掲載済み (2026-03-07号)
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汎用人工知能(AGI)が真の知性に追いつけていない3つの領域…DeepMindのハサビスCEOが指摘

原題: 3 areas where AGI is still falling short of true intelligence, according to DeepMind CEO Demis Hassabis

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掲載情報

概要

DeepMindのデミス・ハサビスCEOは、現在のAIが真のAGIに到達するために欠けている要素として「継続的学習」「長期的計画」「一貫性」の3点を挙げ、実現には5〜10年かかるとの見通しを示した。

詳細内容

Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOは、インドで開催されたAIサミットにおいて、現在のAIシステムが人間と同等の汎用人工知能(AGI)に達していない具体的な理由を述べた。同氏が指摘したのは、1) 実装後も自律的に学び続ける「継続的学習」ができないこと、2) 年単位での目標達成を見据えた「長期的計画」の立案が困難であること、3) 高度な数学問題を解ける一方で初歩的な算数でミスをするような知性の「一貫性」の欠如、の3点である。ハサビス氏は、これらの「知性の凹凸」を解消することが真の汎用知能への鍵であるとし、実用レベルのAGI誕生には今後5年から10年を要すると予測している。これは、現在のチャットボットがすでにAGIの定義を満たしているとする一部の業界リーダーの意見とは対照的な、慎重かつ技術的な分析に基づいた見解である。