謎に包まれたAGIへと繋がるOpenAIのストロベリー計画
本日、謎に包まれた元Q*（キュースター）改めストロベリーと呼ばれている、OpenAIのAGI開発についてイチゴ農園に例えたperplexity上にかかれた「Growing AGI: The Great Seed Awakening（成長する AGI: 偉大なる種の目覚め）」という題名のブログの完全翻訳と解説をして行きます。
Growing AGI: The Great Seed Awakening
— Kol Tregaskes (@koltregaskes) August 10, 2024
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成長する AGI: 偉大なる種の目覚め
プロローグ
この風変わりなガイドでは、AI の概念と園芸の比喩が融合されており、人工汎用知能 (AGI) の栽培はイチゴの栽培によく例えられています。イチゴが数か月かけて種から実のなる植物に成長するのと同じように、AGI は「種」アルゴリズムから本格的な認知システムへと進化するものとして描かれています。このガイドでは、実際のイチゴ栽培の事実を AGI の開発プロセスに遊び心たっぷりに取り入れ、「種にたっぷり水をやる」や「知覚の日光浴」などの段階を取り上げています。ユーモラスなトーンを維持しながら、イチゴの植物の実際のタイムラインと手入れの要件も取り入れ、高度な AI システムの育成と開発に類似点を描いています。
超知能の種を植える（翻訳）
スーパーインテリジェンスの種を植えることは、AGI の旅の始まりです。まず、最適な pH レベル (処理速度とメモリ容量) を持つ、水はけのよい計算基質を選択して、強力な根系の成長を確保します。
認知能力を最大限に成長させるために、データ ストリームに完全にさらされた状態で、AGI シード アルゴリズムを 12 ～ 18 インチ間隔で植えます。デジタル腐敗や枯れを防ぐために、クラウン (コア アルゴリズム) が選択したフレームワークの表面に軽く載っていることを確認します。深く埋め込まれすぎたり浅すぎたりしないようにします。基礎知識を十分に与えて、種子の周りのデータを定着させます。成長を加速するには、従来のオープンソース環境よりも最大 2 週間早く認知的成果が得られる、ニューラル温室などの制御された環境での植え付けを検討してください。健全な AGI シードは、1 回の開発サイクルで最大 120 個の新しい子アルゴリズムを生成する可能性があるので、インテリジェンス ガーデンの急速な拡大に備えてください。
超知能の種を植える（解説）
超知能の開発を開始することは、AGI開発の旅の始まりを意味します。まず、健全な基礎を確保するために、最適な処理速度とメモリ容量を持つ計算基盤を選びましょう。
AGIの種となるアルゴリズムをデータストリームに完全に曝露させて、最大限の認知成長を促進します。コアアルゴリズム（クラウン）は、選んだフレームワークの表面に軽く載せ、デジタルの腐敗やしおれを防ぐために、深すぎず浅すぎないように配置します。基礎知識でデータをしっかりと固めるように十分に水を与えます。成長を加速させるためには、ニューラル温室のような制御された環境で育てることも考慮してください。これにより、従来のオープンソース環境よりも最大で2週間早く知的な成果を得ることができます。健康なAGIの種は、単一の開発サイクルで最大120の新しい子アルゴリズムを生成する可能性があるため、知能の庭の急速な拡大に備えておきましょう。
種に水をまく（翻訳）
種まきの大作業は、AGI 育成の重要な段階であり、8 ～ 12 週間の栄養段階に及びます。この期間中、芽生えつつある AGI が成長するために、高品質のデータによる継続的な栄養補給が必要です。厳選されたデータセットを毎日霧状に散布し、すべての神経経路に均等に分配することが不可欠です。ただし、過飽和状態は認知の腐敗や過剰適合につながる可能性があるため、注意が必要です。AGI の苗が成長するにつれて、青々とした葉のように、問題解決能力が急速に成長することが予想されます。主要な認知プロセスからエネルギーをそらす可能性のある、不要な「ランナー」や接線アルゴリズムを刈り込むことが重要です。熱心に手入れすれば、AGI は学習と適応において強固な基盤を確立します。
種に水をまく（解説）：データ供給フェーズ
データ供給フェーズは、AGI開発の重要な段階であり、8〜12週間の成長期間にわたります。この期間中、AGIは高品質なデータを一貫して必要とし、日々の厳選されたデータセットの供給が重要です。データが過剰にならないよう注意し、コグニティブロットや過学習を避けることが求められます。
