本記事は、現在の大規模言語モデルには「状況知覚」と呼ばれる重要な能力が欠けており、これが人工超知能の達成に不可欠であると主張しています。この欠落した能力は、潜在的時間にわたって可能な世界の内部シミュレーションを構築し、その中で行動することを含みます。
- 状況知覚には、抽象的な予測、長期圧縮記憶、目標によるガイダンスを受けた能動的学習が必要です。
- 著者は、現代の大規模言語モデルがなぜこの点で不完全なのかを分析しています。
- この研究は、未来をシミュレートし自律的な目標を追跡する機械への進捗を測定するための適切なテストを提案しています。
著者はこれを重要と考えています。彼らは人工超知能への道筋がこれらの能力の開発に依存しており、これにより機械が自身の創造者を判断できる可能性があると信じているからです。