著者らは、一般的な知性にとって何が不必要かを特定することから始めます。専門分野であっても完璧な知識を持っている人間はほとんどいないため、その仕事が完璧である必要はありません。同様に、普遍的な習得も非現実的です。すべての認知タスクを実行できる人はいません。知能は人間のモデルに従う必要もありません。人間の脳は認知構造の 1 つの形式にすぎません。そして最後に、汎用人工知能は超知能によって人間の精神能力を超える必要はありません。
著者らは、単一の決定的なテストを求めるのではなく、人間の一般的な知能を評価するのと同じ方法で、ますます要求が厳しくなる一連の証拠を評価します。最初の段階であるチューリングテストレベルには、基本的な読み書き能力と適切な会話が含まれます。エキスパート層では、オリンピックでの金メダルの実績、複数の分野における博士レベルの問題解決能力、創造的かつ実践的な有能な推論が求められます。超人レベルでは、革命的な科学的進歩が要求されますが、それを達成できる人はほとんどいません。フロンティアの大規模言語モデルは、すでに最初の 2 つのレベルを満たしています。
人間は一般的な知性の典型的な例ですが、私たちが人間の認知に関連付けている多くの性質は本質的ではないことが判明しています。チェン、ベルキン、ベルゲン、ダンクスは、知性が必要とするものと、生物学的進化の結果として人間がたまたま持っているものを区別しています。彼らは、一般知性の限界を明らかにするこの取り組みにおいて、数多くの反対意見を検討しています。たとえば、LLM は時々幻覚を見せたり、誤った信頼性の低い情報を提示したりするとして批判されています。しかし、人間は誤った記憶や認知バイアスに陥りやすいにもかかわらず、それ以外の点でも重要な貢献をしています。人間のエラーは知性を妨げるものではなく、機械の一般的な知性を失格にするべきではないと著者らは主張する。
#汎用人工知能はここにあるのか