この記事のタイトルを「古い勢力が消え去るとき」にしようと思ったが、それほど劇的な表現は避け、また明日のAI世界において確立されたリーダーたちの役割もあると考えた。しかし、スタートアップ企業の影響力も大きく、その一部は昨日のテクノロジーの波から最も多くを学び、ここ数年間私たちが経験し発見してきたことを理解するプロフェッショナルたちによって率いられることになるだろう。
ヤン・ルカン氏を例に挙げよう。テクノロジー業界の多くの分野では紹介不要の人物だが、以前はメタの研究部門を率いていた。彼は現在、新しいスタートアップへの大型資金調達でニュースになっている。このスタートアップについてはまだ多くを知らない—名前だけは知っている：Advanced Machine Intelligence Labs（先進機械知能研究所）だ。
これについては後ほど詳しく触れよう。
重要なのは、ルカン氏がAIブームの初期、そしてそれだけでなく、この新時代に先立つクラウドとビッグデータの時代を「経験してきた」ユニークな声の一人だということだ。そして、その知識が次世代のビジネスやイノベーションに注入されることになる。これには、スマートフォンから画面を見つめたりタップしたりする必要のない何かへの、大規模なインターフェース転換も含まれるだろう。
先進機械知能とは何か
さらに詳しく説明すると、ルカン氏は過去にダボスでのIIAイベントで講演しており、私はそれらの講演を取材し、この著名な研究者が提起する哲学や要点について書いてきた。
その中でも特に目立つのは、AIが一気に知能で「私たちを追い抜く」のではなく、進歩は段階的で、曖昧で、細かく、単に白黒はっきりしたものではないという考えだ。
昨年のダボスイベントからの引用を紹介しよう：
「知能がある種の線形的なスケールだという考えはナンセンスだ」とルカン氏は述べた。「あなたの猫は特定のことではあなたより賢く、あなたは特定のことでは猫より賢い。30ドルで買える、チェスであなたに勝つガジェットは、チェスに関してはあなたより賢い。だから...それが線形的なスケールで、ある時点でAGIに到達するという出来事が起こるという考えは完全にナンセンスだ。それは段階的なものになるだろう」
このことを念頭に置いて、ルカン氏は先進機械知能（advanced machine intelligence）という概念を紹介した。これは重要で注目すべきことだ。なぜなら、それが彼のスタートアップの名前であり、その会社が何をしようとしているかを表しているからだ。
実際、そのような説明には、少なくとも私の知る限り、多くの詳細は含まれていないが、ルカン氏が昨年言及したのは、彼が「人工汎用知能（artificial general intelligence）」という名称よりも「先進機械知能」を好むということだ。彼は部分的に、人間の知能は彼の見解では「汎用的」ではないという理由でそれを批判している。それは良い指摘だ。私たちは専門家であると同時に、汎用家でもある。私たちは複雑だ。私たちの脳はシミュレーションを拒む。マービン・ミンスキーならそう言っただろう。
とにかく、他に記録されているのは、ルカン氏がAIの未来に向けて考える「目標とする能力」のセットだ：物理的世界の理解、永続的記憶、推論、そして複雑な行動シーケンスの計画だ。
ヤン・ルカンのホームページ
米国の大手テクノロジー企業に多大な貢献をし、エージェント型AIへのゲーム理論の適用について考える時間を含め、このテクノロジー分野に非常に精通し続けている著者・アナリストの個人ウェブサイトには、さらに多くの情報がある。
私たちはAIエージェントの時代にいるので、ルカン氏のウェブサイトで見つけたもの、エージェントの行動に関する多様な結果の説明を紹介しよう。これは今年4月のものだ。
ルカン氏は、効果的、合理的、そして肯定的なエージェントの行動を妨げるさまざまな方法から始め、妄想、愚かさ、非効率性などを挙げ、誤った方向に導かれたエージェントがそれらを2つのタスク：川を渡ること、または国の経済的健全性を守ることにどのように適用するかを詳しく説明している。
これらすべてをここで自分で読むことができるが、例の一部を紹介しよう。最初の川渡りエージェントは、これらのタイプの問題に悩まされるかもしれない：
· エージェントが対岸までの距離を過小評価している。
· エージェントが特定の脚の動きで必要な距離をジャンプできると誤って信じている、または地面が濡れていて柔らかく滑りやすいという事実を考慮していない。
· エージェントが泥だらけの場所からジャンプすることを選び、近くの完璧なジャンプ台となる平らな石や、少し離れた場所にある橋を無視している。
2番目のエージェントの問題を複雑にする可能性のあるものの一部を紹介しよう：
· エージェントが不正確な経済データを持っている：貿易収支、赤字など。
· エージェントが関税を課すことが貿易収支を均等化する方法だと誤って信じ、貿易相手国が同様に報復しないと考え、自国の経済的健全性がその過程で害されないと考えている。
· エージェントは貿易経済の正しいモデルを持っているが、誰もが最適でないと知っている特定の行動方針に固執している。
これらはすべて非常に有益であり、「先進機械知能」がもたらす可能性のあるものの核心に迫っている。なぜなら、それは自律的なモデルがまもなく持つかもしれない影響に結びついた行動方針を対比しているからだ。
オープンソースAI
ウェブサイトにはさらに多くの情報があり、AIへのオープンソースアプローチの大きな支持者でもある人物から公開されたアイデアの宝庫とも言える。これはシステムの構築または購入方法、そしてそれが将来何を意味するかについての、かなり広範な議論の一側面だ。
例えば、ルカン氏は（上述の）「もう一つのダボス」でウェアラブルについてこう語った：
「将来、デジタル世界とのすべての相互作用はAIアシスタントによって仲介されるでしょう...メガネのようなスマートデバイスによって」と彼は言った。「私たちの情報摂取はすべてAIアシスタントから来ることになります。それが米国西海岸や中国の一握りの企業から来るのを許すことはできません。それは非常に多様でなければなりません。そして、それが多様であるための唯一の方法は、前の質問に関連しますが、垂直アプリケーション向け、または世界のすべての言語、すべての文化、すべての価値体系を学ぶためにその後微調整されるオープンソースの基盤モデルです。それがAIアシスタントの多様な集団を得る方法です」
これらすべてを念頭に置いて、この分野に注目しよう。詳しい人々は、ルカン氏の企業やその他の企業が2026年にAIをどのように形作るかを熱心に見守ることになるだろう。
