Googleの新しいAI研究がすごいんや！（可能性は無限やで...）
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今日はほんまに面白い日やったんですわ。Google DeepMindのリーズニングチームの創設者で責任者のデニー・ジョーさんが、トランスフォーマーについての理解を根本から変えるような衝撃的な発言をしはったんです。
彼はこう言うたんですわ。「必要な中間推論トークンを好きなだけ生成できるようにすれば、トランスフォーマーはどんな問題でも解決できることを数学的に証明しました。しかも、驚くべきことに一定の深さで十分なんです」
そこで、彼らが言うてる論文を見てみましょか。タイトルは「思考連鎖が本質的に逐次的な問題を解決するトランスフォーマーを強化する」いうもんです。
ほとんどの人は思考連鎖プロンプティングについて知ってはるとは思いますけど、知らん人のために簡単に説明しますわ。
友達に30歳の誕生日パーティーの相談をする場面を想像してみてください。普通のプロンプティングやったら、「30歳の誕生日にどんなパーティーを開いたらええやろ？」って聞くだけで、友達は「ビーチでバーベキューしたらええやん」って答えるかもしれませんな。
これも参考になりますけど、なんでそう提案したんか、どうやってその結論に至ったんかは分からへんのです。
でも、思考連鎖プロンプティングを使うと、「30歳の誕生日にどんなパーティーを開いたらええやろ？考え方を説明してくれへん？」って聞くんです。
そしたら友達はこんな風に答えるかもしれませんな。
「よっしゃ、考えてみよ。
30歳やから、特別なことをしたいけど、あんまり派手すぎんようにな。
あんた、アウトドア好きやし、夏やし。
友達めっちゃおるから、みんなが入れる広い場所が必要やな。
カジュアルでリラックスした雰囲気が好きやろ？
料理するの趣味やしな。
これらを全部考えたら、ビーチでバーベキューするんがぴったりやと思うわ。アウトドアを楽しめて、みんなが集まれる広い場所があって、カジュアルで、あんたの料理の腕前も披露できるしな」
これが思考連鎖の実践例なんです。単に答えを得るだけやなくて、推論のプロセスが見えるんですわ。数学の宿題で先生が○×つけるだけやなくて、問題の解き方を1ステップずつ教えてくれるみたいなもんです。
この方法は複雑な問題解決に役立つんです。なぜかって言うたら、AIの推論の各ステップを見て確認できるからです。パーティーの計画を立てる友達の思考プロセスを追えるのと同じようにな。特に、推論が最終的な答えと同じくらい重要な難しい質問を扱う時に便利なんです。
で、なんでこれが重要なんかっていうと、トランスフォーマーには設計上の制限があるからなんです。
トランスフォーマーは現代のAI言語モデルの頭脳みたいなもんです。人間らしいテキストを理解して生成できる、めっちゃ賢いテキスト処理装置やと思ってください。
トランスフォーマーには特別な能力があって、それは同時に多くの情報を扱えることなんです。本の異なる部分を同時に読んで、その理解をすぐに共有できる専門家チームがおるみたいなもんです。
でも、トランスフォーマーは順を追ってステップバイステップでやらなあかん作業が苦手なんです。例えば、複数のステップが必要な数学の問題とか、前のヒントを踏まえて次のヒントを考える必要があるような論理パズルとかやな。
トランスフォーマーは全てを一度に見るように設計されてるんです。これは多くのタスクでは素晴らしいんやけど、推論の連鎖が必要な問題には向いてへんのです。
この制限があるから、思考連鎖プロンプティングが重要なんです。工場に家を建てる手順を示した設計図を渡すみたいなもんです。AIに「作業を見せて」って促すことで、順序が必要なタスクの苦手を克服する手伝いをしてるんです。
さて、この発言を分解して、なんでこれがほんまに画期的なんか見ていきましょか。
論文でトランスフォーマーがどんな問題でも解決できるって言うてるのは、トランスフォーマーが計算モデルとして普遍的な可能性を持ってるって大胆な主張をしてるんです。
トランスフォーマーはすでに自然言語処理やその他のタスクで優秀さを証明してますけど、どんな問題でも解決できるっていう能力は、並列処理ユニットとしての設計に基づいた一定の制限の中で見られてきたんです。