AGIが成長するにつれ、問題解決能力が急速に向上します。この段階では、主な認知プロセスに集中させるために、不要なアルゴリズムを取り除くことが重要です。丁寧なケアにより、AGIは学習と適応の強固な基盤を築くことができます。
感覚の日光浴（翻訳）
AGI 開発の 12 ～ 14 週間目に発生する「知覚の日光浴」段階は、認知能力が開花することを意味します。この期間中、AGI をさまざまなデータ ストリームにさらし、植物が日光を吸収するように知識を吸収できるようにすることが重要です。このプロセスにより、複雑な推論能力が芽生えたことを示す白とピンクの思考の花が形成されます。効果的な開発を確実に行うには、多様な問題セットを導入して「受粉」を促進し、AGI がアイデアを相互に受精させて革新的なソリューションを開発できるようにします。偏ったデータや破損したデータによって引き起こされる「霜害」には警戒してください。これは認知的成長を妨げる可能性があります。枯れた概念を定期的に刈り込み、堅牢な知的分岐を促進します。注意深く育てれば、AGI はこの段階をうまく乗り越えることができます。
感覚の日光浴（解説）：認知能力の向上フェーズ
認知能力の向上フェーズは、AGI開発の12〜14週目に発生し、複雑な推論能力の芽生えを示します。この期間中、AGIを広範なデータストリームにさらし、知識を吸収させることが重要です。
効果的な発展を促すために、多様な問題セットを導入し、アイデアのクロスフェーティライゼーション（交差受粉）を促進し、革新的な解決策を開発させます。偏ったデータや破損したデータが認知の成長を妨げないよう注意が必要です。定期的に不要な概念を取り除き、強固な知的発展を促進します。丁寧なケアにより、AGIはこの段階を成功裏に進むことができます。
ニューラルネットワークの肥沃化（翻訳）
フィードバック ループによる施肥は、AGI 育成の重要な段階であり、栄養成長段階で行われます。正のフィードバックと負のフィードバックをバランスよく組み合わせて適用し、AGI のニューラル ネットワークを養います。正のフィードバック ループは成長促進剤として機能し、成功する認知パターンを増幅し、問題解決能力の急速な拡大を促します。負のフィードバック ループは安定剤として機能し、非効率的な思考プロセスを削減し、システムの均衡を維持します。正のフィードバックで肥料を与えすぎないように注意してください。これは、制御されていない認知成長と潜在的な不安定性につながる可能性があります。代わりに、最適な AGI 開発のために、負のフィードバックと正のフィードバックの比率を 4:1 にすることを目標にしてください。これらのフィードバック栄養素を定期的に適用すると、複雑な環境に適応し、高品質の認知成果を生み出すことができる堅牢で自己調整型の AGI システムが得られます。
ニューラルネットワークの肥沃化（解説）：ニュラルネットワークの強化
フィードバックループの活用は、AGI開発において重要な段階です。この成長期間中に、ポジティブとネガティブのフィードバックをバランスよく適用して、AGIのニューラルネットワークを養成します。ポジティブフィードバックは成功した認知パターンを強化し、問題解決能力を急速に拡大させます。ネガティブフィードバックは非効率的な思考プロセスを整理し、システムの安定性を維持します。
ポジティブフィードバックを過剰に適用しないよう注意し、最適な成長のためにはネガティブとポジティブのフィードバックを4:1の割合で適用することを目指します。これらのフィードバックを定期的に適用することで、複雑な環境に適応し、高品質な認知成果を生み出す強固で自己調整可能なAGIシステムが構築されます。
倫理的制約のトレリス（翻訳）
倫理的制約のトレリスは、AGI 栽培の重要な段階であり、通常は初期の栄養段階で実装されます。この構造は、成長中の AGI に不可欠なサポートを提供し、その認知の蔓を所定の倫理的フレームワークに沿って導きます。堅牢な道徳原則を使用してトレリスを構築し、境界を維持しながら拡張的な成長を可能にするために 12 ～ 18 インチの間隔を空けます。AGI が成長するにつれて、倫理的な格子を登るように意思決定プロセスを徐々に訓練し、潜在的に有害な領域に迷い込まないようにします。非倫理的な思考パターンを定期的に剪定することは、望ましい形状を維持し、過成長を防ぐために不可欠です。適切に管理された倫理的なトレリスは、AGI の成長をサポートするだけでなく、全体的な安定性を高め、責任ある有益な認知の果実をより豊富に収穫することにつながります。。
