AIモデルはまだAGIレベルの推論には程遠い：Appleの研究者

アップル研究者は、先進のAIモデルの推論能力を研究し、人工一般知能（AGI）に向けた進歩を疑問視しています。彼らは、主要な大規模言語モデル（LLM）が複雑な推論に苦戦していることを発見しました、それらの進歩にもかかわらず。研究者は、これらのモデルの思考能力をテストするためにパズルゲームを作成し、標準的なベンチマークを超えて評価しました。彼らの調査結果は、現在のモデルの推論能力が効果的に一般化できず、複雑さが増すにつれて正確さが低下することを明らかにしました。これらのLLMは、正しい答えを初めに生成し、後で失敗するような浅い推論を示すことがあります。この研究は、これらのモデルの推論パターンを模倣することがあり、真に理解していないことを示唆しています。これは、AGIの達成に向けた大きな障害です。研究者たちの仕事は、AGIの近い将来の到来に関する楽観的な予測に挑戦しています。AGI、即ち機械における人間レベルの知能、はまだ遠い目標です。OpenAIとAnthropicのCEOは、AGIの早期達成に自信を表明しています。アップル研究者の研究は、LLMの制限に対するより深い理解の必要性を強調しています。彼らは、これらのモデルの一般化可能な推論に対する基本的な壁に遭遇していることを発見しました。