トランスフォーマーがどんな問題でも解決できるって言うことは、正しく設定されれば汎用コンピューターやもっと技術的に言うとチューリングマシンの機能を模倣できる可能性があるってことを示唆してるんです。
これは大きな主張です。トランスフォーマーがテキスト生成や言語理解の専門ツールやないってことを示唆してるからです。理論的には、数学的問題解決から複雑な意思決定タスクまで、どんな計算の分野にも適用できるかもしれんのです。
ただし、ここで注目すべき重要な条件があります。トランスフォーマーは必要な数の中間推論トークンを生成できるようにせなあかんのです。
この条件は、問題解決プロセスにおける中間推論の重要性を強調してるんです。つまり、トランスフォーマーはどんな問題でも解決できるけど、その解決策は直接的や即時的やないかもしれんってことです。
代わりに、モデルが理解と解決策を段階的に構築していく、段階的なアプローチが必要なんです。一連の中間ステップを使って、反復的に進めていくんですわ。
「必要な数の中間推論トークンを生成できるようにする」っていう部分について話しましょか。
中間推論トークンの概念はこの議論の中心で、思考連鎖メカニズムの基礎になってるんです。これをもっとよく理解するために、人間の推論と比較してみましょ。
人間が複雑な問題、例えば数学の証明や論理パズルを解く時、直接答えにジャンプしたりしませんよな。一連の中間ステップを経るんです。
各ステップは、前のステップで得た結果や洞察に基づいて推論されます。問題をより小さな部分問題に分解したり、部分的な解決策を作ったりするこれらの中間ステップは、最終的な答えに到達するのに重要なんです。
同様に、トランスフォーマーが複雑な問題を解決するには、これらの中間推論ステップを生成できる必要があるんです。AIの文脈では、これらをトークンって呼びます。
各トークンは、モデルの思考プロセスや推論の連鎖の一部を表してて、前のトークンに基づいて構築されていきます。
この連鎖は事前に定義されたり固定されたりしてるわけやありません。問題に応じて、モデルが取る特定の推論経路に基づいて動的に構築されるんです。
思考連鎖テクニックは基本的に、モデルに段階的に考えるよう導くことなんです。直接解決策にジャンプしようとするんやなくて。
モデルは単に答えを出すんやなくて、その推論プロセスを概説する一連の中間トークンを出力するんです。
このアプローチは、モデルがどうやって決定に至ったかをより解釈しやすくするだけやなくて、トランスフォーマーが扱える問題の種類を劇的に拡大するんです。
モデルに「進めながら作業を説明する」能力を与えるようなもんです。これは、単純な並列計算では対処できないより複雑で難しい問題を解決するのに重要なんです。
さて、最後の部分について話しましょか。これが一番驚くべき部分なんですけどね。「一定の深さで十分」っていうとこです。
ニューラルネットワークの世界では、深さってのはモデルのレイヤー数のことを指します。ネットワークの深さは、複雑なデータ表現を学習する能力とよく関連付けられます。
レイヤーが多いほど、より複雑な特徴を学習できるってことです。だから、より難しい問題に取り組むには、より深いモデルが定番の解決策やったんです。データを複数のステップで処理し抽象化するための計算能力が増えるからです。
ただ、より深いモデルには計算コストの増加、メモリ使用量の増加、トレーニング時間の長期化といったデメリットもあるんです。設計、最適化、維持がより複雑になって、実世界での展開に実用的な課題をもたらすんです。
だから、トランスフォーマーが一定の固定された比較的少数のレイヤーで、つまり問題が複雑になってもより深くならずに、どんな問題でも解決できるっていう考えはかなり斬新なんです。
要するに、著者たちが言うてるのは、トランスフォーマーの問題解決能力を高めるために、より多くのレイヤーを積み重ねる必要はないってことなんです。
代わりに、必要な数の中間ステップ（トークン）を生成できるようにすれば、同じ計算結果を達成できるってことです。
これは、これらの中間ステップが、複雑さを深いレイヤーのスタックに埋め込むんやなくて、時間をかけて複雑さを展開するからなんです。
