mashable.com タイトルの通り、イーロン・マスクが2025年に実現すると約束し、けれども実現しなかったことを Mashable がまとめている。 つまりはイーロン・マスクを「楽観的」というのは甘くて、ヤツは「bullshit artist」だよということで、2011年のウォール・ストリート・ジャーナルのインタビューで、10年以内に人類を火星に送ると言ったのは悪名高いが、その2025年版は以下の通り。 2025年までに火星に人類を送る：前述のウォール・ストリート・ジャーナルのインタビューとは別に、2016年にも左記のことを言っている Tesla の自動運転タクシーは米国人口の半分をカバーする：7月の Tesla の第2四半期決算報告にそう書いている 完全自動運転な Tesla ロボタクシー：現状、人間の監視員が同乗している xAIがAGI（汎用人工知能）を達成：マスクは2024年に
米Google傘下のAI研究組織Google DeepMindは11月25日（現地時間）、ドキュメンタリー映画「The Thinking Game」を公式YouTubeチャンネルで無料公開した。「AlphaFold」公開から5周年となる節目に合わせた取り組み。2024年のトライベッカ映画祭の公式セレクションで、ワールドプレミア作品として上映されたものだ。 「The Thinking Game」は、「AlphaGo」のドキュメンタリーを手掛けた制作チームが、約5年にわたってGoogle DeepMind内部を撮影した長編（1時間24分）作品。舞台はロンドンの本社で、創業者のデミス・ハサビス氏とチームが、汎用人工知能（AGI）に迫る研究をどのように進めているのかを、日常の議論や実験の場面を交えながら追うというものだ。 タンパク質の立体構造予測という50年来の難題に挑んだAlphaFoldチーム
アンドレイ・カーパシー氏はスロバキア系カナダ人の計算機科学者で、テスラでAIおよびオートパイロットビジョンのディレクターを務めたほか、ChatGPTを開発したOpenAIの共同創設者でもある人物です。そんなカーパシー氏が、さまざまな研究者に質問するポッドキャスト・Dwarkesh Podcastに出演し、AIエージェントがしっかり機能するようになるには10年かかるため、AGI(汎用人工知能)の実現には少なくともそれ以上かかるとの見通しを示しました。 Andrej Karpathy — AGI is still a decade away https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy AI researcher Andrej Karpathy says AGI is still a decade away, here’s why | Technolog
※ この記事は人力で書きました（校正はClaude Opus 4に手伝ってもらいました）。 この記事では、OpenAIが発表したChatGPT Agentを4時間じっくり触った初日の感想をお伝えします。言語化が不十分な部分もあるかもしれませんが、ご容赦いただければ幸いです。 ChatGPT agentとは ChatGPT AgentはOpenAIが2025年7月17日に発表したエージェント機能で、従来のOperator（ブラウザ操作）とDeep Research（リサーチ）を統合し、仮想PC上で自律的にタスクを実行するAIエージェントです。Web閲覧やPDF解析、PowerPoint・Excel生成、API連携など多彩な能力を備え、カレンダー管理や買い物、予約、レポート作成などの一連の作業をユーザーの指示で完遂できます。 使用レビュー使ってみた感想を一言で表すなら「AGIの一歩手前にいる存
AIはこれからどう進化していくのか。サイエンス作家の竹内薫さんは「人間の喜怒哀楽を自ら学習して理解する汎用人工知能AGIが注目されている。ソフトバンクの孫正義さんは『AGIは10年以内に実現する』と予言している」という――。 ※本稿は、竹内薫『スーパーAIが人間を超える日 汎用人工知能AGI時代の生き方』（プレジデント社）の一部を再編集したものです。 人間の感情を理解するスーパーAI 近年、AI（人工知能）はこれまでにはない急激なスピードで進化し、私たちの暮らしやビジネスにおいて身近なものになりました。 さらなる進化が期待されるAIの中でも、いま特に注目を集めているのが「AGI（汎用人工知能）」です。 AGIとは「Artificial General Intelligence」の略称で、人間のような高度で幅広い知能を持つ、極めて汎用性の高いAIです。 AGIが従来のAIと大きく異なるのは、
米OpenAIは3月27日、ChatGPTのデスクトップアプリ版や同社のAPIを、AIモデルと外部データソースやサービスをつなぐ規格「Model Context Protocol」（MCP）に対応させる方針を示した。今後数カ月以内に新たな情報を出すという。MCPは米Anthropic発の規格で、米Microsoftなど大手も取り入れており、OpenAIの採用により実質的なデファクトスタンダードになる可能性が高まった。 この方針に合わせ、OpenAIは同日、AIエージェントのソフトウェア開発キット（SDK）でMCPをサポートした。同社は3月上旬、AIエージェントのSDKについて、一般のユーザーから具体的な仕様と共にGitHub上でMCP対応の提案を受けていたが「このライブラリを依存関係の少ない状態に保ちたいと考えている」「MCPの考え方を支持してはいるが、これ（注：ユーザーが提案した仕様を指
