Appleの論文がLLMに打撃：ハノイの塔が限界を露呈

Appleからの新しい論文がAIコミュニティに衝撃を与えました。この論文は、最新の「推論モデル」でさえ、古典的なハノイの塔の問題を確実に解くことができないことを示し、大規模言語モデル（LLM）の推論能力における重大な欠陥を明らかにしました。これは、Gary MarcusやSubbarao Kambhampatiなどの研究者による長年の批判と一致しており、彼らはLLMの一般化能力の限界を指摘してきました。この論文は、解法アルゴリズムが提供されても、LLMは問題を効果的に解決できず、「推論プロセス」が真の論理的推論ではないことを示しています。これは、LLMが人工汎用知能（AGI）への直接的な道ではないことを示しており、その用途には慎重な検討が必要です。