ASIアライアンスの創設者ベン・ゴーツェル氏は、20年以上開発を続けてきた人工汎用知能システム「OpenCog Hyperon」のアルファ版は、すでにある程度の自己認識機能を備えていると語る。
ゴーツェル氏はまた、OpenAI が「非常に印象的な」新しい o1 モデルを自律エージェントにすることを躊躇したのは、それが危険でリスクが高いとみなされ、規制当局の取り締まりを誘発することを恐れたためだと考えていると Magazine に語った。
人工超知能アライアンスは、Goertzels 氏の SingularityNET プロジェクト、Ocean Protocol、DeepMind のベテラン Humayun Sheikhs 氏の FetchAI を結集して、今年 3 月に結成されました。
今週、CUDOS の投票者の 96% が、分散型クラウド ハードウェア ネットワークと ASI の合併を承認しました。この合併により、Goertzel 氏が 2001 年から取り組んでおり、2008 年にオープンソース AI フレームワークとしてリリースされた AGI システムである OpenCog Hyperon のスケールアップを計画している際に利用できるコンピューティング能力が強化されます。
OpenCog Hyperon と人工汎用知能の未来
3 年前、このプロジェクトは大規模なスケーラビリティを追求するために OpenCog の完全な再構築に乗り出し、そのプロセスは大きく進んだと彼は言います。アルファ版は 4 月に開始されましたが、現在は非常に遅く、破壊的な変更が予想されるものの、チームは大幅な高速化に取り組んでいます。これは今年の秋には完了すると思います。そして、来年には、新しい Hyperloop インフラストラクチャ上で AGI の構築に着手する予定です。
Goertzel 氏は、このシステムは GPT-4 や o1 のような大規模言語モデル (LLM) とは異なるアプローチを採用していると述べています。
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Hyperon システムは単なるチャットボットではありません。独自の目標と自己認識を持ち、自分自身とユーザーが誰であるか、特定の状況で何を達成しようとしているかを認識しようとする、一種の自律エージェントとして設計されています。したがって、これは単なる質問応答システムではなく、自律的で自己認識力のあるエージェントです。
AGIシステムは自律性のために自己認識を必要とする
ちょっと待ってください、Goertzels は現在のモデルが自己認識型であると言っているのですか?
自己認識とは、現在のバージョンでも最初から、それが誰であるかのモデルを持っているということです。それはあなたが誰であるかのモデルを持っています。それは状況で達成しようとしている特定の目標を持っています。それはその状況とどのように関係し、何をしようとしているかを知っています。そして、ChatGPT のようなシステムは実際にはそれを正しく行いません。
このシステムは、論理的推論エンジン、進化的プログラム学習、および動的知識グラフに実装され、自己修正および変更するディープ ニューラル ネットを組み合わせたものです (GPT-4 では、その意味を以下で説明します)。
ちなみに、Goertzel 氏は、世界モデルが欠如していることが、これまでに構築された自律 AI エージェントがどれも実際に機能しなかった理由だと述べている。質問応答システムを採用して、自分が世界と対話するエージェントであると伝えるだけではだめなのだ。
OpenAIs o1と規制リスク
OpenAI と「Strawberry」による自律エージェントのような動作が大々的に宣伝されているにもかかわらず、Goertzel 氏は、OpenAI がリリースした o1 モデルで意図的にその道を回避したと考えています。
推論と論理に長けようとしており、その点では優れています。私は気に入っています。非常に印象的です。自律エージェントになろうとはしていません。それは意図的に別のものです。彼らはそれをしたくないと思います。それはリスクがあり危険に見え、規制当局が彼らを踏みつけにしようとするからです。彼らが最もしたくないことは、自律エージェントを作ることです。
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特徴
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これは、分散型オープンソース システムを開発することの利点の 1 つです。規制当局は、同じようにそれを阻止することはできません。
高度な AI システムを立ち上げると、そのシステムは 50 か国から 100 か国にまたがるすべての大陸に広がるマシンで実行されることになる、と彼は言います。つまり、ある国が OpenCog Hyperon を違法と判断したとしても、それはネットワークのごく一部にしか過ぎないということです。
先週のToken2049でのインタビュー以来、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は、AGIによってもたらされる知能時代と呼ばれる未来のユートピアを描いたエッセイを発表した。また、ゴーツェル氏は、自分が構築しようとしている善意のAGIが非常に有用であるため、誰もそれを禁止したがらないだろうと期待している。
