デミス・ハサビス: "1911年の知識でAIを学習させ、一般相対性理論を発見できれば真のAGI"

アインシュタインテスト: AGI判別の究極の基準

DeepMindのCEOデミス・ハサビスが、AGI（人工汎用知能）の達成を判断する具体的で説得力のあるテストを提案し、AI研究コミュニティで大きな注目を集めている。

ハサビスはYouTubeのインタビューでこう述べた。「私が求めるテストは、例えば1911年を知識のカットオフに設定してAIシステムを学習させ、1915年にアインシュタインがやったように、そのAIが一般相対性理論を自力で導き出せるかどうかを確認することです。それが、私たちが完全なAGIシステムを持っているかどうかを真に試すテストだと思います。」

このテストが意味する理由

この提案の核心は、単純な暗記やパターン認識ではなく、真の科学的推論と創造的発見の能力を測定する点にある。一般相対性理論は、1911年時点の物理学データと数学的ツールを組み合わせて全く新しい概念体系を構築したものであり、既存情報の再組み合わせを超えた根本的な洞察を必要とした。

1911年以前の物理学: ニュートン力学、特殊相対性理論（1905年）、電磁気学

1915年のアインシュタインの業績: 等価原理に基づく重力と時空間曲率の統合

求められる能力: 既存のパラダイムを超えた創造的な概念化

現在のAIとAGIの距離

現在の大規模言語モデル（LLM）は既存の概念を組み合わせて説明することには長けているが、全く新しい物理理論を独自に構築する能力はまだ証明されていない。ハサビスのテストはこの違いを明確に示している。

r/singularityで2,800以上のアップボートを獲得したこの発言は、AI研究の究極の目標と現在の技術との間のギャップについての深い議論を巻き起こした。

AGIの定義をめぐる議論

ハサビスの提案は、AGIの定義がいかに多様であるかも示している。OpenAIが「ほとんどの経済的に価値ある作業」を実行できるシステムとAGIを定義する一方、ハサビスは科学的発見能力というより厳格な基準を提示している。この区別はAI開発の進捗をどう測定・評価するかに大きな影響を与える。