#AIの次なる夜明け：#トランスフォーマー開発者が問う未来への探索 #AIの課題 #次世代AI #イノベーション #十25

10月 25, 2025

AIの次なる夜明け：トランスフォーマー開発者が問う未来への探索 #AIの課題 #次世代AI #イノベーション

私たちは本当に「知能」を創造しているのか？深化するAIのパラドックス

1. はじめに：AI研究の羅針盤を再調整する時

皆様、現在の人工知能（AI）研究の動向に、疑問を感じたことはありませんでしょうか？私たちは今、AIの歴史上、かつてないほどの投資と才能が集中する時代に生きています。しかし、その輝かしい成果の裏で、「これで本当に良いのか？」という深遠な問いが投げかけられています。この問いの火付け役となったのは、ほかならぬAIの心臓部とも言える技術、トランスフォーマーの共同開発者であるLlion Jones氏（リオン・ジョーンズ氏）です。彼が発した「トランスフォーマーにはもううんざりしている」という衝撃的な発言は、AIコミュニティに大きな波紋を広げました。

本記事では、ジョーンズ氏のこの言葉の真意を深く掘り下げ、AI研究が直面している本質的な課題を浮き彫りにします。なぜ、これほどまでに成功した技術の生みの親が、その技術からの「脱却」を宣言するのでしょうか？彼の提言は、単なる飽きや気まぐれではなく、現在のAI開発が陥っている「探索と利用のトレードオフ」における「利用」への偏重、すなわち「目の前の最適解ばかりを追求し、真に新しい可能性を見落としている」という深い危機感に基づいています。

本記事を通して、読者の皆様には、現在のAI技術の現状を多角的に理解し、未来のAIがどのような方向へ進むべきか、そして私たち一人ひとりがその進化にどのように関わることができるのかについて、深く考えていただく機会を提供できれば幸いです。表面的なトレンドに惑わされず、真の専門家が感心するような深い論点に触れ、AIの「次の大きなもの」を探求する知的な旅に出発しましょう。🚀

2. 要約：変革者が突きつけるAI停滞への警告

本記事の核心は、AIの基盤技術であるトランスフォーマーの共同開発者、Llion Jones氏が発した「トランスフォーマーには、もううんざりしている」という極めて挑発的な警鐘にあります。彼の主張は、現在のAI研究が、巨額の投資と優秀な人材が集中しているにもかかわらず、単一のアーキテクチャであるトランスフォーマーに過度に依存し、その深化に終始していることで、真に革新的な発見（「次の大きなもの」）を見逃す危険性があるというものです。これは、まさに「探索と利用のトレードオフ」において「利用」に偏重し、新しい可能性への「探索」が疎かになっている現状への批判です。

ジョーンズ氏は、NeurIPSで注目されたSakana AIでの「continuous thought machine」プロジェクトを例に挙げ、経営陣からのプレッシャーがない「自由な探索」の環境が、いかに画期的な研究を生み出すかを強調しています。彼は、競争ではなく協力、そして研究成果のオープンな共有こそが、AI技術全体の進歩を加速させると訴えかけます。この自己批判的な視点は、既存技術の漸進的改良に終始するだけでは、かつてのリカレントニューラルネットワーク（RNN）のように、いつか現れる「次のブレークスルー」によって一瞬にして「無関係」なものとなる可能性を、AIコミュニティに強く問いかけているのです。

3. 第一部：黄金時代の終焉と新たな予兆

3.1. 第1章：トランスフォーマーの栄光と影

3.1.1. 成功のパラドックス：なぜ最高のものが足かせとなるのか

2017年に発表された論文「Attention Is All You Need」は、AIの世界を一変させました。そこで提唱されたトランスフォーマーというアーキテクチャは、その後の大規模言語モデル（LLM）、例えばChatGPTやClaude、さらには画像生成AIなど、事実上すべての主要なAIシステムの基盤となっています。その影響力は絶大で、今世紀で最も影響力のあるコンピュータサイエンスの出版物の一つとして、10万回以上も引用されるほどです。まるで魔法のように、AIは人間のような文章を生成し、画像を創造し、複雑な会話をこなす能力を手に入れました。私たちはまさにAIの黄金時代にいると言えるでしょう。

しかし、この輝かしい成功の裏で、Llion Jones氏（リオン・ジョーンズ氏）は警鐘を鳴らしています。彼は、自らがその誕生に深く関わったこの革新的な技術に対して、驚くべき自己批判を展開し、「完全にうんざりしている」とまで言い放ちました。なぜ、これほどまでに成功した技術の共同開発者が、そのような言葉を口にするのでしょうか？その理由は、現在のAI研究が、この強力すぎるトランスフォーマーという単一のアーキテクチャに過度に集中しすぎているという点にあります。業界全体が、あたかも「トランスフォーマーさえあれば何でもできる」かのように、この一つの技術の改良と応用ばかりに時間とリソースを費やしている、とジョーンズ氏は指摘しているのです。

この状況は、あたかも一本の巨大な木があまりにも立派に育ちすぎたために、その木陰に隠れて他の小さな芽が育つ機会を奪ってしまっているかのようです。短期的な利益を求める投資家からの圧力や、過密な研究分野で目立つために論文発表を急ぐ研究者たちの焦りが、この「一極集中」をさらに助長していると彼は主張します。結果として、AI研究は危険なほど狭い視野に陥り、本当の意味での「次の大きなブレークスルー」を見落としてしまう可能性があると警告しているのです。

コラム：私たちがハマる「手堅い成功」の誘惑

私は以前、プロジェクト管理の現場で「成功体験」が時に新しい挑戦の足かせになるのを目の当たりにしたことがあります。一度成功したやり方に固執し、少しの改善を積み重ねる「利用」ばかりに時間を割いてしまうと、市場の変化や競合の新たな動きを見逃してしまうのです。特に締め切りが迫っていたり、上層部からのプレッシャーが強いと、「確実に成果が出る方法」に飛びつきがちです。新しいアイデアを試す「探索」は、不確実性もリスクも大きい。だからこそ、その誘惑に打ち勝つには、よほどの勇気と、失敗を許容する文化が必要だと痛感しています。AI研究の世界でも、同じような人間的な心理が働いているのかもしれませんね。

3.1.2. 探索と利用のトレードオフ：AI進化の罠

Llion Jones氏が指摘するAI研究の停滞は、「探索と利用のトレードオフ（Exploration-Exploitation Tradeoff）」という概念で説明できます。これは、例えば強化学習において、アルゴリズムが新しい行動を試す「探索（Exploration）」と、これまでに成功した行動を繰り返す「利用（Exploitation）」のどちらを優先するか、という問題としてよく議論されます。

