人工知能のAGIは2028年に人類にやってくる：DeepMindの共同創設者の長い記事が未来のAIの発展を予測しています

人工知能（AI）のAGIであるかどうかを判断するには、人間と同等の認知タスクの全ての範囲で、AIシステムが同じレベルで実行する必要があります。しかし、全ての人間の認知能力をカバーする課題をテストすることはできません。そのため、AGIを達成するには、改善と探究を継続的に行う必要があります。

AGIの到来
2011年、Shane Leggはブログ記事の中で人工一般知能（AGI）の到着時期について予測しました：

Leggは、その予測が2つの重要なポイントに基づいていると説明しています。
第一に、機械の計算能力は今後数十年間で指数関数的に増加するとともに、グローバルデータの指数関数的な成長も増加するでしょう。計算能力とデータが両方指数関数的に成長する場合、高速スケーラブルなアルゴリズムの価値は継続的に改善されていきます。これらのアルゴリズムは、計算とデータを効果的に利用することができます。
第二に、スケーラブルなアルゴリズムの発見とモデルのトレーニングにより、将来のモデルのデータ規模は人間が一生のうちに経験するデータ量をはるかに上回るでしょう。

Shane Leggは、これがAGIの解除に向けた最初のステップになると信じています。したがって、彼は2028年以前にAGIを達成する可能性が50％あると考えています。ただし、その時点で予期しない問題が発生する可能性もあります。
しかし、Leggの考えでは、現在直面しているすべての問題は将来解決されることが予想されています。
私たちの既存のモデルはより精密に、現実的に、そしてタイムリーになります。
マルチモダリティは、モデルの将来であり、それらをより有用にします。
ただし、コインの2つの面のように、モデルは誤用にさらされる可能性があります。

多様性の未来
最後に、Shane Leggは、AIの分野における次のマイルストーンはマルチモーダルモデルであると述べています。
マルチモーダル技術は、言語モデルの理解能力を広く異なる領域にまで拡大させます。
将来の世代が今のモデルを振り返るとき、「わぁ、これらのモデルはテキストしか扱えないチャットボットだったんだ」と思うかもしれません。
マルチモーダルモデルは、画像、動画、音声を把握し、それらと対話する際に何が起こっているかをより深く理解することができます。
そのシステムが現実世界に完全に埋め込まれているかのような感覚を覚えるようになります。
モデルが大量のビデオやその他のコンテンツを処理し始めると、より基本的な世界の理解と様々な暗黙の知識を獲得していくでしょう。