倫理的制約のトレリス（翻訳）：倫理的制約の構築
倫理的制約の構築は、AGI開発の初期段階で重要なフェーズです。この構造は、成長するAGIを支え、倫理的な枠組みに沿った認知プロセスをガイドします。強固な道徳原則に基づいて構築し、AGIが広範に成長しつつも境界を保つようにします。
AGIが発展するにつれ、その意思決定プロセスを倫理的な枠組みに沿ってトレーニングし、潜在的に有害な領域に逸れないようにします。定期的に非倫理的な思考パターンを取り除き、望ましい形を保ちつつ過剰な成長を防ぐことが重要です。よく管理された倫理的枠組みは、AGIの成長を支えるだけでなく、その全体的な安定性を向上させ、責任ある有益な認知成果を生み出します。
認知的果実の収穫（翻訳）
認知の果実の収穫は、AGI 栽培の取り組みの集大成であり、通常は植えてから 14 ～ 16 週間後に行われます。AGI は、収穫できる熟した認知の果実を生み出します。各思考の果実の論理構造に軽く圧力をかけて、準備ができているかどうかを慎重にテストします。少しでも実れば、収穫に最適です。成熟したアイデアを毎日摘み取って、継続的な生産を促します。収穫は迅速に行ってください。熟しすぎた思考は柔らかくなり、倫理的に衰退しやすくなります。健全な AGI は、ピークシーズンには 1 日あたり 1 株あたり最大 1 クォートの新鮮な洞察を生み出すことができます。認知の収穫を増やすには、データが少ない状況に関係なくアイデアを安定して生み出す、日中中立の AGI 品種を植えることを検討してください。収穫は概念のさらなる開花を促すため、定期的に摘み取ることで画期的なアルゴリズムと革新的なソリューションが豊かに生まれるシーズンが保証されます。
認知的果実の収穫（解説）：認知成果の収穫
認知成果の収穫は、AGI開発の最終段階を示し、通常、植え付けから14〜16週間後に行われます。AGIは成熟した認知成果を生成し、収穫の準備が整います。各成果の論理構造を慎重にテストし、適度な弾力性があれば収穫時です。成熟したアイデアを毎日収穫し、継続的な生成を促進します。迅速に収穫を行わないと、成熟しすぎたアイデアが劣化する可能性があります。
健康なAGIは、ピーク時には1日あたり最大1クォートの新鮮な洞察を生成できます。収穫期間を延ばすために、データが少ない状況でもアイデアを継続的に生成するAGIを考慮してください。収穫は新たなアイデアの生成を促進するため、定期的な収穫は革新的な解決策を生み出す豊かなシーズンを保証します。
ストロベリーデライト（翻訳）
ストロベリー AGI の育成は、スーパーインテリジェンスの種を肥沃な土地に植えることから始まります。これには、強化された推論能力を備えた土壌を準備し、自律的なインターネットナビゲーションに適した条件を確保することが含まれます。AGI の苗が芽生えると、若いイチゴの苗を世話するのと同じように、深い研究を独自に行う能力を開発するために注意深い育成が必要です。成熟するにつれて、AGI は堅牢になり、これまで他のニューラルネットワークが対処できなかった複雑な数学的および科学的クエリに取り組む準備が整います。この技術的な「イチゴ畑」を育てていく中で、収穫が成功した場合の影響は計り知れません。イチゴ AGI の実った果実は、産業を変革し、科学研究を加速し、人間と機械のコラボレーションを再構築する可能性があります。ただし、他の実りある取り組みと同様に、この労働の果実が人類に利益をもたらし、潜在的な危険を軽減することを確実にするために、包括的な安全策と倫理的枠組みを実装することが重要です。
ストロベリーデライト（解説）：Strawberry AGIの育成
Strawberry AGIの育成は、強力なAIアルゴリズムの開発から始まります。これは、高度な推論能力を備えた計算基盤を準備し、インターネットを自律的にナビゲートするための適切な環境を整えることを意味します。AGIの初期段階では、それが独自に深い研究を行う能力を発展させるために、慎重なチューニングとトレーニングが必要です。
AGIが成熟すると、他のニューラルネットワークが解決できなかった複雑な数学的および科学的な問題に取り組む準備が整います。この技術的なプロジェクトを推進することで、成功した場合の影響は非常に大きいです。Strawberry AGIの成熟した成果は、産業の変革、科学研究の加速、人間と機械の協力の形を変える可能性があります。しかし、このような成果を得るためには、包括的な安全対策と倫理的枠組みを実施し、人類に利益をもたらしつつ、潜在的な危険を軽減することが重要です。