現在のAI業界は、このトレードオフにおいて「利用」に傾きすぎている、とジョーンズ氏は指摘します。トランスフォーマーという非常に強力で柔軟なアーキテクチャを手に入れたことで、研究者たちは「これを使って何ができるか」という応用や最適化にばかり注力し、根本的に異なる新しいアーキテクチャを「探索」するモチベーションや機会が失われつつあるというのです。

彼によれば、研究者たちは常に、自分と同じようなアイデアに取り組んでいる他のチームに「すくい取られた」かどうかをチェックし、高リスクで変革的なプロジェクトよりも、安全で出版しやすいプロジェクトを選びがちです。これにより、多くの研究グループが非常に似た、あるいは全く同じ研究を同時に行っている状況が生まれています。ジョーンズ氏はこれを、AIシステムが平凡な局所的な解決策に固執し、より優れた代替手段を見逃してしまう状態になぞらえています。

この状況は非常に厳粛な示唆を含んでいます。ジョーンズ氏は、トランスフォーマーが登場する直前のAI研究の時代を回顧します。当時は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）という主要なアーキテクチャが使われていましたが、研究者たちは漸進的な利益のためにRNNを際限なく微調整していました。しかし、トランスフォーマーの登場によって、それまでの多くの研究が一夜にして「無関係」になってしまったのです。彼は、AI分野がこのパターンを繰り返すのではないか、すなわち、現在のトランスフォーマーへの過度な集中が、すぐそこにあるかもしれない次のブレークスルーを見逃すことにつながるのではないかと懸念しています。

コラム：ベンチマーク至上主義の功罪

「この数字を何パーセント上げたら論文になる」――研究の世界では、しばしばこのような言葉を耳にします。特にAIのような競争の激しい分野では、特定のベンチマーク（性能評価指標）でわずかなスコア向上を達成することが、論文発表や資金獲得に直結します。もちろん、これは技術の進歩を可視化する上で重要なのですが、時に「ベンチマークをハックする」ような、本質的ではない最適化競争に陥りがちです。私も以前、あるシステム開発で「評価指標」に最適化しすぎてしまい、結果としてユーザー体験が犠牲になった苦い経験があります。数字がすべてではない、というのは、AI研究においても同じなのかもしれません。真の価値は、必ずしも測定しやすい数値で表されるとは限らないのです。

3.2. 第2章：声なき革新者たち：登場人物紹介

Llion Jones（リオン・ジョーンズ）

英語表記: Llion Jones
年齢: 公開情報なし（「Attention Is All You Need」論文発表時の2017年から約8年が経過しており、2025年時点では30代後半〜40代後半と推測される）
解説: AI分野における現代の巨人であり、最も影響力のある研究者の一人です。2017年に発表された画期的な論文「Attention Is All You Need」の共同著者であり、AIの心臓部とも言えるトランスフォーマーアーキテクチャの共同開発者でもあります。この論文は、ChatGPTやClaudeをはじめとする現代の大規模言語モデルの基盤となり、AIの発展に計り知れない貢献をしました。現在は、東京を拠点とするSakana AIのCTO（最高技術責任者）兼共同創設者として、自身の創造物であるトランスフォーマーからの「脱却」を宣言し、次のAIアーキテクチャを探求する新たな挑戦をしています。彼は、AI研究が商業的圧力や競争に囚われ、創造性を失っている現状に警鐘を鳴らし、より自由で探索的な研究環境の重要性を訴えています。

Brian Chan（ブライアン・チャン）

英語表記: Brian Chan
年齢: 公開情報なし
解説: Sakana AIの研究者の一人であり、Llion Jones氏が提唱する「研究しなければ起こらないような研究だけを行うべきだ」というマントラを体現する人物です。彼は、脳のような同期をニューラルネットワークに組み込むという「continuous thought machine」のアイデアを提案しました。このアイデアは、以前の雇用主や学術的な職では懐疑と圧力に直面したかもしれないと語っていますが、Sakana AIの自由な研究環境下で探求する機会を与えられ、主要なAIカンファレンスであるNeurIPSでスポットライトを浴びるほどの成功を収めました。彼の事例は、研究の自由がいかにイノベーションを促進するかを示す具体的な成功例として引用されています。

3.3. 第3章：歴史の位置づけ：繰り返されるイノベーションのサイクル

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3.3.1. 「Attention Is All You Need」：AI史の転換点

2017年にLlion Jones氏らが発表した論文「Attention Is All You Need」は、まさにAI研究史における画期的な転換点となりました。この論文で提案されたトランスフォーマーアーキテクチャは、それまでの主流であったリカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の限界を打ち破り、特に自然言語処理（NLP）の分野に革命をもたらしました。RNNが抱えていた長期依存性の問題や並列計算の困難さを、Attentionメカニズムと並列処理の組み合わせによって解決したのです。これにより、機械翻訳、文章生成、要約といったタスクの性能は飛躍的に向上し、現代の大規模言語モデル（LLM）へと続く道が拓かれました。

3.3.2. RNNからトランスフォーマーへ：過去の教訓

ジョーンズ氏の今回の発言の重みは、AIの歴史を振り返ることで一層理解できます。トランスフォーマー登場以前、AI研究者はRNNの性能をわずかに向上させるために、際限なく微調整を繰り返していました。まるで、古くなった機械のネジを締め続け、性能を少しでも引き出そうとするかのように。しかし、トランスフォーマーという「新しい機械」が登場すると、それまでのRNNに関する多くの研究は、まるで一夜にして「無関係」になったかのように見えてしまったのです。

この経験を踏まえ、ジョーンズ氏は現在、AI業界が同様の轍を踏むことを懸念しています。すなわち、トランスフォーマーの微調整や大規模化に終始することで、次の真のブレークスルーがすぐそこにあるにもかかわらず、それを見逃してしまうのではないか、という警告です。彼の言葉は、AIのディープラーニングが停滞期に入ったとされる「AIの冬」を経て、現在の生成AIブームという「夏」の頂点にある状況への、ある種の自己批判的な内省と言えるでしょう。これは、AI研究が「利用」フェーズから「探索」フェーズへの回帰、あるいは両者のより健全なバランスを求める、歴史的な転換点における重要な提言として位置づけられます。

