黄氏は人工知能開発における3つの革命的な転換点を発表しました

ダボスフォーラムで、NvidiaのCEOジェンセン・ホアン氏は、過去1年間のAI開発における最も重要なマイルストーンを発表しました。彼によれば、これらは現代モデルの能力に対する認識を根本的に変えたとのことです。単にパフォーマンスを向上させるだけでなく、人工知能の根本的に新しい応用や能力への質的な移行が目的です。

デモから機能的解決策へ

イェンセン・ホアンは、つい最近までAIモデルは幻覚を起こしやすく、実際のタスクに確実に適用できなかったと指摘しました。しかし、過去1年で大きな突破口がありました。モデルは情報を再現するだけでなく、本物の認知能力を示すことも学びました。彼らは推論力、長期的な計画、特定のシナリオに関する事前訓練なしに複雑な質問に答える能力を示し始めました。

これらの能力が、独立した行動、意思決定、新しい状況に適応できるエージェントベースのAIという新しいソリューションクラスの基盤を形成しました。これは、単純なチャットボットから、複雑で多段階のタスクをこなせるフル機能でインテリジェントなアシスタントへと移行することを意味します。

モデルの民主化:オープンソース時代

Nvidiaのトップによると、2つ目の大きな成果はオープンソースモデルのエコシステムの発展に関連しています。転機となったのは、オープンソースの機能推論モデルであるDeepSeekが初めて登場したことで、高性能AIソリューションがもはや大企業だけのものではないことが示されました。

この画期的な進展により、あらゆる規模の企業、研究所、教育機関が実装・改善可能なアクセス可能なモデルのエコシステムが生まれました。これによりイノベーションが加速し、世界中の研究者や開発者が実証済みのモデルに基づいて自らのAIアプリケーションを実験できるようになりました。オープンさやアクセスのしやすさはもはや人工知能の導入の障害ではありません。

物理AI:言葉だけでなく現実を理解する

ジェンセン・ホアンが指摘した第三の進展の方向性は、AI開発の根本的に新しい段階、すなわち純粋な言語モデルから物理世界を理解し相互作用できるシステムへの移行を示しています。物理AIはテキスト処理に限定されません。彼は自然法則を熟知しており、生物学的プロセス、化学反応、物理現象に取り組むことができます。

特に、これらのモデルは流体の流れの動力学を解析し、素粒子の挙動を計算し、さらには量子物理学の概念まで扱う能力を示しています。これにより、科学研究、新材料の開発、かつては人間の関与が必要だった複雑な工学的問題の解決に前例のない機会が開かれます。

したがって、黄博士はAIが情報処理ツールから、周囲の現実の認知と変革において完全な人間のパートナーへと進化しつつあると述べています。