Google DeepMindは3月17日（現地時間）、人工汎用知能（AGI）における進展を測定するための科学的基盤となる「Measuring Progress Toward AGI: A Cognitive Taxonomy」を発表した。論文では、AIシステムの認知能力を体系的に理解し評価するためのフレームワークを提案している。
同フレームワークは、心理学や神経科学、認知科学の研究成果を基に、AGIに必要とされる10の認知能力を特定した。これには「知覚」「生成」「注意」「学習」「記憶」「推論」「メタ認知」「実行機能」「問題解決」「社会的認知」が含まれる。また、AIの認知能力を客観的に評価するため、人間のパフォーマンスと比較する三段階の評価手法も提示した。
さらに、この理論を実践に移すため、Google DeepMindはKaggleと連携し、コミュニティが評価手法を構築するためのハッカソンを開催している。対象は「学習」「メタ認知」「注意」「実行機能」「社会的認知」の5つの認知能力で、コミュニティが新たな評価方法の設計を競う。賞金総額は20万ドルで、提出受付は3月17日から4月16日まで、結果発表は6月1日に予定されている。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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