yomoyomo yomoyomo 雑文書き／翻訳者。1973年生まれ。著書に『情報共有の未来』（達人出版会）、訳書に『デジタル音楽の行方』（翔泳社）、『Wiki Way』（ソフトバンク クリエイティブ）、『ウェブログ・ハンドブック』（毎日コミュニケーションズ）がある。ネットを中心にコラムから翻訳まで横断的に執筆活動を続ける。 オライリー・メディアのコンテンツ戦略担当バイスプレジデントを務めるマイク・ルキダスは、以前よりプログラミングの未来について文章を書いており、ワタシもそれをフォローしてきました。 2019年5月には、プログラミング・ツールに関し、我々は未だ「パンチカード」を使っているようなものだと不満を表明した上で、「配管工」にたとえられる「ブルーカラー」のプログラマーにとってのプログラミングが、もっと視覚的なものになるべきと論じていますが、その背景には人工知能のコード作成機能がそう
1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、人工知能を促進することを目的とした国際的な学術団体「AAAI」（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）が2025年3月に公開したレポート「AAAI 2025 PRESIDENTIAL PANEL ON THE Published March 2025 Future of AI Research」に注目します。 ▲レポートのトップページ このレポートはAAAI会長の指揮のもと25名のAI研究者によって作られ、さらに15名の協力者の支援を受けています。またAAAIコミュニティ全体の意見も取り入れるため、研究のトピックに関する広範な調
近年では、人間のように未知の状況でも新たなスキルを効率的に取得して適応することが可能な「汎用(はんよう)人工知能(AGI)」の構築がさまざまなAI研究機関によって進められており、OpenAIはAGIの構築に向けてアメリカの国立研究機関と提携したことを発表しています。Googleのチーフサイエンティストであるジェフ・ディーン氏やTransformerなどの開発に携わるノーム・シャーザー氏が、自身の経験やAIの進化、そして将来の可能性についてポッドキャスターであるドワルケシュ・パテル氏との対談で語っています。 Jeff Dean & Noam Shazeer – 25 years at Google: from PageRank to AGI - YouTube Jeff Dean & Noam Shazeer – 25 years at Google: from PageRank to AG
OpenAIのサム・アルトマンCEOが自身のブログを更新し、AGI(汎用人工知能)が世界にもたらす影響や、これまでに得られたAIの経済性に関する3つの知見を語っています。それによると、AGIの発明は電気やインターネットの発明に並ぶ文明社会の大きな革新点となり、製品開発コストの低下などに伴って多くの製品が大幅に安く入手可能になるそうです。 Three Observations - Sam Altman https://blog.samaltman.com/three-observations アルトマン氏はブログの中で「AGIと呼べるシステムが見え始めている」と述べつつ、AIの経済性に関するこれまでの観察事項として以下の3点を挙げています。 1：AIモデルは、「トレーニングに費やすコンピューティングコスト」「トレーニングに用いる学習データの量」「推論に費やすコンピューティングコスト」が増える
「演算能力100倍」を達成すると何ができる？ ご存じの通り、SBGは米国で設立された新会社「Stargate Project」に参画している。この新会社はOpenAIが現在のコンピューティングパワーの100倍に相当する演算能力を持つAIサービス向けデータセンターを構築することを支援するために誕生した。 100倍という数字だが、OpenAIのLLM（大規模言語モデル）「GPT（Generative Pre-trained Transformer）」が世代を重ねるごとに、前世代比でほぼ100倍の演算能力の向上が求められたことに由来する。初代（GPT-1）と比べると、現行の第4世代（GPT-4）は100×100×100＝100万倍の演算能力が必要ということになる。アルトマンCEOによると、このペースは今後も変わらないという。 現在、OpenAI内部では「GPT-4.5」に相当するLLMの開発が進
オープンAIは、若返り研究に取り組んでいるレトロ・バイオサイエンシズと共同で、新言語モデル「GPT-4b micro」を開発。科学分野に参入する。 by Antonio Regalado2025.01.20 13 この記事の3つのポイント オープンAIが生物学的データに特化したモデルを開発し科学分野に参入 モデルは山中因子を改良し細胞のリプログラミングの効率を50倍以上向上させた オープンAIのCEOは共同開発企業に巨額出資しており利益相反の可能性も summarized by Claude 3 人工知能（AI）の科学分野への貢献といえば、グーグル・ディープマインド（Google DeepMind）の「アルファフォールド（AlphaFold）」を思い浮かべる人も多いだろう。このタンパク質折り畳み構造予測プログラムの開発者には昨年、ノーベル賞が授与された。 そしてオープンAI（OpenAI）
