以下に、記事の内容をわかりやすくまとめて紹介します。
AGIを実現するために必要な能力とは？—知能の本質に迫る
2025年07月20日 21時30分、急速に発展するAI技術の中でも、汎用人工知能（AGI）はまだ実現されていません。元Googleの研究者であるフランソワ・ショレ氏は、最近の「AI Startup School」イベントで、AGIの要件や既存のAIには何が欠けているのかを解説しました。
知能の定義と「流動的知能」
ショレ氏は知能を「新しい状況や未知の問題に対応する能力」と定義し、この能力を「流動的知能」と呼びました。具体的には、彼が2019年に発表したベンチマークテスト「ARC-AGI-1」では、AIが既存の知識をどう活用して問題を解決するかを測ることが可能です。2025年に登場したOpenAIのGPT 4.5でも、ARC-AGI-1では低いスコアしか記録できていません。
ベンチマークとAIの限界
多くのAIベンチマークは、AIの知識を測るものであり、人間のスコアを超えたとしてもそれが知能の同等性を意味するわけではありません。ショレ氏は、スコアが良くてもAGIに到達したとは言えないと警告しています。
新しいベンチマークと今後の展望
3月には流動的知能の高さを測る「ARC-AGI-2」が登場し、さらに2025年7月19日には「ARC-AGI-3」の開発プレビューがリリースされました。ARC-AGI-3は高難易度の問題で構成されており、完璧に解けてもAGIを実現したとは限らないとのこと。
ショレ氏は、彼が設立したAI企業「Ndea」での研究にも参加しており、AIが何も知らない状態でもARC-AGIの問題を解決できる技術を目指しています。
このように、AGIの実現には新たな基準やアプローチが必要であり、ショレ氏の研究はその鍵を握っていると言えます。AGIの目指す方向性や知能の本質を理解することで、未来のAI技術の発展に寄与することが期待されています。
🧠 編集部より：
AGIを実現するために必須の能力は何なのか？そもそも知能とは何か？
AGIの進展と知能の定義
汎用人工知能（AGI）の実現に向けた議論が活発化しています。AIの進化は目覚ましいものですが、知能を「新しい問題や状況に対応する能力」と定義するフランソワ・ショレ氏の見解に基づく「流動的知能」の概念が重要です。この能力がAGIを実現するための鍵であり、従来のAIとは異なるアプローチが求められます。
ベンチマークテストの役割
AGIの能力を測定するための指標として、ショレ氏が開発したベンチマークテスト「ARC-AGI」シリーズがあります。特に「ARC-AGI-1」は、AIの既存知識を組み合わせて問題を解決する能力に焦点を当てており、これによりAIが自己適応力をどの程度持っているかを検証します。一方で、単純なスコアだけでは知能の質を反映しないため、さらなるテストが開発されています。
進化するテストと未来
2025年3月には「ARC-AGI-2」が登場し、流動的知能をより精密に測定可能な設計が施されています。さらに、「ARC-AGI-3」のプレビュー版が発表されており、これによりAGIの実現に向けた新たな道が切り開かれるかもしれません。
Ndeaと未来のAGI研究
ショレ氏が設立したAI企業「Ndea」は、既存の知識をもとに新しい問題解決を行う「プログラム合成」に重点を置いています。今後、AGIに向けた研究がどのように進展するのか、注目が集まります。
参考リンク
豆知識
AGIは、AIの進化によってシンギュラリティ（技術的特異点）が訪れるとか、さまざまな産業や職業が変わってしまうのではと話題になっています。果たして人間の知能を超える日が来るのか、今後の動向が気になりますね！
-
キーワード: AGI (汎用人工知能)
※以下、出典元 ▶ 元記事を読む
Views: 0
