ここでは、これらのパスの1つに関して分析的に投機的なディープダイブを掘り下げ、特に最も予想されるルートである線形パスの年ごとの要素を探索します。將來の投稿では、他のそれぞれの殘りのパスに対処します。線形経路には、AIがAGIに到達するまで、一度に1つずつ進行します。

これについて議論しましょう。

革新的なAIブレークスルーのこの分析は、さまざまなインパクトのあるAIの複雑さを特定して説明するなど、最新のAIで進行中のForbesカラムカバレッジの一部です（こちらのリンクを參照）。

AGIとASIに向かって前進します

第一に、この重要な議論の段階を設(shè)定するためには、いくつかの基本情報が必要です。

AIをさらに強化するために、広範な研究が進行中です。主な目的は、人工的な一般情報（AGI）を達成するか、人工的な緊急事態(tài)（ASI）を達成するという広範囲にわたる可能性さえ達成することです。

AGIとは、人間の知性に相當(dāng)するAIを指し、私たちの知的能力に一致させることができます。 ASIは、人間の知性を上回るAIであり、すべてではないにしても多くの実行可能な領(lǐng)域に秀でるでしょう。コンセプトは、ASIがあらゆる面で人間よりも優(yōu)れているということです。 AGIおよびASIと比較した従來のAIの性質(zhì)の詳細については、こちらのリンクで私の分析をご覧ください。

AGIはまだ達成していません。

実際、私たちがAGIに到達するのか、それともAGIが何十年もの間、あるいは今から何世紀にもわたって達成できるかどうかは不明です。 AGIの達成日は非常に多様であり、信頼できる証拠や反論不可能なロジックがありません。 ASIは、従來のAIの現(xiàn)在の狀態(tài)を考慮すると、さらに遠くなります。

AIの専門家のAGI日付に関するコンセンサス

現(xiàn)在、AGIがいつ達成されるかを予測する努力は、主に2つのパスに従っています。

まず、大膽な個々の予測を行う著名なAIの數(shù)字があります。彼らの自信は、かなりのメディアの注目を集めます。これらの予測は、AGIの対象日として2030年に向かって収束しているようです。靜かなアプローチは、AIの専門家の定期的な調(diào)査または世論調(diào)査です。この集合的な知恵のアプローチは、科學(xué)的コンセンサスの一形態(tài)です。ここのリンクで説明したように、最新の世論調(diào)査は、AIの専門家が一般に2040年までにAGIに到達すると信じていることを示しています。

AI著名人以上のAIの専門家とその科學(xué)的コンセンサスの影響を受けるべきですか？

歴史的に、科學(xué)的コンセンサスを科學(xué)的立場を理解する方法として使用することは比較的一般的であり、標準的なアプローチと見なされてきました。個々の科學(xué)者に頼ると、獨自の視點が生じる可能性があります。コンセンサスの利點は、特定の分野の過半數(shù)以上が、記載された位置を集合的にサポートすることです。

2つの頭は1つよりも優(yōu)れているということです?？茖W(xué)的コンセンサスの場合、1つよりも優(yōu)れているのは數(shù)十、數(shù)百、または數(shù)千の頭かもしれません。 AGIへのさまざまな経路に関するこの議論では、コンセンサスが予想される目標日として2040年を進めます。

AIの専門家の科學(xué)的コンセンサスに加えて、AGIが達成される時期を推定するもう1つの新しいより広範な方法は、AGI収束の証拠またはAGIの合成として知られています。

7つの主要な経路

前述のように、前の記事で、AIがAGIになるために従う7つの主要な経路を特定しました（こちらのリンクを參照）。最も一般的に想定されるパスは、増分進行ルートです。 AI業(yè)界は、これを線形経路と呼んでいることがよくあります。それは本質(zhì)的に漸進的で一貫性があります。他のそれぞれの殘りの主要なルートには、さまざまなねじれとターンが含まれます。

