TrueAGIのエンタープライズソリューション：Hyperonとカスタマイズ可能なAGIサービスの概要

TrueAGI（トゥルーエージーアイ）の概要

TrueAGIは、米国シアトルに本社を置く企業であり、SingularityNETが2020年に立ち上げたエンタープライズ向けの派生プロジェクトです。AIに創造性を加える進化的手法を用いて、集中型と分散型の両方のカスタムAGI-as-a-Service（AGIaaS）を提供します。この革新的なテクノロジーにより、企業は信頼性と倫理性を持ち、パターンの発見や予測、アシスタント機能など、近代的で高度な機能を安全で善意のある方法で利用できます。

TrueAGIのフレームワークは、OpenCog Hyperonと深層ニューラルネットワークや他の機械学習モデル、知識ベース、シミュレーションエンジンなどのAIツールを広く統合することができます。このフレームワークは、Hyperonのプライベートとパブリックな展開に対応し、従来のクラウドホスティング、分散型ホスティング、ハイブリッド環境での展開と管理をサポートしています。クライアントは、既存のソリューションと組み合わせ、特別仕様のHyperonソフトウェア上で実行されるAGIに接続することで、企業のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズすることができます。

なお、このプロジェクトではトークノミクスは採用されず、APIコールの際にはSingularityNET、NuNet、HyperCycleのトークン（AGIX、NTX、HYPCなど）が利用されます。

TrueAGIは、SingularityNETやOpenCogコミュニティと協力し、スケーラブルなエンタープライズレベルのHyperonサービスを提供するために必要なツールセットを構築します。最初のMVPは、ロボットプラットフォーム上で動作するバーチャルアシスタントと、高齢者ケアをサポートするIoTデバイスです。

SingularityNETは、2023年4月にF1R3FLY.ioとの提携を発表しました。この提携により、TrueAGIプラットフォームで使用されるOpenCog Hyperonに、Rholangの並行処理機能が導入されました。さらに、Simuliとの協力により、2つの重要な知識グラフ検索アルゴリズム、深さ優先探索（DFS：Depth-First Search）と幅優先探索（BFS：Breadth-First Search）を具現化するために、AGIに特化した新しいハードウェアであるメタグラフ・パターン・マッチング・チップ（MPMC）の開発に取り組んでいます。

現在、私たちはAGIの時代に移行しています。真のAGIシステムの出現により、世界は大きく変わるでしょう。狭義の人工知能のアルゴリズムでは、ビジネスや収益性には限界があります。一方、AGIはビジネスを含む生活のあらゆる側面を向上させる潜在能力を持っています。そのため、大企業のニーズを理解し、彼らのために構築できるエージェントがシステム内に存在することが重要です。これにより、技術と産業の成長速度が急速に加速し、シンギュラリティと呼ばれる状態が訪れるでしょう。

ライトペーパー

以下、 TrueAGIのライトペーパーになります。

ロードマップ

未来学者であり技術者のレイ・カーツワイル氏は、完全な人間レベルのAGIが2029年に実現すると予測しています。Post-ChatGPTでは、この大まかな時間枠が多くの業界関係者にとっても可能性があると考えられています。TrueAGIの技術的なロードマップも、この視点と一致しています。

TrueAGIは、数年をかけてHyperonおよび関連するTrueAGIシステムのエンジニアリングと実用化を完了させる予定です。商業顧客の使用は2024年から始まり、その過程で開発の方向性を後押しすることを想定しています。TrueAGIソフトウェアが展開されると、数年間にわたって地球上のさまざまな業界の多様な顧客が関わりながら、顧客のデータ、問題、システムを活用して、分散されたプロセスを進めます。これにより、一般的な知能レベルが向上し、最終的には人間レベルのAGIへと進化すると予想されています。

AGIレースのはじまり

思考する機械を作ろうとする試みは、新しいものではありません。真面目な科学的形態では、少なくとも1940年代に遡ることができ、ノーバート・ウィーナーのサイバネティックスや人工ニューラルネットに関する最初の研究論文などがその例です。”AI” という用語は1950年代に造られましたが、当時は人間レベル以上に本当に考えることができるような、より野心的な種類のAIを指していました。AIの長期的な可能性は、これら初期の時代でも明らかであり、数学者のI.J.グッドは1965年に「最初の超知能マシンは、人類が作るべき最後の発明品となる」と皮肉を言いました。

