英DeepMind社を率いるDemis Hassabis氏を突き動かすのは、多彩な用途で活躍できる汎用の人工知能を開発するという信念だ。同社を一躍有名にしたビデオゲームをプレーするAIは、同一の学習アルゴリズムとDNNの構造で何十ものゲームをマスターした。トップ棋士を破った「AlphaGo」も、「基盤になった技術は汎用で、他の分野に幅広く適用し得る」1)、注1)とする。同社には汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)向けを想定した手法の論文もあるほどだ注2)。
注2)「PathNet: Evolution Channels Gradient Descent in Super Neural Networks」(arXiv.orgの論文IDは1701.08734)がそれで、AGIの実現には、多くのユーザーが1つの巨大なニューラルネットワークに多数のタスクを学習させる方法が向くと指摘。既に学んだタスクを壊さずに新しいタスクを学習させるために、既存のネットワークから、再利用できる部分を見出すアルゴリズムを提案している。