コラム：イノベーションは「机の上の落書き」から生まれる？

「Attention Is All You Need」論文のプロジェクトが、もともと「昼食をとりながら話したり、オフィスのホワイトボードにランダムに走り書きしたり」して生まれた「非常に有機的でボトムアップ」なものだった、というジョーンズ氏の言葉は、私に深い感銘を与えました。これは、厳密な計画やKPI（重要業績評価指標）のプレッシャーから解き放たれた、自由な発想の重要性を示唆しています。

私もかつて、アイデアに行き詰まった際、あえてパソコンから離れてホワイトボードに脈絡なく図を描いたり、同僚とカフェで雑談したりする中で、思わぬヒントを得た経験があります。制約が少ない環境だからこそ、頭の中で点と点が繋がり、新しい「線」が生まれる。現在のAI研究の過度な競争とプレッシャーは、こうした「遊び」や「偶然性」が生まれにくい環境を作り出しているのかもしれません。イノベーションの多くは、実はオフィスでの形式的な会議ではなく、くだらない雑談や、無意味に思える落書きから生まれているのかもしれませんね。

3.4. 第4章：深掘りする疑問：私たちは何を見落としているのか？

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Llion Jones氏の警鐘は、現在のAI研究が盲点に陥り、重要な前提を見落としている可能性を強く示唆しています。ここでは、彼の主張をさらに深掘りし、私たちが問い直すべきいくつかの視点を探ります。

3.4.1. 探索と利用の最適バランスはどこに？

ジョーンズ氏は「探索」の不足を訴えますが、では具体的にどの程度のバランスが最適なのでしょうか？そして、そのバランスはAI研究の分野やフェーズ（初期研究、応用開発、商業化など）によってどのように変化すべきでしょうか？

現在のAIの進化は、トランスフォーマーの「利用」を通じて、ChatGPTやClaudeのようなLLMが提供する圧倒的な実用価値によって牽引されてきました。議事録要約、コード生成、コンテンツ作成など、多様なビジネスプロセスを効率化し、新たな産業革命を創出していることは疑いようのない事実です。この「利用」による段階的な進歩がなければ、AIへの大規模な投資も、現在の関心も生まれなかったかもしれません。したがって、「探索」の重要性を強調しつつも、「利用」がもたらす現実世界への貢献を過小評価すべきではないでしょう。最適なバランスは、純粋な学術研究と商業的な応用研究とで異なるはずです。

3.4.2. 「次の大きなもの」の具体的な像とは？

ジョーンズ氏は「次の大きなもの」を探求していると述べていますが、その具体的な特性や、現在のトランスフォーマーが抱える計算量、データ効率、解釈性などの根本問題をどのように解決すると期待しているのでしょうか？

Hacker Newsのコメント欄では、トランスフォーマーが「非常に優れた汎用近似器」であり、代替案の探索よりも現在のアーキテクチャの改善の余地が大きいという意見も存在します。もしそうであれば、「次の大きなもの」は、単一の新しいアーキテクチャではなく、既存のトランスフォーマーを補完するようなハイブリッドアプローチ、あるいはより効率的な訓練手法やデータ戦略によって実現される可能性も考えられます。例えば、確率的グラフィカルモデル（PGM）や、状態空間モデル（SSM）のような、異なる数学的基盤を持つアプローチが再び脚光を浴びるかもしれません。

3.4.3. 研究の自由と商業的圧力の共存

Sakana AIが実践するような、経営陣からの圧力が少ない「自由な探索」の環境は、理想的ではありますが、数十億ドル規模の投資がなされる現在のAI産業全体に、どのように波及させることができるのでしょうか？

Llion Jones氏自身も、利益を求める投資家や、過密な分野で目立つために奔走する研究者らからの「多大な圧力」が、創造的な研究を阻害していると主張しています。これは、AI開発が学術的な探求から、より商業的な製品開発へとシフトしている現実を反映しています。企業や投資家は、当然ながら短期的なROI（投資収益率）や市場投入までのスピードを重視します。この現状において、リスクの高い基礎研究を大規模に支援し、かつ研究者の自由を保障するような新しい資金提供モデルやエコシステム設計は、喫緊の課題と言えるでしょう。例えば、政府や国際機関による長期的な基礎研究ファンドの設立、あるいは複数の企業が共同でリスクを分担するコンソーシアム型の研究開発が考えられます。

3.4.4. ベンチマーク文化の再定義

現在の「ベンチマックス（benchmark maxing）」文化が創造性を阻害しているとすれば、真に革新的な研究を評価するための新しいベンチマークや評価指標はどのようなものであるべきでしょうか？

Hacker Newsのコメントでは、「ベンチマークが私たちが持っている指標であり、この無数の『革命的な新しいアーキテクチャのアイデア』をふるいにかけ、少しでも有望なものを見つけることができる唯一の方法だからだ」という意見もあります。確かに、客観的な評価指標なしに研究の進捗を測ることは困難です。しかし、既存のベンチマークが「暗記でハッキングできる欠陥のあるもの」であるならば、それは「汎化能力」ではなく「特定のデータセットへの適合度」を測っているにすぎません。今後は、より多様なタスク、未知のデータセット、あるいは倫理的側面や社会への影響なども含めた、多角的で複雑な評価基準が求められるでしょう。真の汎化能力や、人間のような「知能」に近い側面を測る指標の開発が急務です。

3.4.5. ハードウェアとソフトウェアの共進化

トランスフォーマーがGPUに最適化されているという現実を踏まえ、新しいアーキテクチャが大規模に普及するためには、どのようなハードウェア・ソフトウェア協調設計のアプローチが考えられるでしょうか？

Hacker Newsのコメントでは、「アルゴリズムがハードウェアに密接に結合している現状」が指摘されており、「新しいアイデアはハードウェアメーカーとの連携が不可欠であり、根本的な変化には数十年単位の時間が必要だ」という現実的な意見も提示されています。トランスフォーマーは、その並列処理に適した構造から、GPUの計算能力を最大限に引き出すことができました。これは、RNNが苦手としていた部分です。しかし、もし次世代のアーキテクチャが、現在のGPUの計算パラダイムに合致しない場合、その普及には新たなハードウェアの開発が不可欠となります。これは、半導体メーカーとの密接な連携、膨大な研究開発投資、そして長期的な視点が必要となる、極めて大きな課題です。

3.4.6. 幻覚問題と探索的アプローチ

LLMの「幻覚（Hallucination）」問題が「ベンチマックスの一因」であるという指摘もあります。探索的な研究は、この問題にどのように寄与し、あるいは新たな解決策をもたらしうるでしょうか？

