次世代のAIシステムを構築する上で、優れた設計哲学が大きな役割を果たしている。しかし、それはモデルの高速化やパラメータの追加とはほとんど関係がない。
むしろ、2026年にエンジニアたちが直面する多くの課題は、「物理的AI」という概念と、「それは何か」という問いに関わるものだ。
IBMが提供する物理的AIの定義を紹介しよう。
「物理的AIとは、ソフトウェアやデジタル環境にのみ存在するのではなく、物理的な世界で動作し、相互作用する人工知能（AI）システムを指す」
IBMのコール・ストライカー氏はさらに詳しく説明し、物理的AIは「通常、AIモデルとセンサー、アクチュエーター、その他の制御システムを組み合わせたもので、モデルが現実世界の環境に作用することを可能にし、モデルをビットの領域からアトムの領域へと移行させる」としている。
これは、いわば設計の「ハウツー」だ。
しかし、もう1つの側面もある。それらのセンサーやアクチュエーターは何をしているのか、そしてなぜそうしているのか、という問いだ。
意図的AIに関する論考
ヨハンナ・フォン・デア・ライエン氏は、マッキンゼーのサステナビリティコンサルタントとしての経歴、スタンフォード大学とのつながり、そしてPangeAIのCEO兼共同創業者としての経験を持つ、印象的な経歴の持ち主だ。PangeAIは「地球データ」をキュレーションする企業で、広報担当者は次のように説明する。
「PangeAIは、誰もが使える地理空間インテリジェンスだ。自律エージェントを活用し、自然言語クエリを地理空間出力に変換する。GIS（地理情報システム）の知識は不要だ。数分以内に複雑な空間分析を得ることができる」
私たちの対話の中で、フォン・デア・ライエン氏は、自律的なエージェント型AIがその仕事をうまく遂行するために必要なことについて、さらに詳しく説明してくれた。
スタンフォード大学での経験がこうした考えを深めるきっかけになったと述べた上で、フォン・デア・ライエン氏は次の本質的な命題を提示する。
「現実世界への適応能力を持たない自律的なエージェント型AIは、事実上盲目である」
これは、現実世界の結果をより多く決定していくことになるシステムにとって、不十分な基盤だと彼女は警告する。
「今日のほとんどのAIシステムは、言語で推論するように訓練されている」とフォン・デア・ライエン氏は書いている。「それらはテキスト空間で動作し、文書を解析し、説明を生成し、単語の連続を予測する。しかし、AIが会話から調整へ、出力から実行へと移行するにつれ、何かが何であるかだけでなく、それがどこにあるか、何に囲まれているか、そして時間とともにどのように変化するかを理解しなければならない」
対象としての陸地
この基礎を確立した上で、フォン・デア・ライエン氏は、最近多くのニュースで取り上げられている土地の区画を例に挙げる。ただし、より実用的で科学的な理由からだ。
「グリーンランドを例に取ろう」と彼女は言う。「グリーンランドは、膨大な距離、最小限のインフラ、そして非常に動的な環境内の巨大な氷床を組み合わせている。氷の下には鉱物資源が眠っている。沿岸部では、気温、風、氷の状態に応じて航路が開閉する」
したがって、これはAIに直接的な課題を突きつけると彼女は示唆する。
「今、AIエージェントにグリーンランドのリスクと機会を評価させることを想像してほしい。鉱物採掘の実現可能性を評価し、北極圏の航路を最適化し、捜索救助活動を調整し、環境コンプライアンスを監視する。これらは抽象的な演習ではない。現実世界のデータ、リアルタイムの評価、そして不確実性の下での空間的推論が必要だ」と彼女は付け加える。
フォン・デア・ライエン氏はまた、PangeAIが、空間的にグラウンディングされたエージェント型推論が実際にどのようなものかを示すために、グリーンランドの分析に興味がある人なら誰でも自社のAIエージェントを無料で利用できるようにしていると述べた。greenland.pangeai.comで探索できる。
しかし、この原則はより一般的なものでもある。AIが世界のどこにいようとも、世界にいるということが何を意味するのか、しっかりとした基盤を持つべきだ。
「同じことがグリーンランドをはるかに超えて当てはまる」とフォン・デア・ライエン氏は説明する。「サプライチェーンを計画するエージェントは、港、ルート、ボトルネック、季節的な混乱を理解しなければならない。エネルギーグリッドを管理するエージェントは、発電所、送電線、需要集中地域、天候の変動性を理解しなければならない。気候リスクを評価するエージェントは、氾濫原、山火事の回廊、海岸侵食、インフラの露出をモデル化しなければならない」
それは現実のものだ
ここ数年、非常に多くの人々が、AIと主に、計算、情報、事実には優れているが、「物理空間」で何が起こっているかを理解するのは苦手な、実体のない、異世界的な「仮想学者」として対話してきた。
それは、メインフレーム時代、パーソナルコンピュータ時代、そして現在のスマートフォン時代における私たちの条件付けによる部分もあるが、すべてが変わろうとしている。私たちは新しいインターフェース、新しいツール、そして人間であることが何を意味するかについての新しい考え方さえも手に入れるだろう。
知性と自律性を持つAIエージェントが、一連の回路の中で宙ぶらりんの状態で「座っている」ことを想像してほしい。それが今日まで私たちが持っていたものだが、それは最終的な反復ではない。結局のところ、AIはCNN（畳み込みニューラルネットワーク）とセンサーで見ることができる。ロボット工学で動くことができる。NLP（自然言語処理）エンジンで話し、聞くことができる。だから最終的には、画面上だけでなく、私たちと一緒に世界にいることになる。
したがって、AIが世界理解と物理的な方向付けを実践する必要があるというフォン・デア・ライエン氏の主張は、今日のテクノロジーの最前線に非常に関連している。
続報をお待ちいただきたい。
