Qubicのテクノロジーサイエンティスト、デイビッド・ビバンコス at マージ・マドリード

8,841 文字

みなさん、本日はようこそ。QubicのAI技術と真のAIへの道についてのプレゼンテーションにお越しいただき、ありがとうございます。この未来についてみなさんとお話できることを大変嬉しく思います。
まず簡単に自己紹介させていただきます。私は約30年間、アメリカとヨーロッパで様々な企業を立ち上げてきました。1995年のインターネット企業から始まり、VR企業、教育関連企業、ナノテクノロジー企業、宇宙関連企業なども手がけてきました。特にここ15年ほどは、ニューロテクノロジーやAI企業の分野に注力してきました。現在はQubicのアドバイザーとして、人工知能開発の道のりをサポートできることを誇りに思っています。
さて、最初の質問は「AIとは一体何なのか？」ということです。現在、AIについて多くの話を耳にしますが、みんながAIについて知っているつもりでも、実際には明確ではありません。これから数ヶ月、数年の間にもっと耳にすることになる言葉です。
この全ての起源を理解することが重要やと思います。過去数十年間で400回ほど講演してきましたが、いつも始まりから話すようにしています。私たち人類が自分たちの身体を超えた何かを作ろうとすることは、人類の大きな特徴の一つです。生物学的な方法で生命を創造することもできますが、もちろんデジタル技術を使う方法もあります。
この本質は人類の始まりから存在していました。紀元前2000年のエジプトでは、生命を作り出す魔法について考え始めていました。蝋のパピルスで人形を生きものにしようとした記録が、おそらく最初の兆しの一つです。
紀元前750年のガラテアの話も、粘土から生命を作り出そうとする人類の試みの一つです。さらに紀元前450年頃には、ブロンズで作られたロボットの最初の姿が、ギリシャ神話に登場します。
1818年、メアリー・シェリーの「フランケンシュタイン」は、少なくともSF世界において、人類が何かを生きたものとして創造しようとした最初の作品の一つです。
「ロボット」という言葉自体は1920年に、R・チャペックによって小説の中で作られました。これは人類がデジタル的な形で何かを創造することの意味について、最初の示唆を与えてくれました。
1927年の「メトロポリス」も、電気的な手段で生命を得る装置の最初の表現の一つです。
SFの話をすべて網羅する時間はありませんが、「2001年宇宙の旅」では、当時はAGIという言葉はありませんでしたが、人類の制御を超えて独自の生命を得るような存在が描かれています。
「ブレードランナー」のレプリカント、映画「her」での機械との恋愛、「エクス・マキナ」でのAIの自己認識と意識の獲得など、SFは続いていきます。私は、人類が想像できることは、いつか誰かが実現できると考えています。
昨年の「クリエイター」という映画も、人類が人工的な存在と共に生きることの意味について、良い示唆を与えてくれています。
現実に戻りましょう。これまではSFの話でしたが、AIについてのこの盛り上がりの始まりを見てみましょう。ジョン・サールが「強いAI」という言葉を作りました。最初は弱いAIと強いAIについて考えていただけでしたが、彼は「中国語の部屋」という思考実験を通じて、人工的な存在が周囲で何が起きているかを本当に理解できるのかについて考察しました。
1993年には「技術的特異点」という言葉が生まれ、人類が自身の能力を超えるものを作り出せる可能性について語られるようになりました。私自身は、技術的特異点を、人類が技術なしでは生きられない時点や瞬間として捉えています。実際、地球上の80億人すべてではありませんが、ほとんどの人が技術なしでは生きられない状態に近づいていると思います。
この特異点に至る道筋として、人工知能の開発、人間能力の増強、生物学的な強化（例えばイーロン・マスクのニューラルリンクのような脳へのインプラント）があります。そしてQubicが目指しているのは、デジタルネットワークを通じて、知能を再現できるコンピュータを作る方法です。