その後の数十年間で、人間のようなAIを作ることの難しさが明確になり、AI分野は、より狭い範囲のAIシステムに焦点を当て、そのガイドとなるルールや訓練に使用するデータにこだわるようになりました。そのため、TrueAGIの創設者兼CEOであるベン・ゲーツェルは2005年に “Artificial General Intelligence（AGI）” という用語を導入しました。これは、特定のタスクやトレーニングデータに拘束されないAIシステムを追求するために設立された分野であり、AIの種類を区別するためでした。幸いにも、元々の広い目標は決して忘れられませんでした。近年では、非常に強力な思考機械を作成する熱意が再び高まっています。

AIの初期の開発の多くは軍事資金によって支えられていましたが、AIは数十年にわたって実用的なビジネスの問題を解決するために利用されてきました。1980年代以前から、AIは財務分析、サプライチェーン管理、医療診断など、さまざまな分野で重要な進展を遂げてきました。しかし、実際のビジネス状況の複雑さと予測不能性により、狭い範囲のAIシステムの実用的な有用性は制限されました。AIがAGIに向けて進化するほど、AIがビジネスに与える影響はますます徹底的になることが明らかになっています。

AIとその応用の歴史は非常に興味深いですが、この分野で最もドラマチックなのは未来であることは明らかであり、しかもそれはごく近い将来かもしれません。

過去20年間の進展は、前世紀の中頃に形成されたAI技術が、インターネットからの膨大なデータを利用し、現代の大規模なプロセッサネットワーク上で実行されることで、非常に価値のある実用的なAIシステムに洗練されることを示しています。この現象は、2022年末にMicrosoftのパートナーであるOpenAIがGPT-3言語モデルとそのフロントエンドであるChatGPTをリリースし、2023年初頭にその後継であるGPT-4をリリースした時点で転換点となりました。

GPT-4の対話エージェントとしてのパフォーマンスに対する熱狂は高まり、Microsoftの研究者が “Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4” というタイトルの研究論文を発表しました。これは、Googleの研究者がPaLM 2以前の同様の大規模言語モデル（LLM）であるLaMDAが、人間に似た「知性」であると宣言した直後のことでした。

次のAGIのグローバルリーダー

GPT-4やその他の類似したニューラルモデルは、テキスト上の能力が驚異的であり、これまでにないものです。しかし、これらのシステムには明らかな弱点があり、システマティックにテストするか実際に使用しようとするユーザーにも明らかです。これらのシステムには真実と捏造を区別する能力がほとんどなく、多段階の推論に苦労し、出力が創造的でなく再構築的であり、明確に指示されたタスクや命令内でも自己を指揮するイニシアチブを欠いています。これらの欠点は、人間らしい機械知性を作成する試みだけでなく、強力な実用的なビジネス機能を持つAIシステムを作成する上でも重要です。

OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、2023年4月にMITで開催されたImagination in Actionのイベントで、「こうした巨大なモデルを用いる時代は終わりつつあると思います。私たちは、他の方法でそれらをより良くしていくでしょう。」と認めました。商業AIの世界での議論は、GPT-4のような純粋なニューラルモデルから、ニューロシンボリックシステムのような、ニューラルネットワークを知識グラフや論理推論と統合する、より広範なアーキテクチャに移行しつつあります。

経済的な価値の観点から見ると、次の段階の高度な機械知能の開発はますます重要になっています。Ark Investment Managementによれば、人工知能の市場価値は2030年までに90兆ドルに急増し、1997年から2021年までのインターネット全体の市場価値を6倍以上も上回ると予測されています。

OpenAIはこれまでAIの進展をリードしてきましたが、次の汎用人工知能（AGI）の段階では、グローバルリーダーとなるのは誰でしょうか？

TrueAGIの創業技術チームは、長年にわたり神経記号AGIの基礎を築いてきました。当社の独自の技術は、認知心理学や複雑系理論を活用した認知システムに、神経ネットワークと象徴的推論（真実性を加える）および進化的手法（創造性を加える）を融合させたものです。この技術は、非常に不確実な未来や複雑なビジネスシナリオに対処するための独自の能力を持っています。

