ChatGPTに欠けている、人間の知性を定義する「即興力」について

最近の研究が示す、生成型人工知能の限界

人工知能（AI）は、本当にその名の通りの知能を持っているのでしょうか？最近、ハーバード大学、マサチューセッツ工科大学（MIT）、シカゴ大学ブース校、コーネル大学の研究者たちによる調査が発表され、生成型人工知能（GenAI）が現実世界に対する一貫した理解を欠いていることが明らかになりました。このように、AIが真の知能を持つためには、重要な要素が不足しており、それは即興的な応用能力です。

生成型AIの柔軟性の限界

大規模言語モデル（LLM）は、執筆やプログラミング、コンテンツ生成など、様々なタスクで優れた性能を発揮します。しかし、環境の変化に対する適応力には限界があります。研究では、GenAIモデルがニューヨークで正確なGPS指示を提供できる一方で、天候や道路の変更などの予期せぬ変数が加わると、その精度が著しく低下することが示されました。

内部マッピングの欠如

研究者たちの調査によると、GenAIモデルは都市をナビゲートできる能力を持っているにも関わらず、ニューヨークの正確な内部地図を形成していないことが分かりました。生成された「地図」には存在しない道路や、遠くの交差点間の不自然な接続が含まれており、都市の地理に関する理解が断片的でしばしば誤っていることが示されています。

世界理解の重要性

MITの経済学の助教授であり主査のアシェシュ・ランバチャンは、LLMが新たな科学的発見に貢献するためには、一貫した世界モデルの開発が不可欠であると指摘しています。この考え方は、研究者がこれらのモデルの能力を単なるテキスト予測を超えたものにしたいと考える上での中心的な課題です。

新たな評価基準の導入

AIの評価をさらに進めるため、研究チームはトランスフォーマーモデルの世界観をテストするための新たな評価基準を開発しました。これらの基準は、ニューヨークでのナビゲーションやボードゲームのオセロなどの具体的なタスクに適用され、モデルが一貫した世界モデルを形成できる能力を評価しました。

AIに「即興」を学ばせる課題

調査結果は驚くべきものでした。ランダムな行動を選択するトランスフォーマーは、予め設定されたルールに従うモデルよりも、しばしばより正確な世界モデルを形成していたのです。この発見は、LLMがどのように学び、新しい情報に適応するかを再考させるものです。研究者たちは、これらの新しい評価基準が実際の科学問題に適用され、AIが周囲の世界を真に理解するためのモデルを構築する助けになることを期待しています。

• 山田太郎 – AI研究者
• 鈴木花子 – サイバーセキュリティ専門家
• 佐藤健 – ITジャーナリスト