一定の深さがあれば、モデルは推論プロセスの1ステップずつを計算できるんです。でも、そのようなステップの連続を生成することで、非常に複雑な問題を解決するまでに積み上げていけるんです。
ほな、これが実際にAIについての理解をどう変えるんでしょうか？
この概念は、より複雑なタスクにはより深いモデルが本質的に優れているという従来の常識に挑戦してるんです。
代わりに、中間推論ステップを生成する能力を活用して、浅いままで高度な能力を持つモデルを構築できることを示唆してるんです。
論文で説明されてる数学的背景は、回路複雑性の概念を基にしてます。著者たちは回路複雑性を使って、思考連鎖（CoT）がなんでそんなに強力なんかを説明してるんです。
CoTなしでは、トランスフォーマーはAC0のような単純なクラスに属する問題しか解決できへんことを示してます。これらは順序的な計算をあまり必要とせず、並列で解決できる問題です。
しかし、CoTが導入されると、トランスフォーマーが解決できる問題のクラスは劇的に拡大します。CoTを使えば、トランスフォーマーはP/polyクラスの問題を解決する回路の動作をシミュレートできるんです。
これは大きな進歩です。並列計算と順序計算の両方を必要とする広範な問題を含むからです。
この投稿がかなり話題になったんは、トランスフォーマーが特定の条件下でどんな問題でも解決できるっていう発言が、一見すると野心的に聞こえて、人工知能の可能性について考えさせられるからやと思います。
ただ、著者たちが実際に言うてることを、この論文の文脈で明確にして、これが本当に汎用人工知能（AGI）を意味するんかどうかを考えることが重要です。
著者たちがトランスフォーマーはどんな問題でも解決できるって言うてる時、具体的には思考連鎖メカニズムを装備し、必要な数の中間ステップを生成できる場合の、トランスフォーマーの理論的能力について言及してるんです。これは理論的に、トランスフォーマーが十分な時間とステップがあれば、任意のサイズの回路が実行できるあらゆる計算を行えるってことを意味してます。これは、思考連鎖によって強化されたトランスフォーマーの柔軟性と力を示す重要な発見なんです。
ほな、これは思考連鎖を備えたトランスフォーマーがAGIやってことを意味するんでしょうか？まあ、そうやないんですけど、それでもかなりすごいことなんです。
もう少し詳しく見ていきましょか。
著者たちの主張は、主にトランスフォーマーの理論的な表現力についてなんです。理論的には、思考連鎖を持つトランスフォーマーは、多項式サイズのブール回路で表現できるものなら何でも計算できることを示してます。
この理論的結果は、トランスフォーマーが十分なステップがあれば、どんな計算プロセスでもシミュレートできるってことを言うてるようなもんです。
ただ、これはトランスフォーマーがAGIに関連付けられる広範な知能、適応性、理解力を持って動作できるってことと同じやないんです。
著者たちの主張は、これらのトランスフォーマーが一種の計算の普遍性を持ってるって言うてるようなもんです。
コンピューターサイエンスでは、チューリングマシンは正しい指示があれば他のどんなマシンでもシミュレートできる普遍的な計算モデルです。
ただ、どんな計算でも実行できるってことは、人間のような理解力や意識、自律的に目標を追求する能力があるってことを意味しませんな。
トランスフォーマーが原理的にチューリングマシンの機能をエミュレートできるとしても、それは一般的な知能を持ってるってことを意味しませんわ。
残念ながら、AGIには多くの認知能力（学習、知覚、推論、計画立てなど）の統合が必要で、これらがさまざまなタスクでシームレスに機能せなあきません。
思考連鎖を持つトランスフォーマーが中間推論ステップを生成することで複雑な問題を解決できるってことは、確かにこれらのモデルが以前に考えられてたよりも強力やってことを示してます。
ただ、問題を解決する能力は、まだまだ適切な指示やプロンプトにかなり依存してます。適切なプロンプトと構造がなければ、これらのモデルは大失敗する可能性もあるんです。
現在のトランスフォーマーは、思考連鎖があっても、AGIに必要な新しい問題を自律的に分解したり、大規模なデータなしで新しい文脈を理解したり、戦略を動的に調整したりする認知能力は持ってません。