AGIについては長い間、多くの人が考えてきました。「AI」という言葉自体は1997年にマーク・ガバーによって作られ、「人間の脳の複雑さとスピードを超えるシステム」と定義されました。この定義は今でも有効です。
私は2005年にナノテクノロジー企業を立ち上げた際に彼に会いましたが、彼はこの言葉を最初に作った人の一人です。ベン・ゲーツェルも別の方法でAIを構築しようとしているプロジェクトに関わっています。
現在我々が使用している人工知能から、AGI、そしてスーパーインテリジェンスまでの道のりを見てみましょう。「スーパーインテリジェンス」という言葉はボストロムによって作られました。
現在、人工知能には3つのタイプがあります。まず、我々が最も使用している「ナローAI」です。これは人間よりも特定の一つのタスクをよりよく実行できる人工知能です。既に多くの例があります。
次に「AGI」は、人間の脳ができることすべてをデジタル化して実行できる能力を持つものです。
そして「スーパーインテリジェンス」は、人間ができることすべてを実行できるだけでなく、それ以上のことができる機械を指します。地球上には80億人の人間がいて、これまでに1000億人が生きてきました。私たちはDNAを通じてこれらの人々の学びの一部を共有していますが、このスーパーインテリジェンスはそれ以上のことができる可能性があります。
しかし、本当にAGIが必要なのかという大きな疑問があります。今世紀の核兵器のように、人類を破壊する可能性のあるものを作っているのではないか、というのが一つのシナリオです。
しかし、私は逆だと考えています。カルダシェフ・スケールに注目すべきです。カルダシェフは、文明が進歩を続けられない場合に何が起こりうるかを予測しようとした人物です。実際、エネルギー容量や発展能力を増加させ続けない文明は、少なくとも哲学的または形而上学的な観点からは、崩壊する可能性が最も高いシナリオとなります。
そのため、私たちにはAGIが必要だと考えています。現在、哲学的な動きとして2つの異なる立場があります。一つは「デセル派」で、AIの開発を停止すべきだと考える人々です。もう一つは「アクセラレーショニズム」で、私もこちらの立場です。
私は2015年頃からディープラーニングの台頭について語ってきました。機械に教え続けなければ、すべての人間から学ぶ機会を失った機械を持つことになってしまいます。
また、私たちが第4次産業革命にいるという考えは間違いだと主張しています。これは過去の産業革命をはるかに超えるものです。過去から学んだことが今後も通用すると考えるのは、人類にとって非常に有害です。
数年前、私は「MCEO」（機械CEO）という言葉を作りました。実際、昨年、中国の企業がAIによって完全に運営される企業を設立しています。これが最初のMCEOです。
また、100%の失業率を持つ最初の国についても書いています。ただし、これは国を崩壊させるような失業ではなく、むしろ望ましい失業です。
私の最新の著書「知識の終わり」は、テクノ人類学、つまり技術と人類がどのように共に発展する必要があるかについて書かれています。
一方で、AIの発展を止めるべきだと考える「デセル派」の人々もいます。例えばゲイリー・マーカスは、私たちが速すぎるペースで進んでいると主張しています。彼らはAIに関する大規模な実験を停止すべきだという書簡を出しましたが、私はこれに反対です。
AIに関する様々な規制は、競争力を大きく損なっています。ヨーロッパに住んでいる場合、最新のAIの一部を使用できません。アップルのスマートフォンを持っていても、AI法に準拠する必要があるため、最新のAIを選択できません。
これはまるで、アメリカで火を発見したのに、法律で火の使用が禁止されているようなものです。カリフォルニアでそのような試みがありましたが、現時点では停止されています。しかし、おそらくいつか再び浮上するでしょう。
AIは確実に来ます。それは「もし」の問題ではなく、「いつ」の問題です。「いつ」については、多くの要因があり、十分なデータやアルゴリズムがないため、お伝えできませんが、必ず起こると確信しています。
そのため、私は数週間前にオーストリアのリンツで開催された、アート、テクノロジー、科学の最大級のフェスティバルの一つであるアルスエレクトロニカで、「アーティファイ」という新しい分野を発表しました。
