汎用型人工知能はどのように開発されるのか？

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公開日
2026.01.01

更新日
2026.01.01

汎用型人工知能はどのように開発されるのか？

AIの進化は、知能レベルと適用範囲に基づき、2022年の終わりに出現した「特化型（ANI: Artificial Narrow Intelligence）：生成AI」、2030年頃に出現するとされる「汎用型（AGI: Artificial General Intelligence）」、そして2040年頃に出現するとされる「超知能（ASI: Artificial Super Intelligence）」という、3つの異なるアーキテクチャと能力を持つフェーズで予測されています。これに加えてAIロボティクスの進化も予測されています。今回、AGIはどのように開発されるのか、生成AI（ANI)に解説してもらいました。

AGI（汎用人工知能）の技術的開発は、単なる「巨大なチャットボット」の延長線上にあるのではなく、「知能の構成要素」を統合する多層的なアプローチによって進められています。

2025年現在、研究者たちがAGI到達のために取り組んでいる主要な技術的アプローチを、数理的・構造的な視点から解説します。

基盤層：スケーリング則（Scaling Laws）の極限

現在のAI開発の土台は、計算資源、データ量、モデルパラメータの3つを増大させることで、能力が指数関数的に向上するという「スケーリング則」に基づいています。

コンピュート・インフラ: 数万枚のGPUを連結した巨大クラスターによる並列学習。
データ・トークン: インターネット上の全テキストに加え、動画、音声、さらにはAI自身が生成した高品質な「合成データ」を学習に用います。
予測の数理: のように、モデル規模とデータ量に対して誤差が減少する経験則をどこまで維持できるかが鍵です。

思考層：System 2（遅い思考）の実装

LLMは「次に来る言葉」を確率的に予測する「System 1（直感的・高速な思考）」に優れていますが、AGIには論理的で深慮遠謀な「System 2（論理的・低速な思考）」が必要です。

Chain-of-Thought (CoT) の内在化: 推論ステップを明示的に踏ませるだけでなく、訓練プロセスにおいて「思考の道筋」自体を強化学習（RL）で最適化します。
Q（Qスター）的なアプローチ: 探索アルゴリズム（A探索など）と大規模言語モデルを融合させ、複数の選択肢をシミュレーションした上で最適な回答を選択する「自己反省」機能。
自己報酬型学習 (Self-Rewarding AI): AIが自身の生成物の質を評価し、それを教師データとして自ら学習するループ。

世界モデル（World Models）：物理法則の理解

AGIが現実世界で機能するためには、言語空間だけでなく、物理的な因果関係や空間認識を理解する「世界モデル」が不可欠です。

予測的コーディング: 次の単語ではなく、「次のビデオフレーム（数秒後の未来）」を予測するように訓練することで、重力、慣性、因果などの物理概念を学習させます。
多モーダル統合: テキスト、画像、音声、触覚データを一つの潜在空間（Latent Space）で処理し、「リンゴ」という言葉が「赤い外見」「シャリッとした音」「重さ」と結びつくようにします。

ニューロ・シンボリック（Neuro-symbolic）AI：論理と学習の融合

現在のニューラルネットワーク（直感的学習）の弱点である「論理的な厳密さ」を補うため、古典的な記号論理学（Symbolic AI）を融合させる手法です。

知識グラフの活用: 統計的な推測だけでなく、確定した事実（ナレッジグラフ）を参照し、ハルシネーション（嘘）を物理的に抑制します。
形式検証: プログラムのコードや数学的証明において、AIの出力が論理的に正しいかを外部システムで検証し、フィードバックを与える仕組みです。

AGI開発の技術ロードマップ比較

構成要素	現在のLLM (ANI)	AGIへのミッシングリンク	開発手法
学習方式	教師あり学習中心	自律型・自己教師あり学習	合成データ、Q学習の応用
推論能力	確率的な次単語予測	多段階の計画・探索能力	推論時の計算量増大 (Compute at Inference)
身体性	デジタル空間のみ	物理世界への干渉 (Embodiment)	人間型ロボットへの搭載、実世界データ学習
記憶	コンテキストウィンドウ限定	長期的な記憶・継続学習	外部メモリ(RAGの高度化)、重みの動的更新