米東時間の金曜日（3月1日）、米カリフォルニア州スタンフォード大学経済政策研究所サミットに出席したファン・インフン英偉達CEOは、汎用人工知能（AGI）が早ければ5年以内に登場すると予想していると述べた。
汎用人工知能（AGI）は「強者知能」とも呼ばれ、人工知能の理論形式であり、人工知能が人間のように学習し推理することができ、複雑な問題を解決し、独立して意思決定を行う可能性があることを指す。現在も公認されている人間知能の定義がないため、異なる分野の科学者の汎用人工知能に対する定義と基準もそれぞれ異なっている。
「汎用人工知能」の概念は、現在広く実現されている「弱人工知能」に対して、後者は単一のタスクを実行し、特定の問題を解決することに長けているが、自主意識のない人工知能を指し、その応用にはスマートカスタマーサービス、無人運転、アルゴリズム推薦などが含まれる。
汎用人工知能の実現はシリコンバレーが長年追求してきた目標の一つである。今年初め、OpenAIが発表した文生ビデオモデルSoraは世界のAI界を震撼させ、我々が汎用人工知能に近づくためのマイルストーンの一つとも言われている。
汎用人工知能は5年以内に登場するのか。
米東時間金曜日のスタンフォード経済政策研究所サミットで、この目標を達成するにはどのくらいの時間が必要かと問われた黄仁勲氏は、この答えは汎用人工知能の目標をどのように定義するかにかかっていると答えた。
黄氏は、汎用人工知能の定義が人間のテストに合格した能力であれば、この目標は5年以内に実現できると述べた。
「もし私が人工知能を……あなたが想像できるどんなテストをしても、あなたはテストのリストを作ってコンピュータ科学業界の前に置くことができて、私は5年以内に、私たちはすべてのテストでよくできると思います」と黄仁勲氏は述べた。
現在、人工知能は弁護士資格試験などの試験に合格することができるが、胃腸病学などの専門医学試験ではまだ振るわない。しかし、黄仁勲氏は、5年以内に任意の単一テストに合格できるはずだと考えている。
しかし、黄仁勲氏は、より要求の高い汎用人工知能を実現するには、科学者たちが人間の思考をどのように記述するかについてまだ意見が分かれているため、難しいかもしれないと述べた。
黄氏は「そのため、AIをエンジニアにするのは難しい」と述べた。エンジニアには明確な目標が必要だからだ。
チップ演算力の向上はチップ数の需要を低下させる
黄氏はサミットで、人工知能産業の拡張を支援するために業界がどれだけのチップ世代工場を必要としているかという別の質問にも答えた。
最近、OpenAIのサム・ウルトラマンCEOは5兆ドルから7兆ドルの巨額の資金を調達し、巨大なチップメーカーネットワークを構築し、OpenAIや他の顧客に十分なチップを生産供給することを望んでいるという情報がある。
黄仁勲氏は明らかにウルトラマンの行動を「大可不必」と考えている。彼は、現在市場ではより多くのチップが必要だが、時間が経つにつれてチップの性能が向上し、市場で必要なチップの数を制限することになると指摘した。
「私たちはもっと多くの工場を必要としています。しかし、時間が経つにつれて、アルゴリズムと（人工知能）の処理能力も大幅に改善されていることを覚えておいてください」「計算の効率が今日のレベルであると仮定して、それに基づいて需要を計算することはできません」