タイトル: Generative AI vs. AGI: The Cognitive Strengths and Weaknesses of Modern LLMs https://arxiv.org/abs/2309.10371
この論文の説明です。
著者: Ben Goertzel
専門外の人でも分かるように概要説明
この論文は、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる人工知能（AI）について調査しています。LLMは、たとえば、文章を生成したり、質問に答えたりするAIです。このようなAIは、人間のように考えることはできませんが、特定のタスクでは非常に優れています。
この研究では、LLMがどれだけ「賢い」のか、そしてそれが人間のように考える（これを人工一般知能、AGIと呼びます）ためにはどうすればよいのかを考えています。
研究者は、LLMが今のところ人間のように考えることはできないと結論付けています。しかし、それでもLLMは非常に有用であり、今後の研究でさらに進化する可能性があるとも言っています。
論文概要
この論文では、2023年半ばの大規模言語モデル（LLM）について詳細に考察されています。LLMの認知的な強みと弱みが検討され、人間との認知的な違いについても詳しく説明されています。LLMの実用的な弱点は、基本的な認知アーキテクチャの欠如に起因するとされています。この論文では、LLMを徐々に改善することが、人間レベルの人工一般知能（AGI）に到達するための現実的な方法ではないと主張されています。しかし、LLMからAGIについて学ぶことは可能であり、LLMも人間レベルのAGIの一部として有用である可能性があるとされています。
要するに、このAI（LLM）は特定のことはとても得意ですが、人間のように「全てのこと」を理解するわけではないということです。
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