Tokioランタイム上でのAGI試み：生物学的に着想を得たAI実験の失敗
2024-12-26
開発者はTokioランタイム上で、生物学的ニューラルネットワークに基づいたAGIシステムの構築を試みました。非同期ニューラルネットワークを構築し、遺伝的アルゴリズムを用いて訓練しましたが、実験は最終的に失敗し、最高スコアはわずか3でした。著者は、Tokioが大量のニューラルインパルスを効率的に処理できないことと、遺伝的アルゴリズムの最適化戦略が失敗の原因である可能性を示唆しています。