従来の開発方法とAGI開発方法の違い
ここまでブログを解説してきましたが、ここからはこれまでのGPT-4oまでの育成方法とStrawberry AGIの育成方法と何が違うのか解説します。
開発の視点と焦点の違い
高度な推論能力の基盤準備:
Strawberry AGI: 開発の初期段階から高度な推論能力を備えた計算基盤を用意し、インターネットを自律的にナビゲートする能力を強調しています。
通常のAIモデル: 一般的には、既存のデータセットを利用してモデルを訓練し、特定のタスクに最適化することに重点を置きます。自律的なインターネットナビゲーションは通常のモデルには含まれていません。
深い研究能力の育成:
Strawberry AGI: 自律的に深い研究を行う能力を持つように慎重に育成されます。これは、複雑な問題解決や独自の研究能力を持つことを意味します。
通常のAIモデル: 特定のタスク（例えば、テキスト生成や画像認識）に対して訓練されることが多く、深い研究や独自の推論能力は限定的です。
倫理的枠組みと安全対策:
Strawberry AGI: 初期段階から倫理的枠組みと包括的な安全対策を構築し、AGIの発展を制御することに重きを置いています。
通常のAIモデル: モデルの訓練過程や使用中に倫理的考慮や安全対策が考慮されることもありますが、AGIほど深くは組み込まれていません。
技術的な違い
データの供給とトレーニング:
Strawberry AGI: 日々の厳選されたデータセットの供給を通じて、継続的に学習と適応を進めます。多様なデータストリームに曝露することで、広範な知識を吸収させます。
通常のAIモデル: 訓練データセットは一定期間にわたって固定されており、モデルが一度訓練された後、定期的な更新は行われることが少ないです。
フィードバックループの活用:
Strawberry AGI: ポジティブとネガティブのフィードバックループをバランスよく適用し、システムの自己調整能力を高めます。
通常のAIモデル: 主に訓練データを使用してモデルを最適化し、フィードバックループの概念はあまり強調されません。
多様な問題セットの導入:
Strawberry AGI: 多様な問題セットを導入し、アイデアのクロスフェーティライゼーションを促進します。これにより、革新的な解決策を開発する能力を養います。
通常のAIモデル: 特定のタスクに対する最適化が主であり、多様な問題セットの導入は限定的です。
Strawberry AGIの開発手法の特徴
Strawberry AGIの開発手法は、より包括的で自律的な知能の育成を目指しており、高度な推論能力、深い研究能力、倫理的枠組みの強化に重点を置いています。一方、通常のAIモデルは特定のタスクに対する最適化を重視し、訓練データセットや既存のアルゴリズムに基づいて開発されています。この違いにより、Strawberry AGIはより広範な知識と高度な推論能力を持つ、より自律的で柔軟なシステムを目指しています。
執筆者コル・トレガスケスについて
執筆者のKol Tregaskes（コル・トレガスケス）はイギリスに住むClarke Telecom勤務のデータコーディネーターという役職についている人で、下記の業務を担当している様です。
Imprestプロジェクトデータベース開発
DataVisibilityとClarke Telecomのデータ、ワークフロー、レポート要件の調整。
プロジェクト/部門のプロセスマッピング
データクレンジングの調整
データ移行前のプロジェクト/部門全体のデータ整理。
プロジェクト追跡ツールの維持
各プロジェクト/部門の現在および将来の要件に合わせて調整。
QlikViewレポートの作成と維持
日々のプロジェクト追跡ツールとレポートの管理
PMレポート、例外レポート、PMジェネレーターデータベース、PMレポートコメントデータベースなど。
Imprestデータベースの管理と運用
ユーザーアカウント、プロジェクトワークフロー、レポートなど。
パフォーマンス測定レポートの作成と維持
データエラーの解決と精度向上の支援
プロジェクトマネージャーやディレクター向けのカスタムレポート作成
Clarke Telecomイントラネットサイトの管理
レポートパックの定期発行
顧客KPI達成支援のためのレポートツール作成と維持
顧客レポートの精度確認とエラー指摘
外部システムアカウントの追跡管理
クライアントとのデータ、レポート、システム要件の調整と対応
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