者たちは、深層ニューラルネットワークにおける表現が現実の共通表現に収束していると主張し、異なるアーキテクチャ、トレーニング目的、データモダリティを横断してこの収束が明らかであると述べている。
- 観察された表現の収束には、複数の要因が関連しており、タスクの一般性、モデルの容量、シンプルさのバイアスが挙げられている。
考察:
AIシステムの表現が共通の現実の統計モデルに収束している可能性が示唆されており、これが人工一般知能の追求や私たちの周りの世界との効果的な推論や対話を行うAIシステムの開発への探求に貴重な示唆を提供している。