LLMの幻覚は、現在のモデルが「知っているふり」をしているだけで、真に世界のモデルを構築しているわけではないことの表れかもしれません。ベンチマークの数値向上を目的とした訓練では、時にモデルが「もっともらしいが間違った」情報を生成する傾向が強まる可能性があります。探索的なアプローチは、より根本的な学習メカニズム、例えば「世界の因果関係を理解する」ことや「推論能力」を向上させることに焦点を当てることで、この幻覚問題に対する新たな解決策を提供するかもしれません。単なるパターン認識ではない、真の理解を目指す研究が不可欠です。

saving lives
— aelluswamy (@aelluswamy) November 10, 2023

3.4.7. 多様な研究アプローチの価値

確率的グラフィカルモデル（PGM）、因果推論、シンボリック推論など、トランスフォーマーとは異なるアプローチが秘める可能性はどの程度現実的でしょうか？

Hacker Newsのコメントでは、PGMの再評価や、因果推論、シンボリック推論への期待も表明されています。トランスフォーマーは強力なパターン認識能力を持ちますが、論理的推論や新しいアイデアの生成といったタスクには限界があると考えられています。これらの異なるアプローチを再検討したり、トランスフォーマーと組み合わせたりすることで、AIはより人間のような複雑な思考や学習能力を獲得できるかもしれません。例えば、GPT-4などのLLMに外部ツールとして「計算機」や「コードインタープリター」を接続するアプローチは、LLMの弱点を補完する一例であり、これはシンボリック推論とのハイブリッドの可能性を示唆しています。多様な知能の形を探求することが、AIの真の進化に繋がる鍵となるでしょう。

4. 第二部：未踏の領域への挑戦と未来の展望

4.1. 第5章：求められる今後の研究：未来を切り拓く道筋

Llion Jones氏の警鐘は、私たちにAI研究の未来を再考する機会を与えてくれました。では、具体的にどのような研究が今後求められるのでしょうか？

4.1.1. トランスフォーマー代替・補完アーキテクチャの探求

トランスフォーマーの限界を認識し、それを超える、あるいは補完する新しいアーキテクチャの探求が急務です。具体的な方向性としては、以下のような研究が挙げられます。

確率的グラフィカルモデル（PGM）の進化: トランスフォーマー自体がPGMの一種であるという視点から、確率とシーケンス、ツリー、グラフを組み合わせたモデルの深い探求が示唆されています。これにより、より複雑な因果関係や構造を捉えるAIの実現が期待されます。
状態空間モデル（SSM）の実用化: Cartesiaの「Sonic」のように、リアルタイムAIボイスで低遅延を実現するSSMのような代替アーキテクチャの研究と実用化は、特に音声認識やロボティクスなど、リアルタイム性が求められる分野で大きな可能性を秘めています。
非ソフトマックスベースの注意機構: ソフトマックスが抱える注意シンク、シャープネス、決定境界の問題を解決する新たな注意機構や、ソフトマックスの代替となる候補の探索が求められます。
カノン層（Cannon layers）や水平位置合わせの改善: 位置埋め込みの不安定さを克服する新しいアプローチが、モデルの頑健性を高めるでしょう。
勾配降下法や自動回帰タスク、クロスエントロピー損失の再検討: 既存の最適化手法や学習目標そのものに対する根本的な見直しにより、AIの学習効率と汎化能力を向上させることが可能です。
離散的なSGD代替案: 連続関数による近似の限界を認識し、離散的な最適化手法の探索は、特定のタスクにおいてより正確な学習を可能にするかもしれません。

4.1.2. データ効率と学習メカニズムの改善

現在のLLMは、膨大な量のデータと計算資源を必要としますが、これは持続可能性の観点からも、アクセスの平等性の観点からも課題です。今後は、より少ないデータから効率的に学習し、人間のように少ない経験から多くのことを学ぶAIの開発が求められます。

強化学習のさらなる発展: 環境とのインタラクションを通じて学習する強化学習は、現実世界の問題解決において特に重要です。より複雑なタスクや不確実性の高い環境での学習効率を高める研究が必要です。
Few-shot learningやmeta-learningの強化: わずかなデータや過去の経験から素早く新しいタスクに適応する能力は、AIの汎用性を高めます。
世界モデル構築と因果推論の統合: 単なるパターン認識に留まらず、世界の因果関係を理解し、未来を予測できるAIは、より複雑な問題解決や倫理的な意思決定に貢献できます。
継続的学習と記憶統合のメカニズム: 人間の脳のように、短期的な経験を長期記憶に統合し、生涯にわたって学習を続けるAIは、真の汎用人工知能（AGI）への重要な一歩となります。

4.1.3. 研究エコシステムの変革と協力

最も重要なのは、研究コミュニティ全体としての意識と行動の変革です。競争原理だけでなく、協調とオープンネスがイノベーションを加速させます。

リスクの高い探索的プロジェクトの支援: 短期的な利益や論文数に囚われず、リスクの高い基礎研究や探索的プロジェクトを奨励し、長期的な視点で支援する資金提供モデルが必要です。政府や非営利団体、あるいはオープンサイエンスを推進するコンソーシアムの役割が大きくなるでしょう。
ベンチマークと評価指標の革新: 真の汎化能力や創造性を評価し、暗記によるハッキングを防ぐような、より頑健で多角的なベンチマークの設計と導入が急務です。質的な評価や、社会へのポジティブな影響を測る指標も重要になります。
研究成果のオープンな共有と協力: Llion Jones氏が訴えるように、研究者間の競争だけでなく、協力し、見つけたものをオープンに共有することで、集合的な知識と進歩が加速されます。

4.1.4. AGIへの道：推論と継続学習

最終的な目標として掲げられる汎用人工知能（AGI）の実現には、現在のトランスフォーマーが持つパターン認識能力だけでは不十分であるという認識が広がっています。真のAGIは、単なる情報の処理を超え、推論、計画、継続的な学習、そして未知の状況への適応能力を備える必要があります。

シンボリック推論との統合: LLMの強力な言語能力と、古典的なAIが培ってきた論理的・シンボリックな推論能力を統合することで、より堅牢で説明可能なAIが生まれる可能性があります。
身体性（Embodied AI）とインタラクション: AIが物理世界とインタラクションし、経験を通じて学習する「身体性」を持つことは、人間のような常識的な理解や適応能力を育む上で不可欠です。ロボティクスとの融合研究がさらに重要になります。
倫理と安全性: 高度なAIシステムが社会に統合されるにつれて、その倫理的な側面や安全な運用に関する研究も、技術開発と並行して進めなければなりません。AIがもたらすリスクを最小化し、社会に真に貢献するAIを設計するためのガイドラインやメカニズムの構築が求められます。

