- 大規模言語モデル（LLMs）は、ChatGPTなどに基づくもので、人工知能（AI）の分野における70年の探求の一環として、人工一般知能を示す重要な一歩を示す可能性がある。
- LLMsは、記憶を含むテストでは通常うまくいくが、単純なパズルには苦労する。人間の常識的な推論には及ばない。
- 機械共通感の測定手法については未解決の問題が残っており、AIモデルが人間と同様の振る舞いをどれだけ示しているかを定量化するのは難しい。
- 機械共通感に関する研究は、人間の学習方法を模倣するコンピュータプログラムの構築を目指しており、CYCプロジェクトなどがその先駆けとなっている。
- 機械共通感を測定するためのテストプロトコルの進化が必要であり、AIシステムの能力を評価するためのベンチマークテストは包括的かつ理論的であるべき。
私の考え: 機械共通感の測定はAIの未来において重要な課題であり、人間の常識的な推論能力に近づくためには、より洗練されたテスト手法が必要です。AIが実世界の課題にどれだけ適応できるか、そして進化していく中でどのような進歩が見られるか、注目すべきです。
元記事: https://www.nature.com/articles/d41586-024-03262-z