Google DeepMindは、人工一般知能（AGI）が人工超知能（ASI）へと進化する可能性について、60ページに及ぶロードマップを公開しました。この論文は「From AGI to ASI」と題され、6月10日にarXivに提出されました。論文では、互いに排他ではない4つの経路を特定しており、実際のASIへの道筋はこれらすべての組み合わせを含む可能性があります。
超知性への四つの道
研究者ティム・ゲネワインが率いるチームによって執筆されたこの論文は、AIシステムが人間レベルの能力からそれをはるかに上回るものへと進化する可能性のある4つの道筋を示している。
最初の道筋は最も直感的です：そのままスケールを拡大し続けることです。より多くの計算リソース、より大きなモデル、より多くのデータ。これは、GPTスタイルの言語モデルからDeepMindのGeminiファミリーに至るまで、過去数年間のすべての主要なAIの飛躍を支えてきた戦略です。
二番目の道は、完全に新しいアルゴリズムやAIパラダイムを導入することです。現在のアプローチを拡大するのではなく、根本的に異なるアプローチを考案します。この論文では、定義上、ブレークスルーを計画することはできないため、この道を可能性はありつつも本質的に予測不可能なルートと位置づけています。
パスウェイ3は、自己改善の反復です。AIシステムが十分な汎用知能に達した後、自らのアーキテクチャや学習方法、推論能力を改善し始めることができるという考えです。各改善が次の改善をより容易にし、フィードバックループを生み出します。
四番目の道は、マルチエージェント集団です。このアプローチでは、単一の巨大な超知能システムではなく、AGIレベルのエージェントが大規模なネットワークを形成して協力することで、ASIが出現すると想定されます。このシステムの集団知能は、個々のエージェントが達成できる以上のものとなり、たとえ個々のノードがその基準を単独で超えなくても、超知能と見なされる可能性があります。
DeepMindの拡大するAGI研究の成果
この論文は孤立して存在しているわけではない。DeepMindが2026年3月に発表した認知フレームワーク論文と、2025年4月のAGIセーフティ論文に続くものである。この3つの文書は、一貫した研究プログラムを示唆している：まずAGIとは何かを定義し、次にそれを安全にする方法を明らかにし、その後に何が訪れるかをマッピングする。
この論文はarXiv識別子2606.12683v1を有し、コンピュータサイエンスのAIカテゴリに分類されています。複数のDeepMindの研究者が貢献しましたが、チームはゲネヴァインが主導しました。範囲は特定の能力マイルストーンを発表するのではなく、意図的に理論的なものとしています。
これは暗号資産およびテクノロジー投資家にとって何を意味するのか
この論文には、仮想通貨、ブロックチェーン技術、またはいかなる種類のデジタル資産についても一切言及されていません。これは、仮想通貨業界との商業的関連のない、学術的な文脈で発表された純粋なAI研究です。