#416 ヤン・ルカン

AI、オープンソースによるイノベーション、そして人類の未来はどうなるか？

[このエピソードのポイント]
Meta のチーフ AI サイエンティストで AI の歴史において最も影響のある研究者の一人であるヤン・ルカンの考えを深く掘り下げます。AI アーキテクチャの将来に対するビジョン、既存のアプローチに対する批評、そして人類の未来への希望を語ります。

トピック1：自己回帰型 LLM を超えるには？

なぜ現在の大規模言語モデル (LLM) では超人的な知能は得られないと考えているのか？自己回帰型 LLM の能力や限界に関するヤン・ルカンの見解について学びます。

トピック2：JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture)

AI に革命を起こす可能性があると考えるアーキテクチャ JEPA を紹介し、JEPA と LLM の違いを学びます。また、JEPA は AGI を実現するための鍵となるのか探ります。

トピック3：I-JEPA と V-JEPA

二つの新しい予測アーキテクチャ、画像から学習する I-JEPA と動画から学習する V-JEPA が、AI が世界を理解する方法をどのように変える可能性があるか説明します。

トピック4：AI ハルシネーション

LLM はなぜハルシネーションを起こすのか？どの程度 LLM のモデルそのものに起因しているのか？ヤン・ルカンがこの問題についての見解を示します。

トピック5：AI 推論

現在の LLM が行う推論は、どのタイプの推論に属するものなのか？ヤン・ルカンが見解を述べます。

トピック6：強化学習に批判的な理由

なぜ長年、強化学習に対して批判的な立場をとっているのか？その理由を説明します。

トピック7：AI のバイアス

Google の Gemini 1.5 で顕になった AI のバイアスについて触れ、この問題に対処するためのオープンソースの役割についての見解を示します。また、オープンソースプロジェクトの収益化の課題についても見解を述べます。

トピック8：Llama と Meta AI の将来

オープンソースプロジェクトを推進する上での Llama と Meta の役割について、どのようなことに期待しているか話します。

トピック9：AI 終末論

なぜ AGI がすぐに実現しないと考えているか、また、AI 終末論者が主張する AI への恐怖には根拠が欠けている点について説明します。

トピック10：ロボットとの共存

近い将来、何百万ものヒューマノイドロボットが私たちの周りを歩き回っているのを目にすることになるのか？ヤン・ルカンがビジョンを共有します。

トピック11：研究者を目指す人へのアドバイス

大学院進学や AI 研究者としてのキャリアを検討している学部生に貴重なアドバイスを提供します。

トピック12：人類への希望

何十年も先の人類の未来にどのような希望を抱いているのか伺います。