タイトル: 「Generative AI vs. AGI: 現代のLLMの認知的な強みと弱み」 https://arxiv.org/abs/2309.10371
著者: Ben Goertzel
概要: この論文では、2023年半ばのLLM（大規模言語モデル）に関する詳細な考察が行われています。具体的には、ChatGPT, GPT-4, Bard, Llamaなどのモデルに焦点を当てています。これらのシステムの認知的な強みが検討され、その後、これらのLLMがどのような認知システムであるか、そして人間がどのような認知システムであるかという点での大きな違いに注意が払われています。これらのAIシステムの実用的な弱点の多くは、これらのシステムが構築されている基本的な認知アーキテクチャの欠如に特定できるとされています。この論文では、LLMの増分的な改善は、実現可能な計算リソースを考慮した実用的な条件で、人間レベルのAGI（人工一般知能）に向けたアプローチとしては実現可能でないと主張されています。しかし、これはLLMの研究や実験から人間レベルのAGIについて学ぶことがないことを意味するものではなく、また、LLMが他のアイディアも取り入れた人間レベルのAGIアーキテクチャの重要な部分を形成できないことを意味するものでもありません。この視点から、LLMに関する社会的および倫理的な問題が簡単に触れられています。
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