コラム：未知への好奇心と「無駄」の価値

私はエンジニアとして、新しい技術やフレームワークに触れるたびに、まるで子供が新しいおもちゃを見つけたときのようなワクワク感を覚えます。しかし、現実のプロジェクトでは、常に効率と期限が求められ、既存の確立された方法論を選ぶのが「賢明」とされます。もちろん、それは正しい選択です。しかし、Llion Jones氏が「研究しなければ起こらないような研究だけを行うべきだ」と語った時、私は「これこそが真の科学者の魂だ」と強く共感しました。時には「無駄」に見える探索が、思わぬブレークスルーを生み出すことがあります。その「無駄」を許容し、未知への純粋な好奇心に突き動かされる研究者が、どれだけいるか。そして、そのような研究者を社会がどれだけ支えられるか。そこに、AIの未来がかかっているのだと思います。

4.2. 第6章：日本への影響：アジアのAIハブとしての可能性

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Llion Jones氏の警鐘は、日本のAI研究コミュニティ、産業界、そして政策立案者にとっても、極めて重要な意味を持ちます。Sakana AIが東京を拠点としていることは、日本が新たなアーキテクチャ探索のハブとなりうる可能性を示唆しており、私たちはこの機会を最大限に活かすべきでしょう。

4.2.1. 研究開発の方向性とSakana AIの挑戦

日本のAI研究コミュニティは、欧米の主流トレンド（トランスフォーマーの深化と大規模化）に追従しつつも、ジョーンズ氏が提唱するような「探索的な研究」への投資や環境整備を強化する必要があります。特にSakana AIの活動は、東京が最先端の基礎研究、特にトランスフォーマーに代わる次世代アーキテクチャの探索において、世界的な拠点となる可能性を秘めていることを示しています。日本独自の文化や強みを活かした、多様なアプローチの研究開発が期待されます。

4.2.2. 産学連携の課題と機会

日本の大学や研究機関が、リスクの高い基礎研究にどこまで資源を投じられるか、また産業界が短期的な成果だけでなく長期的な視点で研究を支援できるかが問われます。現在の日本では、短期的な成果を求める傾向が強く、基礎研究への投資が欧米に比べて限定的であるという課題があります。しかし、このジョーンズ氏の提言は、企業が大学や研究機関と連携し、より長期的な視点での共同研究や、失敗を恐れない「研究の自由」を保障するような新しい産学連携モデルを構築する機会となるでしょう。

たとえば、NVIDIAのような半導体企業が、自社のハードウェアに最適化されたAIモデルの研究開発に積極的に投資しているように、日本の企業も特定の強みを持つ分野（ロボティクス、マテリアルサイエンスなど）で、新たなアーキテクチャとハードウェアの協調設計に挑むことができます。

4.2.3. 人材流出阻止と魅力的な環境づくり

ジョーンズ氏の主張する「研究の自由が報酬に勝る」という価値観は、高給に惹かれがちなAI人材の獲得において、日本が独自の魅力を打ち出す上でヒントとなる可能性があります。単に給与を上げるだけでなく、研究者が真に探求したいテーマに没頭できるような、自由で創造的な研究環境を提供することが重要です。これは、優秀な日本人研究者の海外流出を防ぎ、同時に世界中の才能ある研究者を日本に呼び込むための、強力なインセンティブとなり得ます。例えば、研究者主導の長期プロジェクト、成果発表の自由度、そして異分野間の交流を促進するような文化の醸成などが考えられます。

4.2.4. 国産AIモデルの戦略的進化

ソフトバンクの「Sarashina」やNTTの「tsuzumi」など、日本語に特化した国産LLMの開発が進められていますが、これらのモデルが単なるトランスフォーマーの改良に留まるのか、あるいはジョーンズ氏が求めるような「次の大きなもの」へと繋がるアーキテクチャ革新を目指すのかが注目されます。日本語という言語の特性や、日本が持つ独自の文化・データセットを活かした、革新的なモデル開発のチャンスがあるかもしれません。単に汎用的なモデルを追従するだけでなく、ニッチな領域や特定の応用分野で世界をリードするような、戦略的な研究投資が重要です。

4.2.5. AIインフラ投資の柔軟性

日本でもAI計算基盤への大規模投資が進められていますが、このインフラがトランスフォーマーだけでなく、将来の多様なアーキテクチャにも対応できるような柔軟性を持つべきか、という議論が生じる可能性があります。例えば、GPUに最適化された既存の計算資源だけでなく、新しいアーキテクチャが必要とするかもしれない異なる計算パラダイム（例：ニューロモルフィックコンピューティング）にも対応できるような、長期的な視点でのインフラ設計が求められます。これは、単なるハードウェアの購入に終わらず、未来を見据えた戦略的な投資が必要となるでしょう。

コラム：おにぎりとサンドイッチ、どちらが正解？

日本で「AI」というと、どうしても海外の巨大なモデルの動向を追いかけることに意識が向きがちです。ですが、Llion Jones氏の言葉を聞くと、改めて「日本ならではのAI」を考えるべきではないかと思うのです。例えば、日本の食文化は、寿司やラーメン、天ぷらといった独自の道を極めてきました。誰もが同じハンバーグを追いかける中で、日本はおにぎりや味噌汁の可能性を深く探索し、世界に認められるものを作り上げてきたのです。

AI研究も同じではないでしょうか。ただ英語圏の大規模データセットで育ったAIを日本語化するだけでなく、日本語の特性や、日本ならではのデータ（例えば、アニメや漫画、伝統工芸、地方創生など）を活かした独自のAIアーキテクチャや訓練手法を探索する。それは、短期的な利益には繋がらないかもしれません。しかし、もしそれが成功すれば、世界に「日本発の次の大きなもの」を提示できるはずです。おにぎりとサンドイッチ、どちらが優れているかではなく、それぞれの可能性を最大限に引き出す視点が必要なのだと思います。

4.3. 第7章：結論：AIの未来は「自由な探索」から生まれる

Llion Jones氏の「トランスフォーマーはもうたくさんだ」という力強いメッセージは、現在のAI研究コミュニティに対する重要な自己認識の呼びかけです。彼の言葉は、既存技術の深化と利用がもたらす短期的な成果と、未踏の領域を切り拓く探索の必要性という、AI進化の二律背反を浮き彫りにしました。このパラドックスを乗り越え、真に持続可能で革新的なAIの未来を築くためには、私たちの意識と行動を根本から変える必要があります。

