GPT-3を超えて、ディープマインドは新たなお気に入りのガトーを発売したが、「薬を変えずにスープを置き換える」と疑問視された

大規模言語モデリングからインスピレーションを得た Deepmind は、同様のアプローチを適用して、マルチモーダル、マルチタスク、マルチ具体化された単一の「ジェネラリスト」エージェント Gato を構築しました。 （実施形態）は、６００を超える異なるタスクを実行できる機能を備えている。この人工知能はおそらく、これまで世界で最も優れたオールインワン機械学習スイートです。

DeepMind は公式ブログで次のように説明しています:

「Gato はマルチモード、マルチタスク、マルチコンポーネントの汎用人工知能です。同じネットワーク条件下で、プレイすることができます」 Ya Dali ゲーム、画像のキャプション、人々とのチャット、ブロックを積み上げるロボット アームの制御など。現在の状況に基づいて、テキストを出力するか、ロボット アームを回転させるか、ボタンを押すか、その他のマークを付けるかを決定します。」

Gato が正確にどのようなパフォーマンスを発揮するかはまだわかりませんが、GPT-3 が達成できると期待できるすべてを超えているようです。

画像出典：DeepMind公式サイト

Gatoは本当にGPT-3を超えるのか？

GPT-3 は、資金豊富な人工汎用知能 (AGI) 企業である OpenAI によって作成された大規模言語モデル (LLM) です。マイクロソフトから数十億ドルの支援を受けているだけでなく、米国政府の規制により基本的には何でもできるようになっています。

同社が焦点を当てている汎用人工知能 (AGI) は、人間の知能を持ち、人間が実行できるあらゆる知的タスクを実行できる人工知能の一種です。一部の研究者は、一般的な人工知能を強力な AI (強力な AI) または完全な AI (完全な AI) と呼び、あるいは機械が一般的な知的動作を実行する能力を備えていると呼びます。弱い AI と比較して、強い AI は人間のあらゆる認知能力を備えています。

元々、OpenAI の使命は AGI を開発して制御することでしたが、実際には、同社が作成できたものはすべて非常に派手な LLM であり、その「当初の意図」とは多少異なりました。

GPT-3 は DeepMind の Gato と同等に優れていますが、GPT-3 を評価する一般の基準には若干のニュアンスが必要です。

OpenAI は AGI への道において LLM ルートを選択しているため、理由は単純です。誰も AGI を機能させる方法を知らないからです。 「火の発見」から「内燃エンジンの発明」までに長い時間がかかったのと同じように、ディープラーニングから AGI に移行する方法を見つけるのも一夜にして成ったわけではありません。それでも、GPT-3 はテキストの生成など、人間と同じようにいくつかのことを実行できます。

「汎用人工知能」を自称するGatoは、GPT-3とほぼ同じことを行う。 LLM と非常によく似た機能を、600 以上のトリックを実行できる「マジシャン」に統合するだけです。重要なのは、単一のシーケンス モデルを使用してすべてのタスクを解決することですが、トレーニング データの量と多様性を増やす必要があります。

複数のタスクを実行できる Gato の機能は、600 通りの異なる方法でプレイできるゲームというよりは、600 の異なるゲームを保存できるコンソールに似ています。これは、序文で述べられているような一般的な人工知能ではなく、事前にトレーニングされた狭いモデルがきちんと束ねられたもので構成されています。

画像出典: DeepMind 公式ウェブサイト

ナイフとペイントブラシ研究グループのマイク クック氏が最近 TechCrunch のカイル ウィガーズ氏に語ったとおり:

#「Gato のような AI が、これらの全く異なって聞こえるタスクをすべて実行できるのは興味深いことです。なぜなら、私たちにとって、テキストを書くこととロボットを制御することは、非常に異なって聞こえるからです。

しかし、実際には、これはそれほど違いはありません。 GPT-3 からは、通常の英語のテキストと Python コードを理解できます。

これは実装が簡単というわけではありませんが、外部の観察者にとっては、お茶を淹れたり、その他の 10 ～ 50 個の言語を簡単に学習したりできる AI のように聞こえるかもしれません。

つまり、Gato と GPT-3 はどちらも強力な人工知能システムですが、一般的な機能はありません。知能。

AGI 時代はいつ到来するのでしょうか?

DeepMind は 10 年以上にわたって AGI の方向に開発を進めており、OpenAI は 2015 年に開始されました。しかし、どちらも、AGI への道のりにおける最初の問題、つまりトレーニングなしで新しいことを学習できる AI の構築を解決するものではありません。

AGI の出現が幸運の結果であると賭けない限り、AGI の分野におけるこれらの企業の進歩を再評価する時期が来ています。

おそらく、Gato は世界で最も先進的なマルチモーダル人工知能システムである可能性があります。しかし、DeepMind は、AGI を OpenAI と同様に行き止まりにするという同じ概念を採用し、それをより市場性の高いものにしているだけです。

Gato は、Alexa、Siri、Google アシスタントよりもマーケティングを通じて消費者市場でより大きな注目を集めることができるかもしれません。ただし、Gato と GPT-3 は、前述の仮想アシスタントほど AGI への有効なエントリ ポイントではありません。

これがあなたが探しているタイプの AI である場合、それは悪いことではありません。しかし、ガトーの添付研究論文には、AGI への足がかりどころか、AGI の正しい方向に進んでいるという証拠はまったくありません。

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