結論として、この論文はAGIではありませんが、確実にそれに向けた大きな一歩です。トランスフォーマーが思考連鎖を使えば、コンピューターサイエンスでP/polyとして知られる特定の種類の論理回路で表現できるどんな種類の問題でも解決できることを数学的に証明してるんです。これはすごいことなんです。
こう考えてみてください。トランスフォーマーは問題解決マシンみたいなもんです。以前は、ステップバイステップで導かれれば一部の難しい問題を解決できるってことは分かってましたが、どれだけパワフルになれるかは分かりませんでした。
この論文は、推論プロセスに十分なステップがあれば（詳細なチェックリストみたいなもんです）、非常に複雑な問題に対処できることを示してるんです。単純な問題だけやなくてね。
これは、あなたの電卓が、全てのステップを表示させれば、実は高度な微積分を行えることを発見したようなもんです。
もう一つの大きな発見は、トランスフォーマーが思考連鎖を使えば、複雑な問題を解決するのに多くのレイヤーを必要としないってことです。
従来は、より多くのレイヤーを持つ深いモデルの方が、より多くの情報を処理できるから、難しいタスクの処理に常に優れてると思われてました。
この論文は、少数の固定されたレイヤー（一定の深さ）を持つトランスフォーマーでも、ステップバイステップで考えることが許されれば、非常に難しい問題を解決できることを示してるんです。
これは、大きな複雑なコンピューターがなくても大きな問題を解決できるってことを言うてるようなもんです。長い指示リストを注意深く追える小さな賢いコンピューターがあればええんです。
この研究以前は、トランスフォーマーは主に並列処理が得意やと考えられてました。多くの人が同時にカードデッキの一部をソートするように、問題の多くの部分を一度に解決するのが得意やと。
慎重なステップバイステップの思考が必要な問題の解決には向いてないと考えられてたんです。
この論文はその見方を変えました。思考連鎖があれば、トランスフォーマーは両方のタイプの問題を扱えることを示してるんです。
つまり、素早い並列処理の問題と、いくつかのステップを通じて推論が必要な、より複雑な順序的な問題の両方です。
これにより、トランスフォーマーは我々が思ってたよりもずっと多様性に富んでることが分かったんです。人間のように声に出して考え、より深い論理的思考が必要な問題にも取り組めるように導くことができるんです。
さて、一部の人は、これがOpenAIの新しいモデルであるOpenAI o1に関する最近の研究とどう比較されるんか気になるかもしれませんな。
OpenAI o1が競技プログラミングのCodeForcesや、USAの数学オリンピック予選で上位500位に入るなど、難しいチャレンジで驚くほど高いランクを獲得したって聞いたことあるでしょ。さらに、科学の問題では博士号を持つ人間よりも優れた成績を出してるんです。
これらは確かに印象的な成果です。でも、これらのことと、我々が話してる思考連鎖やトランスフォーマーの話はどう関係してるんでしょうか？
実は、OpenAIの新しい研究も、思考連鎖に関する最近の論文も、同じ核心的なアイデアに基づいてるんです。それは、AIにステップバイステップで考えることを教えるってことです。単に答えを吐き出すんやなくてね。
最近の論文は、なぜこれが機能するかの理論を提供してます。AIを一連の推論ステップで導けば、はるかに難しい問題を解決できるんです。
OpenAI o1は、このアイデアを実際に示してます。プログラミングや数学、科学での成功は、単に大きくなったり、より多くのデータを持ってるからやないんです。人間のように考えるように訓練されてるからなんです。問題を段階に分解しながらね。
これがなぜ大きな転換点なのか分かりますか？ Google DeepMindの論文もOpenAIの研究も、将来のAIの構築方法についての転換を示唆してるんです。
単にモデルを大きくすることに焦点を当てるんやなくて、より良い思考者にすることが鍵なんです。つまり、段階的に推論し問題を解決するようにAIを訓練することに、より焦点を当てるってことです。
これにより、より効率的で、強力で、多様性に富んだAIにつながる可能性があるんです。