これが、私たちを現(xiàn)代のAIから大切なAGIに導(dǎo)く7つの主要な経路すべての私のリストです。

• （1）線形パス（段階的進行）：このAGIパスは、段階的な見方をキャプチャします。ここでは、AIの進歩は段階的にスケーリング、エンジニアリング、および反復(fù)を通じて蓄積し、最終的にAGIに到達します。
• （2）S-Curve Path （Plateau and Resurgence）：このAGIパスは、AIの進歩（例えば、初期のAI冬）の歴史的傾向を反映しており、停滯後のブレークスルーを介してレベルアップできるようにします。
• （3）ホッケースティックパス（スロースタート、その後急速な成長）：このAGIパスは、AIの理論化された緊急能力を介して生じる可能性のあるAIの進歩を再考およびリダイレクトする重要な変曲點の影響を強調(diào)します。
• （4）とりとめのない経路（不安定な変動）：このAGIパスは、オーバーハイプ拡散サイクルを含むAIの進歩における不確実性の高まりを説明し、外部のインパクトのある破壊（技術(shù)、政治、社會）によっても區(qū)切られる可能性があります。
• （5）ムーンショットパス（突然の跳躍）：有名な想像のintelligence報爆発または自発的かつほぼ瞬時にAGIに到著する同様の壯大な収束など、AIの進歩における根本的で予想外の不連続性が含まれます（知性爆発に関する私の詳細な議論のために、こちらのリンクを參照してください）。
• （6）終わりのないパス（永続的な混亂）：これは、AGIが人類が到達できない可能性があるという厳しい懐疑的な見解を表していますが、とにかく努力し続け、Agiが次のコーナーの周りにいるという永続的な希望と信念にふさわしくなり続けています。
• （7）行き止まりのパス（AGIは達成できないようです）：これは、AGIの追求で人間が行き止まりに遭遇する可能性があることを示しています。

これらの7つの可能な経路を、作成したいAGIタイムラインに適用できます。

年ごとの先物予測

便利な分裂と征服のアプローチを採用して、現(xiàn)在のAIからAGIに到達するために、おそらく年ごとに起こらなければならないことを特定しましょう。

これがどのように機能するかです。

私たちは2025年に住んでおり、2040年までにAGIに到著することになっています。それは本質(zhì)的に15年の経過時間です。線形経路の特定の場合、重要な仮定は、AIが毎年段階的に進んでいるということです。突然の突破口や奇跡的な出來事はありません。それは安定した仕事であり、15年先で私たちの焦點を維持し、仕事を成し遂げる必要があります。

アイデアは、次の15年をマップし、それぞれの年にAIで何が起こるかを推測することです。

これは、將來の見通しモードと後方見栄えのモードで実行できます。將來を見據(jù)えたものは、今年からAIの進歩について考えることを伴い、今から始めて2040年にAGIに到著することに至ります。前方と後方の想像力のこの組み合わせは、先物キャストの典型的な特徴です。

これは將來の決定的な予測ですか？

いいえ。

AIで何が起こるかの次の15年間の概要を誰かが正確に概説できれば、株式市場を予測することに関しては、おそらくウォーレン?バフェットと同じくらい先見の明があるでしょう。そのような人は簡単にノーベル賞を受賞することができ、これまでで最も裕福な人の一人であるべきです。

全體として、私がここに提示するこのストローマンは、主に、私たちがAIの狀態(tài)を?qū)碛铚yすることができる方法についての考えを刺激することを目的としています。それは推測です。それは投機的です。しかし、少なくともそれは合理的な根拠があり、完全にarbitrary意的または完全に人工ではありません。

私は、2040年に15年間のAGIに到達したことを説明する例として使用することにしました。 2050が代わりにAGIの日付である可能性があり、したがってこの旅は25年以上にわたって展開されるでしょう。タイムラインとマッピングは、15ではなく25年に対処する必要があります。 2030がAGI到著年になる場合、経路は著しく圧縮される必要があります。

2025年から2040年までのAGI線形パス

私は、それぞれのAI技術(shù)の進歩を特定することを選択し、社會的意味についても簡単な考えを追加しました。これがその理由です。 AI倫理とAIの法律はますます重要になり、ある程度AIの進歩を促進することになり、他の方法でAIの進歩を妨げる可能性があります。

ここには、2025年から2040年までの直線的なパスをAGIに導(dǎo)くストローマン先物予測が年々ロードマップを予測しています。

2025年： AIマルチモーダルモデルは最終的に堅牢になり、LLMSに完全に統(tǒng)合されました。 AIリアルタイム推論、感覚運動統(tǒng)合、および根拠のある言語の理解の大幅な改善が発生します。法律、醫(yī)學(xué)などの専門的なドメインでのAIの使用は増加します。規(guī)制の枠組みは散発的であり、一般的に採用されていません。

2026年：エージェントAIは繁栄し始め、実用的で広範囲になります。メモリと計畫機能を備えたAIシステムは、シミュレーション環(huán)境でのオープンエンドタスクの能力を達成します。 AIの統(tǒng)治に対する公共の利益が上昇します。

2027年： AIの大規(guī)模な世界モデルの使用は、AI機能が大幅に改善されました。 AIは、AIメタラーニングの進歩により、より少ない例から計算的に改善できるようになりました。これらの進歩のいくつかにより、AIは軽度の経済的避難を伴うホワイトカラーの仕事で採用することができますが、それはわずかな程度だけです。

2028年： AIエージェントは幅広い受け入れを獲得し、ロボット工學(xué)を含むデジタルドメインおよび物理的ドメインで半自律的にマルチステップタスクを?qū)g行することができます。 AIは、學(xué)校や教育の重要な要素となり、人間の教師と共同で共同で教師になります。