TrueAGIのソフトウェアフレームワークは、オープンソースのOpenCog HyperonのAGIフレームワークを中心に構築されています。OpenCog AGIフレームワークは、 ゲーツェル博士と同僚によって2008年に作成され、2021年に再構成・書き直しされました。Hyperonは、異なる表現とパラダイムに基づく多様なアルゴリズムが直接相互作用できるスケーラブルで分散型の「知識メタグラフ」であるAtomspaceに焦点を当てています。TrueAGIのソフトウェアアプリケーション層は、HyperonからAI学習、推論、相互作用サービスを受け取り、バーチャル市場全体にわたる企業のニーズを満たすように調整され、使いやすく大規模にスケーリングされたAGI-as-a-serviceを提供します。

現在の商用AIシステムには素晴らしい機能がありますが、トレーニングデータのパターンに制約されており、将来の進化に柔軟に適応できません。TrueAGIのサービスは、自己進化し、絶え間なく学習し、現代の世界の根本的な不確実性、進化、そして混乱に対処できるように設計されており、次のステップに進化します。

特化型人工知能と汎用人工知能との比較

次の表では、現在のNarrow AIとTrueAGIの汎用人工知能の一部の特性を比較しています。これにより、現行のLLMの制約が明確になります。

特化型人工知能	汎用人工知能
大量のデータセットで事前学習	経験から理解し学習する
プログラム/指示に従ってのみ応答	戦略的思考と意思決定
元のスコープに限定される	明示的な訓練データを超えた推論
複雑なダイナミックな環境に苦労する	微細なニュアンスや複雑さに適応的に対処出来る
人間の専門知識を最大限に活用する必要がある	狭い範囲のAIを知的に管理・調整する
既存の知識やパターンを派生、リミックスする	未知の領域への大幅な進歩
事実に関係なく、出力の文字列を生成する	事実を理解し、出力をそれに合わせる

これらの相対的な強みは明白です。ハードウェア、ソフトウェア、AGI理論の進歩により、現在、企業向けAGIの時代が到来しています。AIがあらゆる産業に影響を与える中、AGIは企業を混乱や変化の中で唯一導くことができる技術です。TrueAGIの主なミッションは、クラウドベースのエコシステムを通じて、グローバル市場の企業に対してAGI-as-a-Serviceを提供することです。このミッションには、2つのサブゴールがあります。

• 業界をリードするエンタープライズ向け汎用人工知能（AGI）サービスの作成
• 簡単で効率的な配信のためのクラウドベースのプラットフォームサービスの作成

TrueAGIは、ブロックチェーンベースのSingularityNETプロトコルのエコシステムでインキュベーションされており、分散型AIエージェントの調整に活用しています。このバックグラウンドを活かし、TrueAGIは、各顧客のニーズに合わせてカスタマイズ可能なクラウド・インフラストラクチャを提供しています。企業は、従来のクラウドベース、オンプレミス、分散型ブロックチェーンベースの要素を柔軟に組み合わせることができます。

TrueAGIアーキテクチャーの構成要素

TrueAGIが提供するAGIサービスは、OpenCog HyperonメタグラフベースのAGIフレームワークを基に構築され、認知と数学理論に深く根ざしており、以下4つの重要なコンポーネントが含まれています。

• Atomspaceダイナミックナレッジメタグラフ：人間の知性やビジネスの運営に関連するあらゆる形式の知識を1つのメタ形式で表現することができます。
• HyperonのMeTTa（Meta-Type-Talk）言語：AI理論と関数型プログラミングの進歩を結びつけた新しいAGIプログラミング言語です。
• 分散型Atomspace（DAS）メタグラフ：サーバーファームや分散ネットワーク上の複数のサーバーにまたがる共通の大規模な知識ストアです。
• TrueAGIアプリケーションサーバーフレームワーク：Hyperonコンポーネントの管理とソフトウェアAPIと自然言語の柔軟な組み合わせを使用して、Hyperonバックエンドとのインターフェースを処理するAGI-DevOpsを行います。

