要約
- 中国は人間のような自己学習ソフトウェアであるAGIを開発するためにはまだ長い道のりがある。
- 上海AI研究所のリードサイエンティストである喬宇は、AGIへの技術的課題があり、モデルアーキテクチャ、データ、学習アルゴリズムの革新の余地があると述べた。
- 産業は盲目的なトレンドの追随を避け、白箱学習モデルを使用して実用アプリケーションを誘導し、リソースの浪費を避けるべきである。
感想
AGIの実現に向けて、技術的な挑戦が残っていることが明らかになりました。喬宇氏の指摘するように、革新的なモデルアーキテクチャやデータ、学習アルゴリズムの発展が重要です。産業界がトレンドに盲目にならず、リソースの効率的な活用を図ることが今後の展望につながるでしょう。