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【論文瞬読】AIの次なる挑戦：言語モデルは本当に「考える」ことができるのか？

AI Nest

こんにちは！株式会社AI Nestです。今回は、人工知能の最前線で起きている興味深い研究について紹介します。大規模言語モデル（LLM）が人間のように「考える」ことができるのか、特にプランニング（計画立案）の能力について、最新の研究結果をもとに探っていきましょう。

タイトル：On The Planning Abilities of OpenAI's o1 Models: Feasibility, Optimality, and Generalizability
URL：https://www.arxiv.org/abs/2409.19924
所属：e University of Texas at Austin, Austin, TX, USA
著者：Kevin Wang, Junbo Li, Neel P. Bhatt, Yihan Xi, Qiang Liu, Ufuk Topcu, Zhangyang Wang

1. はじめに：AIと「考える」能力

「AIは本当に考えることができるのか？」これは、SF作品でよく取り上げられるテーマですよね。でも、もはやSFの世界だけの話ではありません。現実のAI研究の最前線では、この問いに真剣に取り組んでいるんです。

今回紹介する研究は、OpenAIの最新モデル「o1」を使って、AIの「考える力」、特にプランニング能力を徹底的に検証したものです。結果はというと...なかなか興味深いものでしたよ！

Figure1, 弊社が定義した主要な計画の観点におけるGPT-4、o1-mini、o1-previewの全体的な比較。

図1は、GPT-4、o1-mini、o1-previewの全体的な性能比較を示しています。この図を見ると、o1-previewが多くの面で他のモデルを上回っていることがわかりますね。特に、問題理解力と実行可能な計画の生成能力が際立っています。

2. 研究の概要：AIのプランニング能力を測る

2.1 研究の目的

この研究の目的は、言語モデルがどれだけ「賢く」プランニングできるかを調べることです。具体的には、以下の3つの観点から評価しています：

  1. 実行可能性：ちゃんと実行できる計画を立てられるか？

  2. 最適性：無駄のない効率的な計画を立てられるか？

  3. 汎化可能性：新しい状況にも対応できるか？

2.2 評価方法

研究チームは、6つの異なるプランニングタスクを用意しました。例えば：

  • バーテンダーロボットにカクテルを作らせる

  • ブロックを積み上げる

  • ロボットにタイルを塗らせる

  • 車のタイヤを交換する

そして、これらのタスクで3つのAIモデル（GPT-4、o1-mini、o1-preview）の性能を比較しました。

Table1, セクション2で定義されている各エラータイプ（IP、LO、MG、IR）のカウント数。LOは、モデルが実行可能なプランを出力するものの最適ではない場合にのみカウントされることに注意してください。また、SRは成功率（または実行可能なプラン率）であり、各ドメインの最も高い成功率は太字で表示されています。o1-previewは、すべてのドメインで最も高い成功率を誇ります。

表1は、各タスクでのモデルの性能を詳細に示しています。エラーの種類や成功率を見ると、o1-previewが多くのタスクで優れた性能を示していることがわかります。

3. 驚きの結果：AIは「考える」ことができるのか？

3.1 良いニュース：着実な進歩

まず、良いニュースから。OpenAIの最新モデルo1-previewは、多くのタスクでGPT-4を上回る性能を示しました。特に、ルールを守る能力や状況を正確に把握する能力が向上しています。

例えば、車のタイヤ交換タスク（Tyreworld）では、o1-previewだけが全ての手順を正確に実行できました。ジャッキアップのタイミングやナットの締め方など、細かい制約も守れているんです。

Figure2, 6つのタスクと3つのモデルにおける実現可能性エラーと成功率。全体的には、o1は特定のタスクの成功率を向上させますが、依然として多くの問題が残っています。異なるエラーのタイプについては、以下の図で詳しく説明しています。IR: 5, 6a, 8, 9, 10 ; IP: 8 ; MG:

図2は、各タスクでの実行可能性の成功率を示しています。o1-previewが多くのタスクで高い成功率を達成していることがわかりますね。

3.2 課題：まだまだ人間には及ばない

しかし、AIにはまだまだ課題があります：

  1. 空間的な推論が苦手：3次元空間での作業や複雑な移動を含むタスク（例：Termes）では、AIの性能が大きく低下しました。

  2. 最適化が難しい：AIは実行可能な計画は立てられても、最も効率的な計画を考えるのは苦手でした。

  3. 抽象的な状況への対応が弱い：具体的な言葉で説明されたタスクはできても、抽象的な記号や概念で表現されたタスクになると途端に性能が落ちるんです。

Figure4, 一般化設定の成功率。GPT-4は、難しい一般化されたタスクでは完全に失敗するが、o1はそれらのいくつかを解決できる。ランダム化ドメインの例を図11に示す。

図4は、GrippersとTyreworldタスクでの汎化能力を示しています。ランダム化された（抽象的な）バージョンのタスクでは、全てのモデルの性能が大幅に低下していることがわかります。

4. AIの「考える力」の現在地

この研究結果から、AIの「考える力」の現状が見えてきます：

  1. ルールに基づく推論は得意：明確なルールが与えられれば、それに従って推論を行うことはかなりできるようになっています。

  2. 柔軟性はまだまだ：しかし、人間のように柔軟に状況を判断し、創造的な解決策を考え出すのはまだ難しいようです。

  3. 言語依存が強い：AIの「考える力」は、まだまだ自然言語に強く依存しています。言葉で説明できないような直感的な理解や、抽象的な概念の操作は苦手なんです。

Figure12, これらの問題を、行動の複雑性と空間的複雑性の2つの複雑性の次元に基づいて経験的に評価しました。色分けは、o1-previewモデルの成功率を表しています。緑は成功率が高いことを、黄色は中程度の成功率を、そして赤は完全な失敗を示しています。

図12は、タスクの複雑さとo1-previewの性能の関係を示しています。行動の複雑さと空間の複雑さが増すにつれて、モデルの性能が低下していくことがわかりますね。

5. 未来への展望：AIの「考える力」はどこまで進化するか？

では、AIの「考える力」は今後どのように進化していくのでしょうか？研究者たちは、以下のような方向性を提案しています：

  1. マルチモーダル学習の強化：言語だけでなく、視覚情報や物理的な相互作用も含めた学習が必要です。

  2. 抽象化能力の向上：具体的な事例から一般的な法則を導き出す能力を磨く必要があります。

  3. メタ認知の実装：自分の思考プロセスを監視し、評価する能力（メタ認知）をAIに実装することで、より柔軟な問題解決が可能になるかもしれません。

  4. 継続的学習メカニズムの開発：人間のフィードバックを取り入れながら、常に学習を続けるシステムの開発が求められています。

6. まとめ：AIの「考える力」、その可能性と限界

今回の研究結果は、AIの「考える力」が着実に進歩していることを示しています。しかし同時に、人間のような柔軟で創造的な思考にはまだ遠く及ばないことも明らかになりました。

AIが人間のように「考える」ようになるまでの道のりは、まだまだ長いかもしれません。でも、この研究のような地道な取り組みが、その道を一歩一歩切り開いているんです。

AIの進化は、私たち人間の「考える」という行為の本質についても、新たな洞察を与えてくれるかもしれません。AI研究の今後の展開に、ますます目が離せませんね！