2029年： AIは、具體化された學(xué)習(xí)を通じて身體的因果関係と現(xiàn)実世界の制約を一般的に理解するのに十分なほど進歩しています。ジョブ避妊薬としてのAIに関する懸念は、注意を高めました。

2030年：自己改善AIシステムは、制御された條件下で獨自のコードの変更を開始し、人間の入力なしで効率を改善します。これは重要な基盤です。 AGIは現(xiàn)在1?2年離れていると主張する人もいますが、これは時期尚早であり、さらに10年が最初に行われると主張しています。

2031年：統(tǒng)合された認知アーキテクチャで構(gòu)成されるハイブリッドAIは、象徴的な推論、ニューラルネットワーク、および確率モデルを統(tǒng)一することで構(gòu)成されています。 AI開発者の間で、ハイブリッドAIが進むべき方法であるかどうかについての間に、今や消えています。 AIベースのチューターは、人間の教師をパーソナライズと主題の習(xí)得で完全に上回り、人間の教師を大きな仕事のリスクに陥れます。

2032年： AIエージェントは、抽象化、心の理論（TOM）、クロスドメイン學(xué)習(xí)など、ほとんどの認知ベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを達成します。これは、これらのメトリックでうまくいったが、この程度ではなかったAIの以前のバージョンを非常に超えています。業(yè)界は、AIファーストの考え方で根本的に再構(gòu)築し、ビジネスを再考し始めます。

2033年： AIスケーラビリティアライメントプロトコルは、人間とAIの値アライメントの観點から改善します。これにより、AIの安全性がより強くなっているという信念のため、AIのより速い採用への扉が開かれます。 AIへの信頼は成長します。しかし、AIへの社會的依存もそうです。

2034年： AIの相互作用は、AIがそれ自體を明らかにするように熟練している人によってテストされた人によってテストされているように、人間と人間と人間の相互作用と見分けがつかないようです。非人間の知性の役割と、AIが哲學(xué)、宗教、人間の心理學(xué)の理解をどのように伸ばすかは、優(yōu)先事項になりました。

2035年： AIシステムは、ルーチン化された模倣やオウムだけでなく、自己反省の本物の兆候を示します。 AIがドメイン全體の障害から計算的に學(xué)習(xí)し、長期的なユーティリティ関數(shù)の最適化において進歩が発生します。何らかの形のUBI（ユニバーサルベーシックインカム）をめぐる議論は、AIによる人間の労働移動を支援するアプローチのさまざまな試験につながります。

2036年： AIの進歩により、幅広いドメインにわたって流動的な一般化が行われました。 AGIが出現(xiàn)しているかどうかについての白熱した議論は、それがそうであると言う人もいれば、スケーリングの壁がヒットしようとしていると主張する人もいます。國家はAIを切望し始め、他の國が初期のAGIシステムを盜んだりコピーしたりするのを防ぐために障壁を設(shè)定しました。

2037年： AIの進歩は、人間のような狀況的適応性と革新を示しています。新しい発明と科學(xué)的発見がAIによって主導(dǎo)されています。この前のAGIが十分な道徳的推論と人間の目標の調(diào)整を持っているかどうかについて疑問が生じます。

2038年： AIシステムは現(xiàn)在、持続的なアイデンティティを具體化し、時間をかけて経験を振り返ることができるように見えます。専門家は、私たちが人間に似た認知的一貫性に到達するAIのカスプにいると信じています。 AIの法的人格と権利に関する世界的な談話が激化します。

2039年： AIがさまざまな文脈で創(chuàng)造性、感情的なニュアンス、抽象的な推論を?qū)g証すると、AIに近づいているAGIに近づくこととしてAIを受け入れるための最後の障壁のいくつかが克服されます。これは最後のハードルの1つでした。実存的なリスクとユートピア的なビジョンは、公共の不安を完全に支配しています。

2040年： AGIが達成されたという一般的な合意が発生しますが、AGIの初期の頃であり、AGIが本當(dāng)に達成されていると確信していない人もいます。社會は移行段階に入ります：スカルシティ後の経済學(xué)、人間の目的の再定義、およびAGIとの共進化の考慮。

タイムラインを反映しています

ストローマンのタイムラインを熟考し、あなたがどこにいるのか、そしてその15年のそれぞれの間にあなたが何をするかを考えてください。

1つの視點は、私たちがすべて乗車に參加しており、誰もが個別にできることはあまりないということです。私はその感情に同意しません。私たちの誰もが、AIがどのように演じるか、AGIに到達することの軌跡と影響がどのようになるかに違いをもたらすことができます。

アブラハム?リンカーンの有名な言葉によると、「未來を予測する最も信頼できる方法は、それを創(chuàng)造することです?！?/p>

以上が2040年までにAIに到達するためにAIを前進させる年次パスを?qū)碛铚yするの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。