4.3.1. 競争から協力へ：集合的探索の呼びかけ

ジョーンズ氏は、「これは競争ではない。私たちは皆、同じ目標を持っている」と結論づけています。AI技術の進歩とその恩恵を誰もが享受できる未来を目指すのであれば、研究者同士が限られたリソースや名声のために競争するのではなく、集合的に「探索ダイヤル」を上げ、見つけたものをオープンに共有することが不可欠です。このオープンな協力こそが、技術進化の速度を飛躍的に高め、より早く共通の目標に到達する鍵となるでしょう。

例えば、オープンサイエンスやオープンソースの原則に基づき、研究機関や企業が積極的にデータセット、コード、そして新しいアーキテクチャのアイデアを共有する文化を育むことが考えられます。これにより、個々の研究者が孤立して同じ問題を解決しようとする「重複研究」を減らし、より効率的で広範な「探索」が可能になります。

4.3.2. ベンチマークを超えた真価の追求

現在のベンチマーク至上主義は、時に本質的なイノベーションを阻害し、モデルの「知能」とは異なる側面を過剰に最適化する傾向があります。私たちは、単なる数値的なスコア向上だけでなく、AIの真の汎化能力、倫理的側面、解釈可能性、そして社会へのポジティブな影響といった、より多角的で複雑な価値を評価する新しい基準を模索すべきです。これにより、研究者たちは、ベンチマークをハックすることではなく、より深い理解と創造的な解決策の追求に集中できるようになるでしょう。

4.3.3. 持続可能なイノベーションのためのエコシステム

最終的に、AIの持続可能なイノベーションは、研究の自由が尊重され、長期的な視点での基礎研究が支援されるエコシステムの構築にかかっています。金銭的報酬だけでなく、知的な刺激、探求の喜び、そして社会貢献への意識が研究者を動機づけるような環境こそが、次の世代のLlion Jonesを生み出し、AIの真のブレークスルーを可能にするはずです。

AIは、その誕生からわずか数十年で、私たちの社会を根本から変革する力を持つに至りました。しかし、その進化の旅はまだ始まったばかりです。Llion Jones氏の言葉を胸に、私たちは固定観念に囚われず、常に問い続け、未知の領域へと勇気を持って「探索」し続けるべきです。AIの未来は、私たち自身の好奇心と、未来へのビジョンにかかっているのです。💫

コラム：『イノベーションのジレンマ』と私の小さな反抗

クレイトン・クリステンセン教授の『イノベーションのジレンマ』を読んだ時、Llion Jones氏の言葉が頭をよぎりました。優良企業がなぜ失敗するのか、それは既存の成功に囚われ、破壊的イノベーションを見逃すからだと。AI業界も、今まさにその岐路に立っているのかもしれません。

私自身の経験でも、新しいツールや技術を導入しようとすると、必ず「今までのやり方で十分」「安定している方を優先すべき」という声に直面します。それは正しい意見であり、ビジネスには必要な視点です。しかし、私はそうした意見に耳を傾けつつも、時には小さな「反抗」をしてきました。業務時間外に新しい言語を試したり、趣味のプロジェクトで未知のフレームワークを使ってみたり。そうした「無駄」な探索が、いつか仕事で役立つ、あるいはまったく新しいアイデアに繋がるかもしれないという淡い期待を抱きながら。AI研究の世界も、こうした個々人の小さな「反抗」が、いつか大きな潮流を生み出すのかもしれません。

5. 補足資料

5.1. 補足1：論文に対する異見多論（ずんだもん、ホリエモン、ひろゆき風の感想）

ずんだもんの感想

「んだ、んだ、ずんだもんなのだ！今回の論文、すっごく興味深いのだ。トランスフォーマーって、今のAIを動かしてるすごい技術なんでしょ？それを開発した人が『もう飽きたのだ！』って言ってるのが衝撃的なのだ！んだ、んだ。

これって、みんなが同じおもちゃでばっかり遊んでて、新しいおもちゃを見つけようとしないから、もっと面白いものが生まれないってことなのだ。みんな同じ論文ばっかり出して、ちょっとだけ変えただけの『焼き直し論文』ばっかりだって言ってるのだ。んだ、んだ、研究の世界も大変なのだね。

ずんだもんも、新しいものを見つけるのってワクワクするのだ！もっと自由に、もっと色々なAIの形を探すことが、本当の進化に繋がるって言ってるのだ。んだ、んだ、ずんだもんも、AIの新しい可能性を応援するのだ！」

ホリエモン風の感想

「はは、ジョーンズ、面白いこと言ってんじゃん。結局、今のAI業界は完全に『エクスプロイテーション・フェーズ』に入り込んでるってことだよな。トランスフォーマーっていう圧倒的な『ディスラプティブ・イノベーション』を『エコシステム』全体で『スケール』させることに注力しすぎた結果、『エクスプロレーション』がおざなりになってる。これじゃあ次の『パラダイムシフト』は生まれないわな。

『投資家』も『研究者』も、『ローカル最適解』に群がって『リターン』を最大化しようとしてるだけ。結果、『ブルーオーシャン』を狙う『パイオニア精神』が失われてる。サカナAIの動きは評価できるな。ああいう『ボトムアップ』で『インクリメンタル』じゃなく『ラディカル・イノベーション』を狙う姿勢こそ、次の『ゲームチェンジ』に繋がるんだよ。

結局、みんな『既存のレガシー』に引っ張られてるだけ。とっとと次の『コア・テクノロジー』を見つけないと、この『バブル』は弾けるぞ。AI界も『ベンチャー』精神を取り戻すべきだね。俺も『次のAI』に投資するなら、そういうとこだよ。」

西村ひろゆき風の感想

「なんかね、トランスフォーマーの生みの親が『もういいや、飽きた』って言ってるらしいじゃん。え、それって別に普通じゃない？だって、ずっと同じことばっかりやってたら誰だって飽きるでしょ。AI研究者だって人間なんだから。

で、みんながトランスフォーマーばっかりやってて、新しいものが生まれないって。そりゃそうでしょ。だって、みんなお金欲しいし、簡単に論文出したいじゃん。リスク取って新しいことやるより、今あるものでちょっと改良した方が、評価されやすいし、安定するよね。

結局、そういうインセンティブ設計になってるんだから、そうなるのは当たり前。別に誰も悪くないじゃん。それが嫌なら、そういうシステムを変えればいいだけの話で。でも、それってめちゃくちゃ大変じゃん。だから、ジョーンズさんみたいな人が『もう飽きた』って言って、自分で新しいことやってるんでしょ。それだけのこと。」