機械の脳で何が起きているのかを研究し始める必要があります。テクノ人類学は技術と人類を結びつけ、人類学は人類の研究ですが、アーティファイは機械の意識の発展を研究する分野です。いつか機械が意識を持つことが現実となるため、この方向で研究を始めることが重要です。
AIがどれだけ速く、どれだけ遠くまで進んでいるかについては、様々なシナリオがあります。グーグルやOpenAI、その他多くの企業に聞いてみると、それぞれが異なる基準を持っています。現在、私たちは「レベル2」にいるかもしれません。実際には、AIを使っていると言われているものの多くは、マーケティング的なもので、本当のAIではありません。
しかし、GPT-4.0などの優れたチャットボットは、このレベル2にあるかそれに近いところにいます。GPT-4.0は、知能テストで120点を達成しています。知能を測る唯一の指標ではありませんし、そもそも知能とは何かも明確ではありません。多くの種類の知能があるのが現実です。
しかし、これまでのAIで100点（平均的な人間のレベル）に到達したものはありませんでした。標準的な質問を使用した場合は120点程度、新しい質問セットを使用した場合は100点程度ですが、これは印象的な成果です。
OpenAI、DeepMind、Anthropicなどの企業がこの道を進もうとしていますが、この道には制限があります。機械の脳、つまりGPUが十分にないのです。NVIDIA H100のGPUは100万個にも満たず、H200も同様です。
そのため、私たちは別のアプローチ、つまり分散型AIが必要です。私は分散型AIがAIの未来だと考えています。様々なノードからの計算能力を大規模に集約できれば、いくつかの取り組みがこの分野で行われています。来週の金曜日、MITで分散型AIに関する最初のサミットが開催されます。
OpenAIなどの大企業がAGIを自社で保持する代わりに、異なるコンピュータに分散できれば、それは興味深い傾向となるでしょう。なぜなら、AGIは単なる箱の中の脳ではないからです。私たち全員が脳を持っていますが、それは黒い箱の中にあります。
しかし、脳が黒い箱の中にあるというだけでは十分ではありません。私たちには5つ以上の感覚があり、AIを構築する際に人間の感覚や物理的な感覚を考慮しないと、世界を理解し、モデル化するという脳の本質的な機能を見逃してしまいます。
例えば、私たちの目は一つの目で約500メガピクセルを見ることができますが、一度に500メガピクセルを捉えられる技術はまだありません。このスクリーンは4Kか8Kですが、それにも遠く及びません。これを考慮するには、誰もが家でコンピューティングを共有することでAIを使用できるようにする必要があります。
ここでQubicが登場します。Qubicは本当にその方向で働き始めた最初の企業の一つです。Qubicとは何か？今日はチームの多くのメンバーがここにいますので、彼らに質問することができます。
Qubicは暗号空間における最初の有用なプルーフ・オブ・ワークです。これは重要なポイントです。そしてオープンソースで、高速で、完全にスマートコントラクトに基づいています。また、クォーラムにも基づいています。他の暗号通貨とは異なり、同期したいコンピュータを使用する能力があります。
速度のために構築されており、これも重要な要素です。GPUと競合できる技術を構築したい場合、それが必要です。Qubicの場合、オペレーティングシステムは必要なく、WAPIを使用し、マシンの生の計算能力を使用してAIの構築を始めます。
このプロジェクトの背後には誰がいるのでしょうか？最初の人物の一つは、Yから来たセルゲイ・イバノフです。彼は最初にプルーフ・オブ・ワークを開発し、IOTAの背後にいて、ビットコインを最初にマイニングした一人でした。このようなプロジェクトを始める資格は十分にあると思います。
しかし彼は一人ではありません。多くの人々が立ち上げを手伝っています。今日も多くのメンバーがここにいますので、話すことができます。これが、ホセ・サンチェスと私が科学委員会に参加し、セルゲイとチーム全体がQubicの科学に焦点を当てるのを助ける理由の一つです。
