AGIへの進捗を測る認知科学フレームワークをGoogle DeepMindが発表

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Google DeepMindが、人工汎用知能（AGI）への進捗を測定するための認知科学的フレームワークを発表しました。論文「Measuring Progress Toward AGI: A Cognitive Taxonomy」では、AIシステムの知的能力を評価するための科学的な基盤が示されています。 このフレームワークは、心理学・神経科学・認知科学の数十年にわたる研究をもとに構築されており、学習・メタ認知・注意・実行機能・社会的認知など10の主要な認知能力を定義しています。また、人間の能力を基準にしてAIの性能を段階的に評価する3段階のプロトコルも提案されています。 フレームワークの実用化に向けて、Kaggleと連携したハッカソンも同時に開始されました。賞金総額20万ドル（約3,000万円）が用意されており、参加者はAIの認知能力を評価するためのベンチマークを設計・提出できます。対象となる5つのトラック（学習・メタ認知・注意・実行機能・社会的認知）への応募は3月17日から4月16日まで受け付けており、結果は6月1日に発表されます。 AGIの実現がいつ頃になるかを客観的に判断する手段がこれまで不足していましたが、認知科学に基づく評価基準の整備により、AI研究の方向性をより明確に定められるようになりそうです。