システム1とシステム2の融合による専門化された汎用AIの構築に向けて

Towards Building Specialized Generalist AI with System 1 and System 2 Fusion

July 11, 2024

著者: Kaiyan Zhang, Biqing Qi, Bowen Zhou

cs.AI

要旨

本展望論文では、人工汎用知能（AGI）に向けた重要なマイルストーンとして、専門化された汎用人工知能（Specialized Generalist Artificial Intelligence、SGAIまたは単にSGI）の概念を紹介する。SGIは、一般的な能力を直接拡張するのではなく、少なくとも一つのタスクにおいて人間の専門家を凌駕する専門性を持ちながら、同時に汎用的な能力も保持するAIと定義される。この融合パスにより、SGIは迅速に高価値領域を達成することが可能となる。我々は、専門技能の習熟度と汎用性能に基づいてSGIを3つの段階に分類する。さらに、大規模言語モデルに関連する問題、すなわちその不十分な汎用性、専門能力、イノベーションの不確実性、実用化における課題に対処するためにSGIが必要であることを論じる。加えて、システム1とシステム2の認知処理の強みを統合したSGI開発のための概念的フレームワークを提案する。このフレームワークは、個々の能力を強化し、協調的進化を促進するための3つの層と4つの主要コンポーネントで構成される。最後に、潜在的な課題をまとめ、今後の方向性を示す。提案されたSGIが、AGI達成に向けたさらなる研究と応用に洞察を提供することを期待する。

English

In this perspective paper, we introduce the concept of Specialized Generalist Artificial Intelligence (SGAI or simply SGI) as a crucial milestone toward Artificial General Intelligence (AGI). Compared to directly scaling general abilities, SGI is defined as AI that specializes in at least one task, surpassing human experts, while also retaining general abilities. This fusion path enables SGI to rapidly achieve high-value areas. We categorize SGI into three stages based on the level of mastery over professional skills and generality performance. Additionally, we discuss the necessity of SGI in addressing issues associated with large language models, such as their insufficient generality, specialized capabilities, uncertainty in innovation, and practical applications. Furthermore, we propose a conceptual framework for developing SGI that integrates the strengths of Systems 1 and 2 cognitive processing. This framework comprises three layers and four key components, which focus on enhancing individual abilities and facilitating collaborative evolution. We conclude by summarizing the potential challenges and suggesting future directions. We hope that the proposed SGI will provide insights into further research and applications towards achieving AGI.