この記事は、AI分野における重大な誤解、つまりChatGPTと大規模言語モデル（LLM）の混同を明らかにしています。ChatGPTは、単純なLLMインターフェースから、メモリ、ツール統合、複数ステップの推論能力を備えた高度なAIエージェントへと進化しました。これは、計算アーキテクチャにおける大きな転換点を示しています。LLMは強力なパターンマッチングシステムですが、学習と適応能力に欠けています。一方、AIエージェントは、認知アーキテクチャの一部としてLLMを活用し、外部システムとインタラクトし、経験から学習し適応します。この違いは、開発者、プロダクトマネージャー、ビジネス戦略、ユーザーにとって、大きな意味を持ちます。この違いを理解することで、AIの潜在能力を最大限に活用し、時代遅れのソリューションを構築することを回避できます。
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パンチカードからGUI、そしてAIへ、コンピューティングの歴史は、より直感的な人間とコンピューターのインタラクションへの着実な進歩でした。AIはこの軌跡からの急進的な逸脱ではなく、コンピューターをよりアクセスしやすく、人類にとって有用にするための自然な次のステップです。AIにより、コンピューターは明示的な指示ではなく、人間の目標を理解し、それらに基づいて行動できるようになります。これにより、認知的な負担が人間から機械へと移行し、ユーザーは達成したいことに集中できるようになり、機械への指示方法に集中する必要がなくなります。将来、人間とコンピューターのインタラクションは協力関係となり、指示と目標設定の境界が曖昧になり、人間の知能を拡張する、のではなく置き換えるものとなるでしょう。
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大規模言語モデルの急速な発展は、ボトルネックに達したように見える。モデルの規模を拡大するだけでは、もはや大きな改善は見られない。人工汎用知能（AGI）への道は、より大きな言語モデルを訓練することではなく、モデル、メモリ、コンテキスト、決定論的ワークフローを統合したエンジニアリングシステムを構築することにある。著者は、AGIはモデルの訓練の問題ではなく、エンジニアリングの問題であり、コンテキスト管理、メモリサービス、決定論的ワークフロー、そして専門的なモデルをモジュールコンポーネントとして構築する必要があると主張している。最終目標は、これらのコンポーネントの相乗作用によって真のAGIを実現することだ。
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