これは大手テクノロジー企業が行っていることよりもはるかにスマートなことになり得ると私は信じています。OpenAI や Opencog Hyperon を使用した o1 モデルよりもはるかにスマートな何かを実現し、それを分散型ネットワークに展開できれば、世界は ChatGPT に飛び込んだのと同じようにそれに飛び込むでしょう。ちなみに、分散型ネットワークは基盤となるインフラストラクチャにあるため、人々は分散型ネットワークを使用することになるでしょう。
分散型AIシステムの課題と利点
分散型 AI プロジェクトの核心にある緊張は、集中型の機器を使用して大規模なモデルを実行する方がはるかに簡単で安価であるということです。
分散型装置でニューラルネットとトランスフォーマーをトレーニングすることは現時点では不可能だが、新たな研究により実現可能であることが示唆されていると Goertzel 氏は言う。
しかし彼は、アルゴリズムによる論理的推論と進化学習は、分散型マシンネットワーク上で非常に自然に実行されると述べています。
この計画は、分散型ネットワークでコンピューティング機能を追加しながら、より集中化された設備でネットワークをブートストラップするようです。SingularityNET と Fetch は、スーパーコンピューターを構築するための GPU を購入するために、1 億 ASI トークン (現在 FET から名前が変更されています) のかなりの部分を使用しました。トークンの価格が回復したら、残りを使用する予定です。
「我々はこれを分散型ネットワークの初期のハブのようなものとして立ち上げたいと考えています」と彼は言う。我々は SingularityNET に AI エージェントを配置したい人のためにホスティングを提供したいと考えている。ビジョンは Hugging Face のような Web3 対応のクラウド ソリューションである。
AI 開発者は、特定の機能を提供するための最も速く、最も安く、最も簡単な方法を望んでいるだけだ、と彼は説明します。分散化したい場合は、分散化の哲学以外の理由で、何らかの方法でエンドユーザーにとってより魅力的なものにする必要があります。
ゴーツェル氏は、アライアンスの 4 つのプロジェクトを合わせると、すぐに数億ドル相当の専用コンピューティング ハードウェアが必要になると見積もっています。追加のコンピューティングは、接続されたコンピューターのアイドル状態の CPU と GPU パワーを使用する SingularityNET のスピンオフである NuNet や、AI サービスを接続するプラットフォームである Hypercycle から引き出すことができます。
分散型AIシステムを動かす再生可能エネルギー
LayerZerosのブライアン・ペレグリーノ氏は10年間AI分野で働いており、Korea Blockchain WeekでMagazineに対し、電気料金がビットコインマイニングの利益に影響を及ぼした経験から、分散型AIに対して大きな懸念を抱いていると語った。
Google や AWS などと競争している世界では、必要な規模の経済性や基盤となるハードウェアのコストを [下げる] のは非常に困難です。また、冷却方法や電気代などあらゆる面で競争が激しいです。そのため、私は常に、この交差点のさまざまなセグメントのほとんどに対して悲観的でした。
しかし、Goertzel 氏は、電気代は機器のコストに比べれば大したことはないと述べているので、それが実現不可能だという意見には同意しません。
しかし、彼は、SingularityNET と Hypercycle は、AI の大きな電力需要を考慮して、安価な再生可能電力から利益を得る機会を模索していると付け加えています。
「エチオピア政府関係者と、ダムの近くにサーバーを多数設置することについて話し合った」と彼は言う。ハイパーサイクルのトゥフィ（サリバCEO）は、ブラジルとパラグアイの国境にあるダムの隣にAIデータセンターとサーバーファームを多数設置することについてパラグアイ政府と協議中だ。つまり、ダムの隣にコンピューターセンターを設置し、太いケーブルで接続することで、数ギガワットの電力をAIコンピューティングセンターに直接供給できるということだ。
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確かにそうです。必要とされる電力の規模を強調するために、今週、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンがホワイトハウスに、米国のさまざまな州にそれぞれ原子炉5基分に相当する5ギガワットの電力を必要とする巨大なデータセンターを建設する計画を提案したというニュースが報じられました。
AI データ センターは通常、大都市圏の近くに設置されます。これは、サービスが超高速応答を提供するために低遅延を必要とするためです。ただし、Goertzel 氏は、o1 モデルは速度よりも応答の品質を優先しており、Opencog Hyperon も同様であると指摘しています。
何らかの深い思考を行おうとする AI があるとします。たとえば、AI が翌日の市場の方向性を予測しようとしているとします。あるいは、AI が新薬を発見しようとしているとします。そうであれば、それがパラグアイであろうとエチオピアであろうと、どこであろうと関係ありません。
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