Gato (DeepMind)
| 作者 | DeepMind |
|---|---|
| 初版 | 2022年5月12日 |
| 公式サイト |
www |
Gatoは、マルチモーダリティを示す、幅広い複雑なタスク向けディープニューラル ネットワークである。それは対話に参加したり、ビデオ・ゲームをプレイしたり、ロボット・アームを制御してブロックを積み上げるようなタスクやその他色々も実行できる。これはロンドンに拠点を置くAI企業DeepMindの研究者によって作り出された。GPT-3のように、Transformer(モデル)である[1]。MIT Technology Review によると、このシステムは「複数の異なるタスクを同時に学習し、1つのスキルを忘れてから別のスキルを学習する必要がなく、タスク間で切り替えることができる」のに対し、「今日のAIシステムは「弱い（詳細は「強いAIと弱いAI」を参照されたし）」と呼ばれ、これはテキストの生成など、特定の制限された一連のタスクのみを実行できることを意味する」[2]、そしてインデペンデント紙 によれば、それは「ブロックの積み上げから詩の執筆まで、膨大な範囲の複雑なタスクを実行できる『ジェネラリスト・エージェント』」である[3]。これは12億パラメータによる教師あり学習を利用する[4]。この技術は「多目的」人工知能、および人工汎用知能への「一歩」であると述べられている[5]。
関連項目[編集]
- Gemini (言語モデル)
- ニューラルネットワーク (曖昧さ回避) – 国際言語間リンクがおかしいので、注意喚起かねて立ち上げました
外部リンク[編集]
- GIGAZINE
- DeepMindが人間レベルにかなり近づいたAI「Gato」を構築、ゲームプレイ・チャット・ロボットアーム操作などが可能 – 2022年05月18日
- 人間のように思考する「汎用人工知能(AGI)」が実現するまでのロードマップ – 2022年11月23日
- Google DeepMindから「自己改善型AI」が登場、あらゆる場面でのロボットアームの使い方を勝手に身につけることが可能 – 2023年06月21日
脚注[編集]
情報源[編集]
- Cuthbertson, Anthony (2022年5月23日). “'The Game is Over': Google's DeepMind says it is on verge of achieving human-level AI”. The Independent
- Heikkilä, Melissa (May 23, 2022), “The hype around DeepMind's new AI model misses what's actually cool about it”, MIT Technology Review
- Ray, Tiernan (May 14, 2022), DeepMind's 'Gato' is mediocre, so why did they build it?, ZDNet
- Reed, Scott; Zolna, Konrad; Parisotto, Emilio; Sergio Gomez Colmenarejo; Novikov, Alexander; Barth-Maron, Gabriel; Gimenez, Mai; Sulsky, Yury; Kay, Jackie; Jost Tobias Springenberg; Eccles, Tom; Bruce, Jake; Razavi, Ali; Edwards, Ashley; Heess, Nicolas; Chen, Yutian; Hadsell, Raia; Vinyals, Oriol; Bordbar, Mahyar; de Freitas, Nando (12 May 2022). "A Generalist Agent". arXiv:2205.06175 [cs.AI]。
- Wiggers, Kyle (May 13, 2022), “DeepMind's new AI can perform over 600 tasks, from playing games to controlling robots”, TechCrunch
参考文献[編集]
- Matthew Sparkes (May 19, 2022), “Is DeepMind's Gato AI really a human-level intelligence breakthrough?”, New Scientist