論文の概要: How Far Are We From AGI: Are LLMs All We Need?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10313v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 18:44:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:54.757027
• Title: How Far Are We From AGI: Are LLMs All We Need?
• Title（参考訳）: AGIからどのくらい離れてる? LLMは必要か?
• Authors: Tao Feng, Chuanyang Jin, Jingyu Liu, Kunlun Zhu, Haoqin Tu, Zirui Cheng, Guanyu Lin, Jiaxuan You,
• Abstract要約: AGIは、ヒューマンインテリジェンスに匹敵する効率と有効性で、多様な現実世界のタスクを実行する能力で区別されている。 本稿では、AGIに必要な機能フレームワークを概説し、内部、インターフェース、システム次元を統合する。 AIの統合によるユビキタスな影響について、具体的な洞察を得るため、複数のドメインにおけるAGIに対する既存の課題と潜在的な経路を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.705756259264932
• License:
• Abstract: The evolution of artificial intelligence (AI) has profoundly impacted human society, driving significant advancements in multiple sectors. AGI, distinguished by its ability to execute diverse real-world tasks with efficiency and effectiveness comparable to human intelligence, reflects a paramount milestone in AI evolution. While existing studies have reviewed specific advancements in AI and proposed potential paths to AGI, such as large language models (LLMs), they fall short of providing a thorough exploration of AGI's definitions, objectives, and developmental trajectories. Unlike previous survey papers, this work goes beyond summarizing LLMs by addressing key questions about our progress toward AGI and outlining the strategies essential for its realization through comprehensive analysis, in-depth discussions, and novel insights. We start by articulating the requisite capability frameworks for AGI, integrating the internal, interface, and system dimensions. As the realization of AGI requires more advanced capabilities and adherence to stringent constraints, we further discuss necessary AGI alignment technologies to harmonize these factors. Notably, we emphasize the importance of approaching AGI responsibly by first defining the key levels of AGI progression, followed by the evaluation framework that situates the status quo, and finally giving our roadmap of how to reach the pinnacle of AGI. Moreover, to give tangible insights into the ubiquitous impact of the integration of AI, we outline existing challenges and potential pathways toward AGI in multiple domains. In sum, serving as a pioneering exploration into the current state and future trajectory of AGI, this paper aims to foster a collective comprehension and catalyze broader public discussions among researchers and practitioners on AGI.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進化は、人間社会に大きな影響を与え、複数の分野において大きな進歩をもたらした。 AGIは、人間の知能に匹敵する効率と有効性で、さまざまな現実世界のタスクを実行する能力で特徴付けられ、AI進化における最重要マイルストーンを反映している。 既存の研究では、AIの特定の進歩をレビューし、大きな言語モデル(LLM)のようなAGIへの潜在的パスを提案しているが、それらはAGIの定義、目的、発達軌跡を徹底的に調査するには至っていない。 従来の調査論文と異なり,本研究は,AGIへの進展に関する重要な疑問に対処し,包括的分析や詳細な議論,新たな洞察を通じて,その実現に必要な戦略を概説することによって,LCMの要約に留まらない。 まず、AGIに必要な機能フレームワークを明確にし、内部、インターフェース、システム次元を統合することから始めます。 AGIの実現には、より高度な能力と厳密な制約の遵守が必要であるため、これらの要因を調和させるために必要なAGIアライメント技術をさらに議論する。 特に,まずAGIの進行の重要レベルを定義し,続いて現状を把握した評価フレームワーク,最後にAGIの頂点に到達するためのロードマップを提供することによって,AGIに責任を持ってアプローチすることの重要性を強調した。 さらに、AI統合のユビキタスな影響に関する明確な洞察を与えるため、複数のドメインにおけるAGIに対する既存の課題と潜在的な経路を概説する。 要約すると,本論文は,AGIの現状と今後の軌道の先駆的な探索として,AGIの総合的な理解を促進し,研究者や実践者の間でのより広範な公開議論を促進することを目的としている。

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