人工知能の分野における最も重要な進歩は、大規模言語モデル (LLM) の出現でした。LLM は、膨大な量のデータに基づいてトレーニングされ、不完全な文内の次の単語を予測できます。しかし今、科学者たちは Microsoft 彼らは、これらの新しい VMM は人間と同じように論理的に考え、常識を使うように教育できると主張しています。
これはAIの分野における大きな成果です。
からの研究者チーム MicrosoftOpenAI に数十億ドルを投資してきた企業である同社は、一般公開前から ChatGPT-4 にアクセスできました。彼らはこのテクノロジーを試してみた後、興味深い詳細を含む 155 ページの論文を出版しました。
研究チームは論文の中で、GPT-4は汎用人工知能(AGI)に向けた重要な一歩であると述べ、チームはAGIを人間と同じレベルで推論し、計画し、自らの経験から学習できるシステムと定義している。あるいは、おそらくそれらよりもさらに高いでしょう。
実際の学習と暗記の違いを実証するために、チームは GPT-4 に「TikZ でユニコーンを描く」よう 4 か月間で 回依頼しました。 研究チームは、GPT- によって描かれた次のイラストを公開しました。
GPT-4 図面の複雑さには明らかな進化が見られる、と研究著者らは述べています。 「最初は非常に懐疑的でしたが、それが失望、苛立ち、さらには恐怖の感情に変わったのです」と、この研究を主導するピーター・リー氏は語った。 Microsoftとニューヨーク・タイムズ紙のインタビューで語った。 「いったいこれはどこから来たの？」と思います。
研究チームは、GPT-4 は純粋に大規模な言語モデルであるが、初期バージョンは抽象化、理解、コーディング、ビジョン、数学、法律、人間の動機の理解、医学、科学など、さまざまな領域やタスクにおいて優れた機能を備えていたと指摘しています。感情さえも。 GPT-4には依然として、錯覚、現実ではない結果の生成、基本的な算術エラーなどの欠陥があるものの、常識の適用においてGPT-は大幅に進歩したと研究チームは述べている。
研究チームはまた、GPT-4 に「すべての行が韻を踏む素数が無限に存在するという証明を書けますか?」という別のプロンプトも与えました。 研究チームの一員で元プリンストン大学教授のブベック博士はニューヨーク・タイムズに対し、GPT-4の詩的な証明は数学的にも言語学的にも印象的で、人工知能と話しているのか人間と話しているのか分からなかったと語った。人と「その瞬間、何が起こっているのかと思いました。」
研究者 Microsoftは、機械学習モデルの可能性に感銘を受けていますが、懐疑的でもあります。彼らは論文の中で、「このアプローチはやや主観的かつ非公式であり、科学的評価の厳格な基準を満たしていない可能性があることを認めます。」と書いています。
カーネギーメロン大学の研究者で教授のマールテン・サップ氏も同様の意見で、この文書を鋭く批判した。「AGI Sparks」は、これらの大企業の一部が PR キャンペーンのための研究活動の形式でどのように協力しているかを示す一例である。 彼らは自分たちの研究の序文で、自分たちのアプローチが主観的かつ非公式であり、科学的評価の厳格な基準を満たしていない可能性があることを文字通り認めています。」
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