暗号通貨企業からAIを構築しようとすることは困難です。多くが試み、多くが失敗しました。それが重要だと考え、現在、今年末までに開発される完全に科学的に検証された論文を執筆しています。
QubicのAIに対する見方はどうでしょうか？QubicのAIの方法は「Arath」と呼ばれ、古英語で庭園に関連する言葉に由来します。人間の観点からでは、機械にAIとは何かを教えることはできません。なぜなら、私たちは自分たちの脳がどのように機能するかを知らないからです。
そのため、自分自身で構築し、成長できるものを開発する必要があります。これがQubic Arathの本質で、自己構築と発展が可能なAGIを作ることを目指しています。
GPUの不足を使用する代わりに、CPUを使用するため非常に強力です。数ヶ月前、すべての計算ノードを組み合わせると、主要なスーパーコンピュータの一つに近い能力がありました。他のコインが無駄にしているエネルギーと計算能力の代わりに、その生の計算能力を使用してAGIを生成することができます。
これはモラベックのパラドックスに基づいています。人間にとって簡単なことがロボットには難しく、逆に人間には難しいことがロボットには簡単だということです。デジタル世界のすべてのことは技術にとって非常に簡単ですが、物理的なことはそれほど簡単ではありません。
ロボットが私たちの間で生きるためには、異なることに焦点を当てる必要があります。これがArathが取り組んでいるアプローチの一つです。もちろん、すべては自己学習型です。人間の知恵や知識（それほど多くはありませんが）を組み込もうとする代わりに、自分で学ぶことができるエンティティを持っています。
すべてがスマートコントラクトであり、通常の計算を構築することに焦点を当てる代わりに、これらのコントラクトを使用し、マイナーたち自身がその点で助けています。現在は50:50ですが、おそらくもっと多くの計算が他のことのために無駄にするのではなく、そのようなAIを生成するために使用できるでしょう。
ロードマップはどうでしょうか？数年前、セルゲイが最初の概念実証を始めた2021年に始まりました。その後、2022年に最初のArathが行われ、現在2023年から2024年にかけて、今年末までに完了予定のインテリジェント・ティシューを構築しています。
異なるノードで構築可能な能力を持つことが期待されています。次のステップはまだ開発中ですが、AIの自然選択を持つためのいくつかのフェーズがロードマップにあります。そして第三フェーズでAIを教育する能力を持つことを目指しています。
すべてはオープンソースです。これが主要な機能、スコア機能です。コーディングができる方は、GitHubをチェックして、これらのAIが開発しようとしていることを確認できます。
もちろんQubicブロックチェーンに基づいており、現在の一般的なAIのトレンド、つまりOpenAIなどが使用しているLLMsに基づいているわけではありません。実際、人工ニューラルネットワークを使用して、最良の方法を見つけ出すことを目指しています。
知的であるということの意味は、人類によって組み込まれるのではなく、最良の解決策を見つけ出すすべてのマイナーたちによってデコードされることになります。
標準的な計算が浮動小数点と非常に大きな数字に基づき、機械（主にGPU）が処理しなければならないのに対し、これは-1、0、+1の三進値のみを使用します。これがインテリジェント・ティシューを構築する本質であり、異なる可能性のあるニューロンとその重み、そしてニューロン間の接続を配置する方法です。
このようにして知能を構築できますが、人類の観点から構築するのではなく、発見されることができます。もちろん、このAIの開発には二重性があります。成長し続け、増加し続けようとする一つのAIと、実際の仕事を行う別のAIです。
誰かが計算を必要とする場合、AIによって行われる計算が必要になりますが、それは継続的に増加していきます。そして「適者生存」が正しいのです。良いモデルを見つける必要があるからです。
