LSTM、LLM、そしてニューロシンボリックAI：議論の要約
概要
このドキュメントは、AI研究者とのYoutubeインタビュー「LSTM：The Comeback Story？」に基づいています。主なテーマは、大規模言語モデル（LLM）の限界、ニューロシンボリックAIの重要性、そしてLSTM（特にxLSTM）の再興です。
主要テーマ
LLM の限界
LLMはデータベース技術であり、真のAIではないという意見が提示されています。
LLMは既存の知識を繰り返すだけで、真に新しいアイデアやコードを生み出すことはできないと主張されています。
"Large language uh models are not our way to advance AI. Language models is for me a database technology. It's not artificial intelligent."
"LLMs on their own that they are they are approximate retrieval engines."
LLMは近似的な検索エンジンであり、推論エンジンとしての能力には限界があると指摘されています。
既存のコードを組み合わせることはできても、全く新しい概念を生み出すことはできないと主張されています。
ニューロシンボリックAIの重要性
LLMの限界を克服するためには、シンボリックAIとの組み合わせが必要であるという考えが強調されています。
「スケーリングは終わった。AIの産業化には新しい技術が必要であり、サブシンボリックな手法だけでなく、シンボリックな手法も必要になるかもしれない。」
"That's the neuros symbolic approach and that's what we are doing uh in Austria in this big uh thing it's hard I still it's hard to bring these two communities together"
ニューロシンボリックAIを推進するために、異なるコミュニティ間の協力が必要であることが強調されています。
既存のシンボリック技術を活用し、よりロバストで信頼性の高いAIシステムを構築する必要性が述べられています。
LSTM (特に xLSTM) の再興
xLSTMは、従来のLSTMの制限を克服し、トランスフォーマー技術と競合できる新しいLSTMアーキテクチャです。
xLSTMは、並列化、指数関数的ゲーティング（記憶の書き換え）、行列メモリ（ホップフィールドネットワーク）という3つの主要な要素を備えています。
"First of all xLSM is now faster than flesh attention in inference also in training."
xLSTMは、推論速度が速く、エネルギー効率が高いため、産業用アプリケーションや組み込みデバイスに適していると主張されています。
xLSTMの速い推論速度は、より多くの推論を可能にし、言語の処理に貢献すると述べられています。
xLSTMは、ロボット工学、ドローン、自動運転などの分野での応用が期待されています。
xLSTMは、抽象化の構築に優れている可能性があると示唆されています。
創造性と推論:
真の推論は、既存の知識を繰り返すだけでなく、新しい知識を創造する能力を必要とすると主張されています。
現在のAIシステムは、人間が持つような創造的な推論能力を持っていない可能性があると述べられています。
"I think in current AI the reasoning is uh not real reasoning it's uh uh repeating reasoning"
重要な事実とアイデア
LLMは、既存の知識に基づいてテキストやコードを生成するのに優れていますが、真に新しい概念を生み出すことはできません。
ニューロシンボリックAIは、LLMの限界を克服し、よりロバストで信頼性の高いAIシステムを構築するための重要なアプローチです。
XLSTMは、LSTMアーキテクチャの新しい進化形であり、トランスフォーマー技術と競合できる可能性があります。
XLSTMは、推論速度が速く、エネルギー効率が高いため、産業用アプリケーションに適しています。
真のAIは、創造的な推論能力と、新しい抽象化を構築する能力を必要とします。
xLSTMは、過去の記憶からより多くのトークンを組み合わせることで、概念を構築できる可能性があります。
引用
"Large language uh models are not our way to advance AI. Language models is for me a database technology. It's not artificial intelligent."
"LLMs on their own that they are they are approximate retrieval engines."
"First of all XLSM is now faster than flesh attention in inference also in training."
"I think in current AI the reasoning is uh not real reasoning it's uh uh repeating reasoning"
「スケーリングは終わった。AIの産業化には新しい技術が必要であり、サブシンボリックな手法だけでなく、シンボリックな手法も必要になるかもしれない。」
結論
このインタビューは、LLMの限界、ニューロシンボリックAIの重要性、そしてLSTMの再興に関する重要な洞察を提供しています。特にXLSTMは、産業用アプリケーションでの可能性を秘めた有望な技術として浮上しています。
補足
インタビューでは、NXAIという新しい会社が設立されたことが言及されています。NXAIは、xLSTM技術の開発と産業用AIの推進に注力しています。
また、AIシミュレーションという新しい分野についても議論されており、NXAIはこの分野でも成功を収めていることが示唆されています。
セップホックライター氏 (Sepp Hochreiter) とユルゲンシュミットフーバー氏 (Jurgen Schmidhuber) との関係やLSTM発明秘話についても触れられています。