人工知能の汎用性の定義

要旨

人工汎用知能（AGI）に対する具体的な定義の欠如は、現在の特化型AIと人間レベルの認知能力の間にある隔たりを曖昧にしている。本論文はこの問題に取り組むため、AGIを「十分な教育を受けた成人の認知的多様性と習熟度に匹敵する能力」と定義し、定量化可能な枠組みを提案する。これを具体化するために、我々の方法論は人間の認知に関する最も実証的な検証を受けたモデルであるキャテル・ホーン・キャロル理論に基づいている。本枠組みは汎用的な知能を推論、記憶、知覚を含む10の核心的な認知領域に分解し、確立された人間の心理測定バッテリーをAIシステムの評価に適用する。この枠組みを適用した結果、現代のAIモデルには高度に「不均一な」認知プロファイルが明らかになった。知識集約的な領域では熟達しているものの、現在のAIシステムは基礎的な認知機構、特に長期記憶貯蔵に重大な欠陥を有している。その結果得られたAGIスコア（GPT-4が27%、GPT-5が58%）は、急速な進歩とAGI達成までに残された相当な隔たりの両方を具体的に定量化している。

English

The lack of a concrete definition for Artificial General Intelligence (AGI) obscures the gap between today's specialized AI and human-level cognition. This paper introduces a quantifiable framework to address this, defining AGI as matching the cognitive versatility and proficiency of a well-educated adult. To operationalize this, we ground our methodology in Cattell-Horn-Carroll theory, the most empirically validated model of human cognition. The framework dissects general intelligence into ten core cognitive domains-including reasoning, memory, and perception-and adapts established human psychometric batteries to evaluate AI systems. Application of this framework reveals a highly "jagged" cognitive profile in contemporary models. While proficient in knowledge-intensive domains, current AI systems have critical deficits in foundational cognitive machinery, particularly long-term memory storage. The resulting AGI scores (e.g., GPT-4 at 27%, GPT-5 at 58%) concretely quantify both rapid progress and the substantial gap remaining before AGI.

人工知能の汎用性の定義

A Definition of AGI

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