OpenAIの次期最強モデル｢o3｣、人間を超えて超人レベルに進化2025.01.07 19:0055,010 satomi もう追いつかれちまった…。 12日間にわたるOpenAIプレスイベントの最終日（12月20日）に発表された新しいAIモデル｢o3 ｣と｢o3-mini｣は、昨年9月に出た｢o1モデル｣の後継モデルです。一般公開に先駆けて、安全性テストや研究目的の利用はもう解禁になっているわけですけど、数々のテストでとんでもないスコアを出しているっていう、もっぱらの評判ですよ。 ｢o3 ｣って何？｢o3｣はOpenAIが開発した最新の推論モデルで、miniはその小型版です。 開発にあたってOpenAIが組み込んだのは｢private chain of thought（外部から見えない思考の連鎖）｣というプロセス。これは、回答を出す前にいったん立ち止まって内部の対話を精査し、先々を見越
昨年、OpenAIが最後までComputerUse、つまりコンピュータの自動操作する、いわゆる「本物のエージェンティックAI」を出さなかったことが腑に落ちなかったのだが、よくよく考えると、作るのは簡単でも、それを世に放つのは難しい問題というのがある。 特に今年から正式にOpenAIは非営利団体ではなく営利団体になった。 営利団体というものが目指すものは、当然ながら営業利益である。 さて、ではComputerUseがChatGPTのように「誰でも」使えるようになると困るのは誰だろうか。 まず最初に困るのは、おそらくGoogleだ。だが、すでにサム・アルトマンはGoogleは敵に回してもいいという判断をしている。だからChatGPT Searchを作って、デフォルトの検索エンジンとして使うように勧めている。ただ、まだデフォルトの検索エンジンにするにはChat GPT Searchは不便なことが
人間ができるありとあらゆる知的タスクをこなせる「汎用人工知能(AGI)」はAI開発の最終目標とされていて、OpenAIやGoogle、Metaなどが開発に取り組んでいます。実際のところ、汎用人工知能の実現にどれぐらい近づいているのかは専門家によっても見解が分かれるところなのですが、MicrosoftとOpenAIはAGIを性能ではなく財務的な指標で定義していて、「OpenAIが少なくとも1000億ドル(約15兆円)の利益を出すAIを開発できたら汎用人工知能の開発を達成したものとする」という内容で合意していることがわかりました。 Microsoft and OpenAI’s Secret AGI Definition — The Information https://www.theinformation.com/articles/microsoft-and-openais-secret-a
AI時代をどう生き抜くかDecember 31, 2024 | 12 min read | 4,113 views jacareer年末年始は、自分のキャリアをじっくり見つめ直す良い機会です。個人的にはエンジニアとして、「自分の仕事はいつまで続くだろうか」という疑問を避けて通ることはできません。この記事では、ここ数年私が考えてきたことをまとめ、未来に向けてどのようにキャリアを築くべきかを探ります。 本編に入る前に自己紹介を少し。私は2018年、修士1年生の頃にAIの可能性に魅了されて以来、ずっとAIの進化を追ってきました。現在はカスタマーサポート向けのチャットボットを開発するAIエンジニアとして働いています。学生時代は「将来、労働が必要ない社会が来るかもしれない」などとナイーブなことを言っては周囲にたしなめられていましたが、会社で働いたり、さまざまな人と議論したり、OpenAI o
追記1：チップをお送りいただいたかたがた，ありがとうございます！ 追記2： このような話題に興味があるかたへ…関連するコミュニティはこちら↓ 非専門家向け：https://discord.gg/shingiyurariteisaba-1125096939344625684 専門家向け（分野問わず）：https://www.aialign.net/contact OpenAI o3は，人間とは全く異質の汎用知能である恐れがある． 競技プログラミングCodeforcesで，人類に混じってo3が全世界175位となったのはすさまじい． ガチの数学者たちが全力で作ったベンチマークFrontierMathで，o1-previewでも2%しか正解しなかったところが，o3では25%も正解してしまった． しかし，一番の問題はそこではない． 全く別次元のところにある． ARC-AGIというベンチマークだ． o
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、OpenAIが最近発表したAIモデル「o3」と汎用人工知能（AGI）について、AGIの性能を評価するベンチマーク「ARC-AGI」の開発者フランソワ・ショレ氏（Googleの研究者）が考察した記事に注目します。 ARC-AGIは、色付きのグリッドのパターンを認識し、その関係性を見出す一連のテストで構成されています。これらのテストは、人間にとっては比較的簡単ですが、AIにとっては非常に困難な課題となっています。 人間の平均スコアは84%である一方、OpenAIの前モデ
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