私たちはAIやまたはAIを通じて作成しようとしているのではなく、発見しようとしています。そのために、異なる能力が必要です。そのため、将来的にはAIサンクチュアリが必要になるでしょう。
なぜなら、現在の能力で作られるこれらのAIの一部は廃棄されるかもしれませんが、将来的には異なるものを構築するためにそれらのAIを使用できるかもしれないからです。
将来的には、OpenAIやAnthropicに20ドル支払う必要はなく、サービスを使用するためにQubicコインが必要になります。そうでなければ、その種の能力を使用することはできないでしょう。
未来はアプリケーションに関するものです。そのようなAIの能力を開発できれば、それで何ができるかを見る必要があります。現在は容量が不足しているために制限されているすべてのことが、十分な能力があれば可能になるかもしれません。
今日、これらの素晴らしい生成AIが映画で見せてくれるものは、現在はデジタルピクセルの中にだけ存在する現実です。これは人類対AIの問題ではなく、人類とAIの問題、つまりQubicで呼んでいる2AIの問題です。
このミックスを理解する必要があります。単に私たちが置き換えられるということではありません。例えば、教師が不足していますが、ここで見られるように、教師と生徒が一対一ではありません。一人の教師と複数の生徒がいて、すべての教師が良いわけでもなく、すべての生徒が良いわけでもありません。
同じことが、自動運転など、考えられるすべての産業応用や物理的応用に当てはまります。QubicのAIはその方向で役立つでしょう。
未来は素晴らしいものです。AIから真のAIへの移行は、最初からAIを組み込もうとするのではなく、構築していくということを意味します。これがQubicとTrueAIのゲームです。
ご清聴ありがとうございました。質問の時間がありますので、どうぞ。
「質問があります。狭いAIが算術に弱い理由について多くの説明を聞いてきましたが、なぜ現在、微分などの計算が得意な狭いAIがないのか説明していただけませんか？」
素晴らしい質問です。現在使用しているLLMは、基本的に次のトークンや次の単語を予測するものです。何が起きているかを理解しようとするのではなく、語彙的な観点から次の良い答えを見つけようとしています。
ビデオで見たように視覚的にも可能になっていますが、やはり次の単語を考えるだけで、この分析的思考には不十分です。現在行っているようにテキストだけでAIを訓練することは十分ではありません。
先ほど述べたように、私たちには多くの感覚があり、その能力すべてを使用していません。体には2メートルの皮膚があり、温度センサー、圧力センサー、その他多くのものがあります。目もあり、他のものもありますが、その情報すべてはこれらのLLMに組み込まれていません。
アテンション・メカニズムやLLMなどの現在のアーキテクチャにその能力があると考えても、十分ではありません。これは正しい方法ではないと思います。たとえ100倍、1000倍、100万倍のGPUがあったとしても、その種の知能にハッキングや力づくでたどり着く方法かもしれませんが、現時点ではそれには十分ではありません。
「AGI技術の未来についてのその目的を見るのは素晴らしいことです。私の観点からは、ロボットがバスの運転手のような、人間向けではない仕事を行うことを見ています。そのような技術を持つ未来での人間の役割について知りたいのですが。」
素晴らしい質問です。現時点で、これらのLLMに組み込まれている人間性は、人間性の意味するものの小さな部分に過ぎません。80億人がいて、この80億人の行動、80億の心はLLMに組み込まれていません。それが現実です。
私は、QubicでTrueAIと呼んでいるAIは、人類を拡張すると考えています。現在、人類には脳の容量や技術的能力が不足しているために解決できない多くの問題があります。AIを通じて、それらを解決できるようになるかもしれません。
うまく行えば、少なくとも短期的には、人類にとって本当に素晴らしい強化剤になると思います。長期的には何が起こるかわかりませんが、短期的には、人類が異なるレベルに到達するのを助ける新しいツールを持つようなものです。これが私の見解です。