説明されたリターンの加速法：AGI開発への経路

最近のインタビューで、イーロン・マスクは人工汎用知能（AGI）の到来時期について楽観的な見解を示し、*「3年から6年以内」*に実現可能と述べた。同様に、GoogleのDeepMindのCEOであるデミス・ハサビスは、ウォール・ストリート・ジャーナルの「Future of Everything Festival」で、AGIが*「数年後、場合によっては10年以内に」*実現する可能性があると語った。これらの予測は、AIコミュニティの多くの慎重な見積もりとは対照的で、AGIは10年、あるいは1世紀先とされることが多い。この慎重さの一部は、具体的な時期を特定することへの躊躇から来ており、それが不正確になる恐れがある。こうした慎重な姿勢は新しいものではない。1956年のダートマス夏季研究プロジェクトで「人工知能」という用語が生まれ、人間レベルの知能を持つマシンが一代、つまり約25年以内に登場するとの希望が持たれた。

AIのゴッドファーザーと呼ばれるジェフリー・ヒントンは、より微妙な視点を提供する。彼は最近、自身の予測を修正し、*「最近まで、汎用AIが実現するまで20年から50年かかると考えていたが、今は20年以内に、またはそれより早く実現するかもしれない」*と述べた。この視点の変化は、今日の大型言語モデル（LLM）を支える深層強化学習アルゴリズムの急速な進歩を反映している。

こうしたブレークスルーにもかかわらず、AIの現状はチャットボットや言語翻訳といった限定的な用途に留まる。一方、AGIはより野心的な目標を表す：人間のレベルで幅広いタスクを理解し、学習し、知識を適用できる人工知能。多くの人にとってAGIへの飛躍は困難に思えるが、その発展の必然性を信じる者もいる。これは「加速収穫の法則」として知られる概念によって推進されている。

この概念は、著名な著者、発明家、未来学者のレイ・カーツワイルによって紹介された。カーツワイルの貢献は、光学文字認識（OCR）、テキスト読み上げ合成、音声認識技術に及ぶ。影響力のある著書「How to Create a Mind」を出版後、彼は人間の脳を理解し、究極の思考マシンを設計する方法を探るため、GoogleにAIプロジェクトのために採用された。当時のGoogleのCEO、エリック・シュミットはこの本に特に感銘を受けた。

さらに重要なのは、2005年に出版されたカーツワイルの著書「The Singularity is Near」かもしれない。その予測は過去20年間の技術成長の軌跡に密接に従っている。特筆すべきは、カーツワイルが2029年までにAGIが達成されると予測しており、これはイーロン・マスクやデミス・ハサビスの最近の予測と一致する。

加速収穫の法則は、技術進歩を含むさまざまな進化システムの変化率が指数関数的に成長することを示唆する。技術の領域では、各新世代の技術が前の世代を基盤に構築されるため、進歩のペースが加速することが期待される。

この法則は、生成AIのような技術の爆発的成長が、チップ製造や3Dプリンティングなどの他の収束する指数関数的技術の波に乗っていることを強調する。この収束は、AIがこれまでで最も強力なアプリケーションとなるためのカタパルトとして機能する。

2001年、レイ・カーツワイルは驚くべき予測を行った：

技術の歴史の分析は、技術の変化が指数関数的であることを示しており、一般的な「直感的な線形」見解とは対照的である。したがって、21世紀に100年の進歩を経験するのではなく、今日の速度で約2万年の進歩となる。「収穫」、例えばチップの速度やコスト効率も指数関数的に増加する。指数関数的成長の速度自体も指数関数的に成長する。数十年以内に、機械の知能は人間の知能を上回り、シンギュラリティに至る——技術の変化があまりにも急速かつ深遠で、人類の歴史の構造に亀裂を生む。この影響には、生物学的知能と非生物学的知能の融合、不死のソフトウェアベースの人間、そして光の速度で宇宙に広がる超高レベルの知能が含まれる。

この技術の爆発は、チップ上のトランジスタ数が約2年ごとに倍増するというムーアの法則と密接に関連している。他の技術的ブレークスルーと組み合わせると、加速収穫の法則の繁栄する性質を示す。カーツワイルのこの法則に基づく人類の未来に関する観察は深い：

• 進化は、進歩の1段階でより効果的な方法が次の段階の創造に使用されるポジティブフィードバックを利用し、進歩の速度が指数関数的に増加する。
• 進化的プロセスの情報の「秩序」（生存などの目的にどれだけ役立つか）は時間とともに増加する。
• 進化的プロセスの「収穫」、例えば速度、コスト効率、または全体の力も指数関数的に成長する。
• 計算のようなプロセスがより効果的になるにつれ、そのさらなる発展に多くのリソースが投資され、2番目のレベルの指数関数的成長につながる。
• 生物学的進化と技術的進化はどちらも進化的プロセスであり、後者は前者から生まれ、それを継続する。
• 特定のパラダイムは限界に達するまで指数関数的成長を提供し、その時点でパラダイムシフトが継続的な指数関数的成長を可能にする。

読者は、カーツワイルのブログを探索し、この指数関数的成長の影響を振り返り、ブログの初公開以来の自身の経験とどのように一致するか、または異なるかを考えることをお勧めする。

ムーアの法則ほど広く認識されていないが、加速収穫の法則は最初に導入された当時と同様に今日も関連性がある。

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