ロドニー・ブルックス氏は、マサチューセッツ工科大学の著名なロボット工学者であり、パイオニアでもあります。彼は、人々が生成型AIの能力を大幅に過大評価していると考えています。その理由は以下の通りです:

1. 生成型AIは人間のようではない: ブルックス氏は、ChatGPTのような生成型AIシステムは人間ではなく、人間のようでもないと主張しています。これらのシステムに人間の能力を割り当てようとするのは間違いです。人々は、特定のタスクでの実績に基づいて、これらのシステムの能力を過大評価する傾向があります。

2. 生成型AIには限界がある: 生成型AIは特定のタスクを実行することができますが、人間ができることすべてを行うことはできません。ブルックス氏は、人々がこれらのシステムの能力を実際の能力を超えて一般化することが多いと述べています。

3. 実用的な応用は意味をなさない可能性がある: ブルックス氏は、大規模な言語モデルを倉庫ロボットの制御に使うことの例を挙げています。彼の見解では、これは非効率的で実用的ではない生成型AIの使用法であり、システムを遅らせてしまうでしょう。代わりに、ロボットを倉庫管理ソフトウェアに直接接続するのが much simpler です。

4. 指数関数的な成長は保証されていない: ブルックス氏は、ムーアの法則が示唆するように、技術が常に指数関数的に成長するという信念に異議を唱えています。彼はiPodの例を使って、ストレージ容量が無限に倍増し続けなかったことを示しています。同様に、彼は言語モデルの能力も、一部の人が予想するほど指数関数的に成長しないと考えています。

5. ヒューマノイドロボットは大きな課題に直面する: ブルックス氏は、ヒューマノイドロボットの構築に豊富な経験を持っており、それらの近い将来の可能性に対する一般的な信念は誤りであると考えています。彼は、一部のアントレプレナーの主張に反して、ヒューマノイドロボットが重要な役割を果たすまでには少なくとも25年以上かかると予測しています。

要約すると、ロドニー・ブルックス氏は、生成型AIおよびロボット工学の現状と将来の可能性について、より慎重で現実的な視点を提供しています。彼は、これらの技術をめぐる過度の熱狂と自信過剰に警鐘を鳴らし、その能力と限界についてより現実的な評価の必要性を強調しています。