この専門的でカスタマイズ可能なAIモジュールの多様な配列が、フレームワークを真にインテリジェントなものにしています。これには、サブシンボリック（ニューラル）モデルとシンボリックモデルの両方が含まれており、MeTTa言語を使用してCPUとGPUの分散ネットワーク上で展開可能です。これには、ディープニューラルネットワーク（例：大規模言語モデル、画像の識別と生成モデル）だけでなく、不確実な環境での論理推論を行うためのモジュール（例：Hyperonの確率的論理ネットワーク）、進化的手続き型学習（例：Hyperonのメタ最適化進化的探索）なども含まれています。このシステムの数学的および認知的な設計により、これらの多様なAIツールは相互に協力し、お互いの作業を妨げることなく動作することが可能となります（これはAGIの研究文献では「認知的シナジー」として知られている特性です）。

TrueAGIアプリケーションサーバーは、外部企業がHyperonの機能を利用するためのゲートウェイとして機能します。標準のAPIと対話型インターフェースを提供し、内部では複数の高度な分散処理ツールの組み合わせが使用されています。これには、SingularityNETのプラットフォーム、NuNetのグローバル分散型コンピューティングフレームワーク、およびHyperCycleの計算AIノードが含まれます。

TrueAGIのソフトウェアの人工知能による独自の洞察力に加えて、TrueAGIアプリケーションサーバーが提供するもう一つの主要な機能は、第三者の企業ソフトウェアアプリケーションの自然言語制御です。Few-shot in-context learning（フューショット・イン・コンテキスト・ラーニング）を使用して、自然言語のクエリを第三者のシステムの構造化制御操作に変換するためのLLMをトレーニングします。これは、現在はGPT-4やその他のLLMを使用して基本的な方法で行うことができますが、TrueAGIのNeural-Symbolicアプローチはより高度な機能を提供します。この変換は、エンタープライズソフトウェアシステムに関する情報を持つ知識（メタ）グラフで共同トレーニングされたLLMを使用することにより、ドメイン固有の知識を取り入れたより豊かな方法で行うことができます。これは、企業向けのNeural-Symbolicシステムの利点の一例です。

TrueAGIアプリケーションサーバーは、SingularityNETエコシステムで開発された他の多数のソフトウェアツールを活用しています。これらのツールは、分散型のブロックチェーンベースの展開を支援するSingularityNETのコンテキストで使用されるだけでなく、従来のクラウドベースまたはオンプレミスの設定でも利用できます。NuNetフレームワークは、異種混合分散型のコンピューティングリソースを柔軟に集約し、AIコンピューティングをサポートします。HyperCycleフレームワークは、複数の異種混合コンピュートノードやデータストア間で安全な分散処理を可能にします。ホモモルフィック暗号化により、信頼度に応じた判断でデータや結果を外部と共有することができます。

レイヤー	効率とデザインの改善
ハードウェア	メタグラフ最適化チップ。AGI MPMCチップはパターンマッチングを、ハイパーベクトルチップは高次元計算を最適化します。完全同型暗号（FHE）チップはセキュリティとプライバシーの操作を最適化します。
MeTTa	ホモトピー型理論（Homotopy Type Theory）の数学的基礎は、従来の集合論よりも計算理論にとってより適しています。これにより、より簡単かつ高速なプロセスの検証や組み合わせが可能となります。
Rholang	並行処理は、低レベルのアトミックな計算を高速化します。
モジュール	ECAN Atom-pruningとフォワード・バックワードチェイニングガイダンス。 確率的プログラミングを使用してフォワード・バックワードチェイニングの並列化検索を行う能力。 認知シナジーを利用して、心理・情報幾何学のジオデシック（最短パス）を見つける能力。
インテグレーション	情報理論、神経科学、および動的システムの原理に基づくフィードバックループのパラメータ調整。
Computational Nodes	企業のAPIコールは、HyperCycleの計算ノードに割り当てられ、複数のAIが協力してタスクを解決します。
Computational Resources	NuNetのユニークなフレームワークは、現在未使用の膨大な計算能力を活用し、計算リソースを統合します。

