Google DeepMind が ASI（人工超知能）への道を探る

著者：[Tim Genewein](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Genewein,+T), [Matija Franklin](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Franklin,+M), [Alexander Lerchner](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Lerchner,+A), [Laurent Orseau](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Orseau,+L), [Samuel Albanie](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Albanie,+S), [Adam Bales](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Bales,+A), [Cole Wyeth](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Wyeth,+C), [Stephanie Chan](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Chan,+S), [Iason Gabriel](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Gabriel,+I), [Joel Z. Leibo](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Leibo,+J+Z), [Allan Dafoe](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Dafoe,+A), [Marcus Hutter](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Hutter,+M), [Thore Graepel](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Graepel,+T), [Shane Legg](https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=Legg,+S) [PDF を表示](https://arxiv.org/pdf/2606.12683) [HTML（実験版）](https://arxiv.org/html/2606.12683v1) ** 要約：過去10年間にわたり、人間レベルの人工一般知能（AGI）を構築することは、ありえない推測から、多くの最大規模のAI組織にとって具体的な次世代の目標へと移行しました。この目標を達成すれば、人類社会に深く広範な影響を与えるため、今後10年間で多くの複雑な問いが生じます。本報告書は、機械知能の連続体上において、AGI 後の世界で AI 自体がどのように発展し続けるかを調査します。この連続体の終点である「ユニバーサルAI」は理論的に十分に理解されており、これにより本報告書の主要な焦点に形式的な根拠を提供しています。すなわち、人間レベルの AGI から人工一般超知能（ASI）への移行です。直感的には、これは大規模な人間の組織よりも知的かつ認知的に能力が高いシステムとして理解できます。ASI を特徴づけた後、報告書は AGI から ASI への4つの潜在的な経路について議論します。それらは、AGI のスケーリング、AI パラダイムシフト、再帰的改善、および大規模なマルチエージェント集合体からの ASI の出現です。その後、これらの経路に沿って生じうる摩擦やボトルネックについて議論されます。これらの摩擦の影響が無視できるものか実質的なものかを決定することは、多くの具体的な未解決の研究課題を提起します。ASI 進展の予測には大きな不確実性があるため、今後数年間で AI の進展が加速し続ける可能性を排除できません。これは、人間レベルの AGI が社会に導入されることによる単一の劇的な変化というイメージが不正確である可能性があることを示唆しています。より適切なのは、科学や技術の多くの分野における AI 支援の進展とブレークスルーによって引き起こされる一連の劇的な社会的変革の見通しです。この見通しに備えるには、世界的な規模と関心を有する大規模な学際的取り組みが必要です。 Subjects: Artificial Intelligence (cs.AI); Computers and Society (cs.CY); Machine Learning (cs.LG) Cite as: [arXiv:2606.12683](https://arxiv.org/abs/2606.12683) [cs.AI] (or [arXiv:2606.12683v1](https://arxiv.org/abs/2606.12683v1) [cs.AI] for this version) [https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12683](https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.12683) arXiv-issued DOI via DataCite ## Submission history From: Tim Genewein [[view email](https://arxiv.org/show-email/8ee6a6bb/2606.12683)] [v1]** Wed, 10 Jun 2026 21:14:10 UTC (284 KB)

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