生成AI、研究開発にメリハリを 基盤モデルの高度化焦点

コメント

選択しているユーザー

• 青嶋 稔

  株式会社野村総合研究所 コンサルティング事業本部　シニアパートナー

  ・2023年06月25日

  ＡＩに対する脅威も叫ばれますが、結局どう使うかは人間次第。セキュリティの担保など課題はあるも、使ってその効果も検証しながら、我々人間がもっと賢くなるしかないのかな。人間の職を奪うともいうが、その程度の仕事なら、人間にしかできないこと、創造性をもっと人はもちなさいと、いうことなのかな

注目のコメント

• 和田 崇

  ㍿Laboro.AI 執行役員／マーケティング部長

  ・2023年06月25日

  この記事の中で触れられている通り、現在のAIにはいくつかの限界があります。
  
  まず一つ目は、物理空間の情報は処理できないという点です。これはAIというよりもセンサーの限界でもありますが、基本的に今のAIが扱う情報は、インターネット上のテキストや画像など、デジタル化された情報に留まっています。例えば、料理の味だったり、人の振る舞いだったり、リアル空間で起こる事象を測定・処理することの多くは未達の領域です。
  
  また二つ目は、学習した大規模なデータから確率的に高い答えを出力するという帰納的な処理は得意であるものの、複数の事象の関連性から仮説を立て、類推して答えを出力する演繹法やアブダクションはできないという点です。（ChatGPTなどはそれっぽくみせているだけで、やっていることは帰納的なことを行っている）
  
  裏を返せば、リアル環境で起きた事象から仮説を立て、シミュレーションし、結果を予測出力するという領域まで到達できるかが、次のAIに期待される可能性でもあります。
• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

  ・2023年06月26日

  和田さんの言われる、物理空間のAI基盤モデルと、演繹AIは2大テーマですね。
  
  物理空間のうち、大規模3D人間動作モデルが市場開拓上は重要かと考えます。自然な映像生成、および、メタバース上での自律キャラクタ生成に欠かせないからです。
  
  演繹AIは、ニューロシンボリックAIという、記号処理を深層学習で実現する技術が期待されています。