AGI を生み出すために構築されたモジュール式スーパーコンピュータは来年までにオンラインになる可能性がある

AIスタートアップ企業SingularityNetは、今後数ヶ月以内に「多層認知コンピューティング・ネットワーク」を展開する予定だ。同社は月曜日、このネットワークは、人間の認知能力に匹敵し、場合によってはそれを超える可能性のある汎用人工知能（AGI）の基盤となるモデルをホストし、訓練するために設計されていると発表した。

AGIの実現は、人工知能開発における次なる大きなマイルストーンと広く見られています。GPT-4oやGemini 1.5 Proといった今日の最先端モデルは非常に強力で、特定のタスクを超人的なレベルで実行できますが、それらのスキルを複数の分野にまたがって適用することはできません。AGIは現時点ではまだ理論上のものですが、こうした限界から解放され、タスクに関わらず、自ら推論し学習できるようになります。

SingularityNetは、現在市場で最も先進的なコンポーネントを用いて、このようなシステムのトレーニングと展開に必要なコンピューティング基盤の構築に取り組んでいます。LiveScienceの報道によると、このスタートアップのモジュラー型スーパーコンピューターは、NVIDIA L40S GPU、AMD InstinctおよびGenoaプロセッサ、NVIDIA H200 GPUを搭載したTenstorrent Wormholeサーバーラック、そして1,500Wを超えるNVIDIA GB200 Blackwellシステムを搭載する予定です。

スーパーコンピュータのアーキテクチャは、従来のデスクトップ環境とは異なり、複数のプロセッサセット（CPUとGPUの両方）を個々のノードに組み込んで実行します。これらのノードは数万個単位でデイジーチェーン接続され、スーパーコンピュータ全体の大規模なアレイを構成します。

「このスーパーコンピュータ自体が、AGIへの移行における画期的な進歩となるでしょう。SingularityNET AIチームが開発した革新的なニューラル・シンボリックAIアプローチは、標準的なディープニューラルネットと比較して、データ、処理、そしてエネルギーの必要性をいくらか低減しますが、それでもなお相当規模のスーパーコンピューティング施設が必要です」と、SingularityNetのCEO、ベン・ゲルツェル氏はLiveScienceに語った。「私たちが開発中のコンピューティングマシンの使命は、ビッグデータによる学習と、それに続くニューラルネットワークの意味記憶からのコンテキストの再現から、多段階推論アルゴリズムと動的世界モデリングに基づく非模倣的な機械思考への段階的移行を確実にすることです。」

「私たちの目の前で、継続的な学習、シームレスな一般化、反射的なAIの自己修正に向けたパラダイムシフトが起こりつつあります」と彼は続けた。

同社は、2024年後半から2025年初頭にかけてスーパーコンピュータが完全稼働を開始した暁には、トークンシステムを用いて一般公開する予定だ。ユーザーは昔ながらのアーケードゲームのようにトークンを購入し、そのトークンを使って一定回数システムをプレイする機会を得る。これらのインタラクションによって生成されたデータは、さらなるAGI実験と開発のためにシステムにフィードバックされる。

SingularityNetは、世界初のAGIの構築と展開を目指して競争している唯一の企業ではありません。そのようなシステムの追求はOpenAIの設立理念の一つであり、Metaのマーク・ザッカーバーグは同社のAGI研究開発に100億ドル以上を拠出しています。