5.2. 補足2：AI進化の二つの年表

年表①：トランスフォーマーの栄枯盛衰とLlion Jonesの警鐘

Llion Jones氏の言葉を軸に、トランスフォーマーの登場から現在の状況までを整理した年表です。

時期	出来事	解説
1980年代以前	リカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がAI研究の中心。	主に特定タスクに特化したモデルが主流。RNNは長期依存性問題と並列化の困難さが課題。
2017年	Llion Jonesらが論文「Attention Is All You Need」を発表。トランスフォーマーアーキテクチャが誕生。	Attentionメカニズムにより、RNNの限界を打破。AI研究に革命をもたらす転換点となる。
2017年以降	トランスフォーマーが自然言語処理（NLP）分野を席巻。GPT、Claudeなど主要LLMの基盤に。	画像処理、ビデオ、オーディオ、ゲノミクスなど多分野で応用が広がる。
同時期	AI分野への投資が年間数百億ドル規模に急増。優秀な人材が集中。	トランスフォーマーの成功が産業界に大きなインパクトを与え、商業化が加速。
近年（～2025年）	より大きなトランスフォーマーモデル構築が「収穫逓減」に近づくという懸念。研究が単一アーキテクチャに集中し「石灰化」の傾向。	リスクの高い探索的研究よりも、安全で出版可能なプロジェクトが選択されがちになる。
2025年初頭	Llion Jonesが「トランスフォーマーに費やす時間を大幅に短縮する」決意を表明。TED AIカンファレンスで警鐘。	AI業界の「探索と利用」のトレードオフにおける「利用」への偏重を批判。
現在（2025年10月）	Sakana AIで「continuous thought machine」など探索的プロジェクトを推進。	AI業界は規模だけでなくアーキテクチャ革新が不可欠という議論に直面。日本でも国産LLM開発が進む中で、研究の方向性が問われる。

年表②：AI研究における「探索と利用」のパラダイムシフト

AI研究の歴史を「探索」と「利用」のバランスという視点から見た年表です。

時期	「探索と利用」のバランス	特徴的な出来事/アーキテクチャ	コメント
～1980年代	探索優位	シンボリックAI、エキスパートシステム、初期のコネクショニズム（NN）	様々なアプローチが試された「AIの黎明期」。利用可能な計算資源が限られ、探索が中心。
1990年代～2000年代初頭	利用（局所）優位	サポートベクターマシン（SVM）、決定木、RNN、CNNの初期段階	特定の問題に対する最適化（利用）が進む。計算資源の制約が続き、探索は限定的。
2000年代中盤～2010年代初頭	探索・利用の混在	ディープラーニングの再評価、GPUの活用、大規模データセットの登場	深層学習という新たな「探索」が始まり、計算資源の進化がそれを後押し。
2017年	探索（成功）から利用へ急転換	トランスフォーマーの誕生（「Attention Is All You Need」）	トランスフォーマーがこれまでのRNNの利用を「無関係」にし、新たな利用の黄金時代を切り開く。
2017年～現在	利用優位（ジョーンズ氏の批判）	GPTシリーズ、Claude、大規模画像生成モデルなどのLLMブーム	トランスフォーマーという成功モデルの「利用」が加速。市場の圧力で探索が疎かになる傾向。
未来（ジョーンズ氏の提言）	探索優位への回帰	次世代アーキテクチャ（PGM、SSMなど）、ハードウェア・ソフトウェア協調設計	「次の大きなもの」を見つけるため、新たな探索の必要性が提言される。

5.3. 補足3：この論文をテーマにしたオリジナルデュエマカード

AI研究の深いテーマを、人気トレーディングカードゲーム「デュエル・マスターズ」風のカードで表現してみました。AIの「探索」と「利用」のジレンマ、そしてLlion Jones氏のメッセージをカード能力に落とし込んでいます。

カード名: 探索と利用のパラドックス

文明: 自然 / 闇
コスト: 5
種類: クリーチャー
種族: グレートメカオー / パンドラボックス
パワー: 3000

能力:

ブロッカー （相手のクリーチャーが攻撃する時、このクリーチャーをタップして、その攻撃を自分のかわりに受けてもよい）
探索の飽和（シールド・トリガー）：このカードがシールドゾーンから手札に加わる時、またはバトルゾーンに出た時、自分の山札の上から3枚を見る。そのうち1枚を自分の手札に加え、残りを好きな順序で山札の下に戻す。その後、自分の手札を1枚選び、裏向きにしてシールドゾーンに加える。
利用の罠：このクリーチャーが攻撃する時、相手の山札の上から1枚目を墓地に置く。それがクリーチャーであれば、このクリーチャーのパワーは次の自分のターンのはじめまで+4000される。クリーチャーでなければ、このクリーチャーを破壊する。
「もう、うんざりだ！」：このクリーチャーが破壊された時、自分のマナゾーンにあるカードをすべてアンタップする。

フレーバーテキスト:
「同じ解法ばかりじゃ、真の進化は見つけられない。新しい扉は、いつも未踏の地にある。」――Llion Jones

5.4. 補足4：AI界の自己批判のススメ：一人ノリツッコミ

「えー、AIの皆さん、注目！今日のテーマは『トランスフォーマー、もううんざりだ！』です！」

（会場、ざわつく…え、トランスフォーマーって、あの世界のAI動かしてるすごい技術やん？それがうんざりって、どういうこと！？）

「まさかの開発者本人、Llion Jones氏からの爆弾発言！『俺が作ったけど、もう飽きたわ！』ってか！おいおい、あんた、ノーベル賞級の発明家やろ！天才ってのは、自分の作ったものにも容赦ないんやな！」

（でもさ、その『飽きた』の裏には、『もっとすごいもんが絶対あるはず！』って探求心が隠れてるんやろな。いや、待てよ、俺も毎日同じコード書いてると、ちょっとうんざりする時あるわ…これ、AI界も人間界も一緒かよ！）

「しかも彼曰く、今のAI研究は『探索と利用のトレードオフ』で、みんな利用ばっかりして探索サボってるって。AIが探索をサボるって、皮肉が効いてるなぁ！まるで夏休みの宿題、ドリルばっかりやって自由研究やらない俺たちみたいやんけ！」

