古典的な脳のテストがAIの最大の弱点を露呈
研究者がトップAIモデルに心理学で使われる古典的な注意力テスト(ストループ課題)を実施したところ、大きな欠陥が判明しました。短いリストでは正しく色を答えられても、タスクが長く複雑になるにつれて性能が急激に低下しました。一部の主要システムは90%以上の精度からほぼ完全な失敗に転落しました。
- AIは短いストループテストでは良好だが、リストが長くなると精度が大幅に低下。
- GPT-4oは5語で91%の精度が40語で15%に、Claude 3.5は20語以降で24%に低下。
科学者たちがミツバチとChatGPTに意識はあるのか真剣に問う
新しい研究によれば、意識は行動だけで判断できない。哲学を語るチャットボットも蜜を探すミツバチも同様だ。研究者は脳やコンピュータの内部メカニズムに注目し、現在のAIには意識はないが、昆虫や未来の機械には可能性があるとしている。
- 行動だけでは意識を判断できず、内部処理機構が重要。
- AIと昆虫の意識を検討する2つの論文が発表された。
NASAの新しいAI宇宙チップで宇宙船が自律思考可能に
NASAは、宇宙船が深宇宙でより独立して運用できるようにする次世代宇宙コンピュータチップをテストしている。放射線硬化型プロセッサは、現在の宇宙飛行コンピュータの数百倍の性能を発揮し、過酷な宇宙環境を模した試験を耐え抜いている。この技術は、AI搭載宇宙船、より迅速な科学的発見、月や火星へのよりスマートなミッションを可能にする可能性がある。
- NASAの新型高性能宇宙飛行計算プロセッサは、現在の放射線硬化チップの最大500倍の性能を提供する。
- システムオンチップ設計は、CPU、メモリ、I/Oを統合し、深宇宙での耐久性に特化している。
新しい量子アルゴリズムが「不可能」な材料問題を数秒で解決
量子に着想を得たアルゴリズムが、従来のスーパーコンピュータでは手が届かない規模の問題を解決した。研究者らはこの手法を用いて、準結晶という極めて複雑な量子材料のシミュレーションに成功し、強力な量子デバイスや超高効率エレクトロニクスへの道を開いた。この成果は、将来の量子コンピュータ向けの高度なトポロジカル量子ビットや材料の設計に役立つ可能性がある。
- 新しいアルゴリズムはテンソルネットワークを利用し、2億6800万以上のサイトを持つ準結晶をシミュレート。
- 研究はトポロジカル準結晶に焦点を当て、ノイズから導電性を保護する異常な量子励起を利用。
「えー」や間が早期認知症リスクを明らかにする可能性
日常会話のパターン(間やフィラーワード)が実行機能と密接に関連していることが判明。AIによる自然会話分析で認知パフォーマンスを驚くほど正確に予測でき、従来の検査よりはるかに早く認知症の兆候を検出する簡易ツールへの道が開かれる。
- 会話中の間や「えー」などのフィラーワードは実行機能と強く関連し、脳の健康を反映する。
- AIによる自然発話分析は年齢・性別・教育を調整しても認知テストのスコアを予測できる。
AIが化学者の分子設計を自然言語で支援
EPFLの研究チームが開発したSynthegyは、化学者が自然言語で合成や反応計画を指示できるAIシステム。大規模言語モデルと従来アルゴリズムを組み合わせ、最適な経路をスコア化して説明する。二重盲検試験では、36名の化学者がシステムの結果に平均71.2%同意した。
- Synthegyは平易な言語で書かれた化学戦略をLLMが解釈する。
- 逆合成計画において、ユーザーの指示に基づき経路をスコア化する。
このAIは答えを知っていたが、質問を理解していなかった
何十年もの間、心理学者は人間の心が単一の統一理論で説明できるかどうか議論してきた。最近のAIモデル「Centaur」は160の認知タスクで人間の思考を模倣できると主張したが、新たな研究はそれが単にパターンを記憶しているだけで、真の理解ではないことを示唆している。
- Centaurモデルは160の認知タスクで優れた性能を示したが、新たな研究は過学習の可能性を指摘している。
- 「選択肢Aを選んでください」という指示に対し、モデルは元の正解を選び続け、タスクの意図を理解していないことが明らかになった。
AIの群れが誰にも気づかれずに民主主義を乗っ取る可能性
研究者らは、高度に現実的なAI駆動のペルソナが近いうちにソーシャルメディアにあふれ、実在の人物を装って世論を形成する可能性があると警告しています。従来のボットとは異なり、これらのAIは適応、調整、メッセージの最適化を大規模に行い、偽りの合意を生み出します。ディープフェイクや偽ニュースネットワークなどの早期警告サインはすでに世界各地の選挙で現れています。専門家は、次の選挙がこの技術の真の試練になると警告しています。
- AIペルソナは人間のオンライン行動を模倣し、コミュニティに浸透して大規模に意見に影響を与える。
- 従来のボットと異なり、これらのシステムはリアルタイムで調整、適応、メッセージの最適化を行う。
AIは「分かっている」のか?科学者たちは「考え直せ」と警鐘
アイオワ州立大学の新たな研究により、ニュース記事におけるAIの擬人化表現は予想よりも少なく、より微妙であることが明らかになった。しかし、たまに使われるだけでも、AIの実際の能力について一般の人々を誤解させる可能性がある。研究者らは、200億語のコーパスを分析し、「必要とする」などの心理動詞は基本的な要件を述べるだけであり、人間らしさを示すものではないと指摘。文脈と影響を考慮した表現の重要性を訴えている。
- ニュース記者がAIに対して擬人化表現を使う頻度は想定より低く、多くは人間化しない文脈で用いられる。
- 「AIは大量のデータを必要とする」といった表現は基本的要件の記述であり、思考や欲求を示すものではない。
シンプルな変更でロボット群衆の停滞を解消
ハーバード大学の研究により、混雑した環境でロボットの動きに適度なランダム性を加えると、渋滞が防止され効率が向上することが明らかになった。
- 限られた空間内でロボットが多すぎると渋滞が発生するが、「ノイズ」を導入することで流れが改善される。
- 数理モデル、シミュレーション、実機実験を組み合わせ、密度とランダム性の最適バランスを特定。
「巨大超原子」が量子コンピューティング最大の課題を解決する可能性
スウェーデンのチャルマース工科大学の研究者らは、「巨大超原子」と呼ばれる新しい量子システムの理論を開発した。これは巨大原子と超原子の概念を融合したもので、量子情報の保護、制御、分配を新たな方法で可能にし、大規模量子コンピュータの構築に道を開く可能性がある。
- 巨大超原子は巨大原子と超原子を初めて統合した人工システムである。
- このシステムはデコヒーレンスを低減し、量子情報の安定性を高める。
1300°F(700°C)に耐える新チップ、AIを永久に変える可能性
南カリフォルニア大学のエンジニアチームが、700°Cの高温でも動作し続ける画期的なメモリデバイスを開発しました。このメモリスタは、タングステン、酸化ハフニウム、グラフェンで作られており、極度の熱下でもデータを保存し計算を実行できます。宇宙探査、地熱エネルギー、AIコンピューティングへの応用が期待されています。
- 新しいメモリスタは700°Cで動作し、既存のチップ限界を超える。
- 偶然の発見:グラフェンが熱による短絡を防ぐ。