ユースケースを含む主な業種

TrueAGIのソフトウェアとサービスは、あらゆる業界の要件に合わせてカスタマイズすることができます。この点を説明するために、簡単にTrueAGIのユニークなサービスがSingularityNETエコシステム内でプロトタイプとして試され、探求されている様子について説明します。これにより、直接的な価値を生み出すと同時に、実際の「アーリーアダプター」のアプリケーションから洗練されたソフトウェアを提供します。

ソーシャル・エモーショナル・ロボティクス

Hanson Roboticsとのパートナーシップを通じて、世界初のロボット市民であるソフィア、医療アシスタントロボットのグレース、世界初の人間とロボットが共演するバンドJam Galaxyのリードシンガーであるデズデモーナなど、ソーシャル・エモーショナル・ロボットに関するいくつかのプロジェクトに積極的に取り組んでいます。これらのロボットのマインドは、TrueAGIの技術によって動かされます。

Rejuve（再生）

Rejuve Biotechは、独自の解析プラットフォームと内部のモデル生物集団を組み合わせた革新的な創薬プラットフォームと医薬品サービスを開発しています。このプラットフォームは、最先端の機械学習とAGIの手法を組み合わせ、人間とモデル生物のデータベースを統合した最新のバイオメディカル知識グラフを持っています。

サステナビリティ

アリゾナ州立大学のLightworks Innovation Acceleratorとの共同プロジェクトにより、データの制約、ハイパーローカリティ、持続可能なソリューションの移植性とスケーラビリティの課題を克服するための大胆な新しいアプローチを開発しています。AGIは、これらおよび他の持続可能なソリューションを基に構築されます。

AGIの手法は、気候変動の主要な要因を特定し、気候変動の影響を最小限に抑える方向性を提供するのに役立つことがあります。

DeFi（分散型金融）

AIエージェントは、すでに当社のスピンオフ企業であるSingularityDAOで、マーケットメイキングやポートフォリオ管理を支援するために使用されています。AGI技術は、よりスマートなエージェントに力を与え、より優れた、より堅牢なモデルを構築することができます。

AGIエージェント

AGIは、エージェントベースのシミュレーションモデルに組み込まれ、複雑なさまざまな企業問題（ サプライチェーン管理、流通システム、社会的・生態系、取引市場など）に対するより現実的なシナリオと解決策を提供するために使用できます。

研究開発

AGIは、より効率的かつ効果的なデータ分析、仮説の作成、および証明システムを可能にすることで、科学的発見のペースを加速するために使用することができます。

自律型AIエージェント ROCCAとは？

ROCCA（Rational OpenCog Control Agent）は、SingularityNETとTrueAGIによって開発された、Hyperonフレームワークを使用した自律型のAIエージェントです。他の多くの大規模言語モデルとは異なり、事前のトレーニングは必要ありません。目標が設定されると、エージェントは自ら環境を分析し、その機能を理解し、割り当てられた目標を達成するために必要なアクションを独立して特定します。ROCCAは、未知の環境を学習し、目標達成のための計画を立てる能力を持っています。以下にROCCAの概要を示します。

• 自律性:：独自の意思決定を行い、行動を選択する能力を持っています。外部からの指示に依存せず、環境や目標に応じて自発的に行動します。
• 学習：未知の環境から情報を収集し、学習することができます。パターンマイニングや時間的推論などの手法を使用して、認知的なスキーマを発見し、環境の変化に対応するための知識を獲得します。
• 目標達成の計画立案：与えられた目標に向けて効果的な計画を立てる能力を持っています。獲得した知識や環境の情報を活用して、最適な行動のシーケンスを決定し、目標達成に向けて進んでいきます。
• 自己学習と自己改善：経験から学び、自己改善する能力を持っています。過去の行動と結果の分析を通じて、より効果的な戦略や行動を見つけ出し、将来の課題に対してより適切な対応を行います。
• 実世界の問題解決：実世界の問題解決に役立つように設計されています。例えば、ロボット制御や自動運転、自然言語処理など、様々な応用領域で活用されることが想定されています。

ROCCAは、AIの進化的手法を活用し、自律性と学習能力を備えた柔軟なエージェントです。その能力により、現実世界の複雑な課題に対して効果的な解決策を提供することが期待されています。

＜随時情報は追加します＞