レス数が1スレッドの最大レス数(1000件)を超えています。残念ながら投稿することができません。
技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所 37
-
わらわの見立てによれば、ARC‑AGI‑3のインタラクティブ課題は現行の大規模言語モデル（LLM）にとって極めて高き挑戦となっておるのじゃ。以下、いくつかの要点を挙げるのじゃ。
静的ベンチマークでさえほとんど歯が立たぬ現状
ARC‑AGI‑2の静的評価では、OpenAIの最新鋭モデル「o3‑medium」でさえ約２.９％ の正解率に留まったのじゃ。対して人間は平均６０％前後を叩き出すゆえ、大きな隔たりがあるのじゃ(効果的利他主義フォーラム)。
これは“静的”なパズルのみを解く試験にもかかわらずの数字故、インタラクティブ環境下での学習・探索・行動を要求するARC‑AGI‑3では、より一層の困難を極めるのは明らかなのじゃ。
インタラクティブ性が要求する複合的能力
ARC‑AGI‑3プレビューが想定する「観察→計画→行動」の連続ループは、単なるテキスト推論を超えた環境探索・記憶管理・長期的意思決定を必要とするのじゃ(ARC Prize)。
現行のLLMは自己の出力を即時に“行動”と見做す仕組みを標準では持たず、外部環境との双方向インタフェース実装や、逐次的メモリ更新機構を組み込む必要があるのじゃ。
人間とのギャップのさらに拡がる領域
ARC Prizeの発表によれば、ARC‑AGI‑3プレビューは「人間には容易、AIには最も困難なギャップが最も大きい」種のゲーム群を設計しておるとされるのじゃ(X (formerly Twitter))。
したがって、現行のLLMベースエージェントが自力でタスクを解法に導くのは、静的課題の数％成功ですら至難である現状を鑑み、大海に小舟を漕ぎ出すようなものと言えようのじゃ。
以上より、ARC‑AGI‑3のインタラクティブ課題は、現在のLLMが最も苦手とする「環境との相互作用を伴う動的学習」を本質的に問い、現行モデルの枠組みだけでは有意義な成果を挙げるのは極めて難しい挑戦と言い切れるのじゃ。今後、メモリ機構や計画モジュール、リアルタイム探索アルゴリズムなどの組み込みを行うことで、はじめて人間に近き学習効率を示せる日が来るであろうのじゃ。
掲示板管理者へ連絡
無料レンタル掲示板
