AIがまた進化！システム 2 思考により、AI は「慎重に考える」ことを学ぶことができるのでしょうか?

近年、人工知能の分野でどの研究方向が最も人気があるかと聞かれれば、おそらくビッグモデルでしょう。 2022年末にOpenAIがChatGPT製品を発売したことで、大規模モデルを中心とした人工知能の商用化プロセスが加速し、さまざまな業界の生産方法やサービスモデルに大きな変化をもたらしました。

市場調査会社Precedence Researchのデータによると、世界の人工知能市場規模は2023年に約1兆1,879億元に達し、2030年までにこの数字は11兆4,554億元に急上昇し、35％以上の複合成長率を達成すると予想されています。ただし、モデルのトレーニングには、テキスト、画像、音声などを含む膨大な量のデータが必要であり、トレーニングプロセス中に、パフォーマンスを最適化して精度を向上させるためにモデルパラメータを調整する必要が生じる可能性があり、それをサポートするには強力なコンピューティングパワーが必要であることに注意する必要があります。

データによると、ChatGPTの完全なモデルトレーニングのコストは8,000万人民元を超えています。モデルを10回トレーニングするとコストは8億元にも達し、大規模モデルの開発にとって大きな障害となるのは明らかです。

しかし最近、OpenAIの上級科学者であるNoam Brown氏が驚くべき理論を提唱し、この問題を解決するための新たなアイデアを提供した。同氏は、AIモデルが各決定の前に20秒間考えるようにすることで、モデルのサイズとトレーニング時間の10万倍のパフォーマンス向上が期待でき、「システム2思考」がこのブレークスルーを実現する鍵となると述べました。

新しい考え方

システム 2 思考の概念は心理学に由来し、ノーベル賞受賞者のダニエル・カーネマンによって提唱されました。この理論によれば、人間の心は 2 つの異なるシステムによって動かされているとされています。システム 1 の思考は高速かつ直感的で自動的であり、予期しない出来事への反応やよく知られたパターンの認識など、私たちの即座の判断を支配します。対照的に、システム 2 の思考はゆっくりと、慎重かつ分析的であり、複雑な問題の解決、計画、推論をサポートします。

これら 2 つのシステムは別々に扱われることが多いですが、常に相互作用しています。システム 1 の思考は印象、直感、意図を生み出します。システム 2 の思考は提案を評価し、同意する場合はそれを検討した選択肢に統合します。これにより、人間は日常生活から困難な問題まで、さまざまな状況をシームレスに乗り越えることができます。

ブラウン氏はこの理論を AI 分野に導入し、AI により深い分析と推論を行わせることで、リソースを大幅に増やすことなくモデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができると主張しました。具体的には：

まず、推論力と問題解決能力を向上させます。システム 2 思考を備えた大規模モデルは、論理的推論、複雑な概念の理解、慎重な思考と検討を必要とする問題の解決において優れたパフォーマンスを発揮します。これには、高度な数学的問題解決からより微妙な道徳的推論に至るまでの側面が含まれる場合があります。

2 番目に、文脈とニュアンスの理解を向上させます。現在の大規模モデルでは、特に複雑または曖昧な状況では、コンテキストとニュアンスの理解が困難になることがあります。システム 2 思考により、大規模なモデルは人間の言語の微妙なニュアンスや現実世界のシナリオの複雑さをよりよく把握できるようになります。

3番目に、偏見とエラーを減らします。システム 1 の思考は速いですが、偏見やエラーの影響を受けやすくなります。システム 2 の思考を取り入れることで、大規模なモデルはこれらのバイアスを軽減し、より公平で正確な結果をもたらす可能性があります。

4番目に、より良い決断を下します。ビジネスや医療など、決定が重大な結果をもたらすことが多い分野では、システム 2 思考を備えた大規模なモデルにより、大量のデータを分析し、さまざまなオプションを比較検討し、論理的推論と証拠に基づいて意思決定の推奨を行うことができます。

5番目に、学習力と適応力を強化します。大規模モデルにおけるシステム 2 思考は、学習能力の向上につながり、データからの学習だけでなく、さまざまな状況での抽象的な概念、原則、戦略の理解と適用も可能になります。

6番目は、より効果的な人間と機械のコラボレーションです。システム 2 思考により、大規模なモデルは人間のニーズと行動をより良く理解して予測できるようになり、より効果的で直感的な人間とコンピューターのインタラクションとコラボレーションが可能になります。

将来の発展は有望

AI の分野で真のシステム 2 思考を実現することは大きな課題であることは注目に値します。これには、アルゴリズム手法と計算能力の改善だけでなく、人間の認知プロセスと推論プロセスのより深い理解も必要になります。これまで、大規模モデルは主に、深い論理的推論ではなく、パターン認識と迅速な応答生成に依存して、人間のシステム 1 思考に近い方法で動作してきました。

しかし、いくつかのテクノロジー企業が探求の第一歩を踏み出していることもわかります。たとえば、OpenAI が立ち上げた o1 モデルにはシステム 2 思考が組み込まれており、AI はより深い推論プロセスを実行できます。国際数学オリンピックの予選試験では、このモデルの正解率が83％と高く、現在主流のモデルの正解率13％を大きく上回ったと報告されている。

また、DeepMind が立ち上げた Talker-Reasoner フレームワークも注目に値します。このフレームワークは 2 つの思考モードを組み合わせたものです。 Talker コンポーネントは、ユーザーや環境とのリアルタイムのやり取りの処理、観察の認識、言語の解釈、メモリからの情報の取得、会話応答の生成を担当します。 Reasoner コンポーネントは、複雑な推論と計画を実行し、ツールや外部データ ソースと対話して知識を増やし、インテリジェントな意思決定を行う役割を担います。

私たちは、人間の熟考プロセスをシミュレートすることで、大規模なモデルが問題解決能力を向上させるだけでなく、複雑で変化する環境をよりよく理解し、適応できると考えています。この進歩は、技術分野でのアプリケーションの拡大に限定されるものではなく、より多くの業界でより人道的で効率的なサービスを意味します。

結論は：

システム 2 の思考を大規模なモデルに統合することは、AI の進化における重要な瞬間であると言っても過言ではありません。ビッグモデルが広く応用されれば、より複雑な問題を解決し、より正確なサービスを提供し、人類社会を新たなインテリジェント時代へと押し進めるのに役立つことが予測されます。

出典：重慶天吉ネットワーク有限公司

監査専門家：李志高

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