AGIとは？Google DeepMindの論文「AGI（汎用人工知能）のレベル」を読むために必要な知識について解説

2024.02.19

2023年11月4日にGoogle DeepMindにより“Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI”（AGIのレベル：AGI への道における実用化の進展）という論文が公開されたました。

この論文は、AGI（Artificial general intelligence：汎用人工知能）モデルとその前駆体の機能と動作を分類するためのフレームワークに焦点を当てています。

今回はこの論文の趣旨を理解するために必要なAGIとは何なのかを解説していきます。

INDEX

AGIとは

AGI（Artificial general intelligence：汎用人工知能）とは、人間と同じように「あらゆる種類のタスクや問題を理解・学習・実行することができる人工知能」のことを指す場合が多いです。

実は未だに「何ができたらAGIと呼べるのか」について具体的な定義はなく、今回Google DeepMindの論文は定義付けに一歩進んだことでも注目されています。

AGIは、人工知能（AI）の目標とされていますが、実用化までが思っていたより遠かったことから、SFなどで使われることの方が多いものでした。

定義がないので当然意見もバラバラで「今後数十年以内に実現する」という意見が多いものの、「永遠に完成しない」といった意見や「GPT-4がAGIの初期モデルと言えるのではないか」という意見もあります。

AGIの呼び方としては「強いAI（Strong AI）」「フルAI（Full AI）」「ジェネラル・インテリジェント・アクション（General Intelligent Action）」がありますが、一般的には「強いAI」がよく使われます。

「強いAI」と聞くとネーミングセンスが悪く聞こえるかもしれませんが、物理学においても宇宙誕生からまず「重力」次に「強い力」そして「電磁気力」と「弱い力」に枝分かれしてきており、自然界の4つの力といえば「重力」「強い力」「電磁気力」「弱い力」なので、日本語のネーミングセンスが微妙だっただけで、英語ではそこまで悪いネーミングではないと思います。

関連記事：ChatGPTの日本語プロンプトの使い方を例文付きで解説

AIのレベル別3分類

AGIの説明に入る前に、AGIの他に何があるのか、AIの分類を見ていきましょう。

ANI（特化型人工知能）

特定のタスクに特化したモデルで、今までのAIはほとんどがこれにあたります。
専門外の分野になると途端に性能が落ちてしまうことから「弱いAI」と呼ばれることもあります。

弱いAIという呼び方はちょっとかわいそうですが「チェスや将棋が強いAI」などはまさにこちらですね。

AGI（汎用人工知能）

今回のメインテーマです。
人間の持つ、様々な問題に対して柔軟に対処することのできる「汎用知能」を備えているAIのことです。

前述の通り、GPT-4がこの段階に入ったとの意見もあります。

ASI（超人工知能）

人間を超えた知能を持つAIのことです。
シミュレーションや予測が現段階では不可能なため、SF映画などの題材で使われることが多いです。

AGIの定義

今までの定義がない状態では、AIの開発の度にテストは行なわれていましたが、AGIかどうかの判断指標にはなりにくかった背景があります。

入試問題を解かせたり、コーヒーを淹れさせたりはしていましたが、汎用かと言われると微妙なところです。

関連記事：シンギュラリティとは？わかりやすく説明できるようAIと討論してみた

AI完全問題

AGIと呼べるのかどうかに近いテストとして「AI完全問題」が挙げられますが非公式な見解です。
これを満たさないAIは「AI非完全」「弱いAI」とされます。

数学・論理学で用いられる「完全」とはややニュアンスが違います。
代表的な例として、以下のような問題に対処できることが求められます。

チューリングテストの合格
コンピュータ・ビジョン
自然言語処理

チューリングテスト

チューリングテストとは簡単に言うと、アラン・チューリングが提案した「AIの書いた文書が人間が書いたと騙せるかどうか」のテストです。
あくまで「人間を騙せるかどうか」に比重が置かれていることから、これだけでは「汎用」とは言えないのではないかとの意見が多く、合格したからといってAGIとは言えないというのが現代の主な主張です。