人間は無意識下で複数の処理を同時に行うことができますが、現在のAIはそうではありません。例えば、目で見て猫だと認識することができれば、言葉で説明されたとしてもその存在を理解することができるでしょう。
一方でDNN(ディープニューラルネットワーク)を用いたAIは、物体を認識することと、自然言語で会話することはできても、それらを同時に行うことはできません。いわゆる特定の処理を行うことに特化した“特化型AI”なのです。
しかし現在、Meta社(旧Facebook社)は複数の処理を同時に行えるような、いわば”汎用型AI“の実現に一歩近づいています。Meta AIの研究者たちは、画像、テキスト、または音声を認識するためのニューラルネットワークの訓練に使用できる、単一のアルゴリズムを開発しました。
”Data2vec”と呼ばれるこのアルゴリズムは、学習プロセスを統一するだけでなく、3つのスキルすべてにおいて、少なくとも既存の技術と同等の性能を発揮するといいます。またこの研究は、自己教師あり学習と呼ばれるアプローチに基づいており、ニューラルネットワークは、ラベル付けされた例によって導かれることなく、自らデータセットのパターンを見出すことを学習することができるといいます。
*特化型AI・汎用型AIについて知りたい方は、↓の参考記事をご参照ください。