8月18日にホーチミン市で開催されたGenAIサミット2024において、Googleで「AIの天才」と呼ばれるレ・ベト・クオック博士が、AIの進化に関する見解を述べた。 国際数学オリンピック これは、機械が推論することを学び始めたことを示している。.

“「今後数年間におけるAIの推論能力を過小評価してはいけません。数学的なデータセットを深く掘り下げていくと、人間には解決できない問題が数多くありますが、AIなら解決できるのです」と彼は述べた。.

Google Brainの共同創設者は、数学の解答結果を受け取ったとき、次のように述べた。 誰が, 彼と彼の同僚は、AIが学習して解決策を開発するために利用できる指示や文書がないかデータを精査したが、何も見つからなかった。これは、AIが人間のように独立して推論し始めたことを示している。.

“「いずれは、機械の推論と人間の推論を区別できなくなるだろう」と彼は述べ、AIの現在の能力を10点満点中3点と評価した。これはまだ傑出したレベルではないものの、10年後には「想像を絶する」進歩が期待できるとしている。.

Google DeepMindの上級研究員であるタン・ルオン博士は、実務経験に基づき、AIを検証または分析するのに十分なデータが常にあるとは限らず、AIは独自の推論に頼らざるを得ないと指摘している。未解決のパズルを解くような複雑な問題では、, GenAI 論理的な推論方法を用います。各ステップはAIによって分析され、正解か不正解かが判定されます。正解の場合は処理を続行し、不正解の場合は前のステップに戻って別の方法を試み、最終的に正解にたどり着くための公式を見つけ出します。.

“「超知能があまりにも多くの推論を伴う場合、手順が多すぎて、容易に…につながる可能性がある。」 錯覚. 「データが入手できない場合、AIは迂回的なアプローチを取るでしょう。AIによる問題解決においては、何が錯覚で何がAIの推論なのかを判断するのは非常に困難です。特に、未解決の古典的な問題においてはなおさらです」とタン氏は述べた。.

AIの幻覚の影響を軽減する方法を尋ねられたとき、, ジェフ・ディーン, Googleの最高科学責任者であり、Google BrainとGoogle翻訳の共同創設者でもあるジェミニ氏は、現在のGenAIは主に「推測とマッチング」モデルを用いて訓練されていると主張する。この単語推測の「ゲーム」では、ある文脈には合うが別の文脈には合わない結果が生成される可能性がある。開発者が訓練のためにすべてのデータを混ぜ合わせると、情報が断片化され、AIが錯覚を生み出すことになる。.

“「モデルが単語の文脈を理解できれば、次の単語をより正確に予測できます。つまり、入力され解読される情報は、混ざり合うのではなく、特定の文脈の中に配置される必要があるのです」とディーン氏は述べ、これによってAIの誤作動が完全に解消されるわけではないものの、非常に効果的であると付け加えた。.

一方、Le Viet Quoc博士は別のアプローチとして、AIの応答を検索エンジンに組み込むことを提案した。AIの錯覚に対抗するには、まずモデルが「錯覚」を構成する要素を検出できなければならない。例えば、GenAIの応答であれば、開発者はそれを複数のステートメントに「分解」し、逆クエリを実行して確認することで、応答内のどのデータが誤っているかを特定できる。これにより、モデルはユーザーに「どのデータ部分が錯覚なのか」に関する追加情報を提供できる。この方法は複数の開発者に採用され、効果が実証されている。.

同会議で、計画投資省のグエン・ティ・ビック・ゴック副大臣は、グーグルの予測を引用し、2030年までにベトナムにおけるデジタル技術の年間経済効果は1兆7330億ベトナムドン（740億米ドル）に達し、AIが大きく貢献する可能性があると述べた。また、サンダーマーク・キャピタルの調査結果にも言及し、ベトナムとシンガポールが世界のAI研究トップ30に東南アジアから2カ国ランクインしていることを指摘した。.

VNExpressによると

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