米Integral AIは、身体性を持つAGI（embodied AGI）の開発において、AGI対応モデルのテストに成功した。AGI分野の専門家であり、元Google AIのジャド・タリフィ博士（Jad Tarifi, Ph.D.）指揮のもと、同社エンジニアは、新たなスキルを安全かつ効率的、信頼性高く学習できるシステムの開発に成功したという。
AGIの到来を測る3つの指標を定義
研究開発の過程で、Integral AIはAGIの到来を実証的に評価するため、3つの明確なパラメータを定義した。
- 自律的スキル学習（Autonomous Skill Learning）：事前のデータセットや人間による介入を用いず、未知の領域で新たなスキルを自ら習得できること
- 安全かつ信頼できる習熟（Safe and Reliable Mastery）：学習過程で破壊的なリスクや予期せぬ副作用をともなわないこと
- エネルギー効率（Energy Efficiency）：学習に要する総エネルギーコストが、人間が同等のスキルを獲得する場合と同等、もしくはそれ以下であること
Integral AIのエンジニアにとって、これらの原則は本システムの構想からテストに至るまで一貫して指針となり、開発を支える基本的な土台であり評価基準にもなったという。
人間の脳を模した統合的アーキテクチャ
本モデルは、人間の思考を支える大脳新皮質の多層構造を模倣して設計されており、成長・抽象化・計画・行動を一体化して機能する統合的システム。テストでは、特にロボティクス分野においてこれまでにない適応性が確認され、人間の補助なしに現実環境で新しいスキルを習得するロボットの動作が観察されたとのことだ。
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AIdiver編集部（エーアイダイバーヘンシュウブ）
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