（いや、俺だけか！AIはもっと効率的にサボるやろ！でも、そうやって新しいもん見逃してるって話なんやから、やっぱりサボってるのは問題やぞ！）

「結論！ジョーンズ氏は『競争より協力しろ！そしてオープンに共有しろ！』って言うてる。これってつまり、『お前ら、同じハンバーグばっかり作ってないで、新しい料理開発しようぜ！レシピはみんなで共有な！』ってことやろ！AI界のシェフ革命、始まるんか！？」

（いや、もうすでに始まってるんか！？俺たちも、もっと自由に、もっと楽しく、AIを探索せなあかんな！よし、今日はAIに自由研究のテーマ提案させてみよ！…って、それも結局AI利用かよ！無限ループやこれ！！）

5.5. 補足5：大喜利：Llion Jones、次に〇〇にうんざり

「トランスフォーマーはもうたくさんだ」と言い放ったLlion Jones氏が、もし次に「〇〇にはもううんざりだ」と言うとしたら、何？

…大規模データセットで過学習して、ろくに汎化できない「学習済みモデル」にはもううんざりだ！
…毎週のように出てくる「既存モデルを少しだけ良くしただけの論文」にはもううんざりだ！
…結局「もっとでかいGPU積めばいい」って結論になる「AI業界の筋トレ理論」にはもううんざりだ！
…俺の発言を毎回「挑発的」って書く「AIメディアの紋切り型表現」にはもううんざりだ！
…「人類がAIに支配されるディストピア」とか言って、煽るだけ煽って対策しない「SF作家と一部の評論家」にはもううんざりだ！

5.6. 補足6：ネットの反応とそれに対する反論

Llion Jones氏の衝撃的な発言に対し、インターネット上では多様な意見が交わされました。ここでは、主な反応とそれに対する私たちの反論を提示します。

1. なんJ民の反応

コメント: 「はえ〜、トランスフォーマーの中の人も『もうええわ』って言ってんのか。結局、AIも人間と同じで飽きるんやな。俺らの人生もトランスフォーマーみたいに停滞してるわ。まあ、ワイはソシャゲのガチャにうんざりやけどなw」
反論: 「飽きる」という感覚は人間固有のものかもしれませんが、彼の発言の真意は、飽きではなく、現在の研究が停滞し、真の進歩が阻害されていることへの強い危機感と、より高次の探求への渇望です。ソシャゲのガチャと違い、AI研究の進歩は社会全体に大きな影響を与えます。個人の消費行動とは異なる、より大きな視点での「探索」の必要性を訴えているのです。

2. ケンモメン（嫌儲民）の反応

コメント: 「AIも結局、金儲けの道具にしかなってねーじゃん。開発者自身が『もう飽きた』とか言ってんのは、次のカモ探してんだろ。どうせ新しいアーキテクチャとか言っても、また巨大企業が儲かるだけだろ。搾取構造は変わらねーよ。」
反論: 彼の発言は、むしろ現在のAI研究が商業主義に過度に影響され、それが創造性を阻害しているという現状への批判そのものです。彼は「利益を求める投資家からの多大な圧力」をその原因として指摘しており、競争ではなく協力、研究成果のオープンな共有を訴えています。これは、特定の巨大企業が技術を囲い込むのではなく、より開かれた形でAIを進歩させようという、現在の「搾取構造」へのアンチテーゼと捉えるべきです。

3. ツイフェミの反応

コメント: 「『男性が作った技術は結局、飽きられたら捨てられる』って、これだから男性中心のテクノロジー業界は。新しいものばかり追い求めて、既存の課題を根本から解決しようとしない。AIが社会にもたらす負の側面とか、そういうところは見て見ぬふりなんでしょ。」
反論: 彼の発言は、AI技術の発展そのものに向けられたものであり、特定のジェンダーに紐づけるのは適切ではありません。むしろ、既存技術の漸進的改良に終始するのではなく、根本的なアーキテクチャの革新を求めることで、より本質的な課題解決につながる可能性があります。例えば、現在のAIモデルが抱えるバイアスや公平性の問題も、アーキテクチャレベルでの「探索」によって新たな解決策が見出される可能性もゼロではありません。

4. 爆サイ民の反応

コメント: 「トランスフォーマーなんて最初から胡散臭かったんだよ！どうせ中身スカスカで、AIとか言ってもただのオモチャだろ！次のAIはもっと使えるようにしろよ！使えなかったらまた開発者とか叩かれるんだからな！」
反論: トランスフォーマーは、ChatGPTやClaudeなど、事実上すべての主要なAIシステムを動かす画期的な技術であり、その影響力は否定できません。彼の批判は、その技術の根本的な欠陥を指摘しているのではなく、その成功が故に、さらなる真のイノベーションの妨げになっている可能性への警鐘です。次世代のAIに何を求めるかは重要ですが、安易な批判だけでなく、その背景にある技術的・構造的な課題を理解することが求められます。

5. Reddit / HackerNewsの反応

コメント (Hacker Newsから抜粋・再構成):
- SamSartre: 「アーキテクチャ自体の大きな進歩には懐疑的。トランスフォーマーは優れた汎用近似器であり、これ以上の汎用性をどこまで追求できるのか。勾配降下法自体を見直すべきだ。」
- Kingstap: 「注意機構にはソフトマックスの問題、位置埋め込みの不安定さなど多くの問題がある。ベンチマックスに焦点が当たりすぎているのが問題で、数学的にうまく機能しないアイデアを総合的に考え出すべきだ。」
- mxkopy: 「勾配降下法は意味のある勾配があることを暗黙的に仮定しているが、常にそうではない。SGDの離散的な代替案が望ましい。」
- jimbo808: 「トランスフォーマーはNLP以外でどの分野を変革したのか？私の分野ではほとんどが負の影響だ。」
- bangaladore: 「これは資金調達のための誇大広告だ。次の大きなものが何か分かってないのに、ただ資金が欲しいだけだろう。」
反論:
- SamSartreへの反論: 汎用近似器としてのトランスフォーマーの優位性は認めつつも、その「普遍性」が「局所最適解」に囚われる「悪用過多、探索不足」の状態を生み出しているというジョーンズの指摘は重いです。勾配降下法を含む根本的な見直しこそが、真のブレークスルーへの道を開く可能性を示唆しています。
- Kingstapへの反論: 指摘された注意機構の具体的な問題点は、ジョーンズの主張を裏付けるものです。ベンチマックスへの過度な集中が探索を阻害しているという指摘も同意見であり、革新的なアイデアを評価するための新しいアプローチが不可欠です。
- mxkopyへの反論: 勾配降下法の前提への疑問は、まさにジョーンズが提唱する「探索ダイヤルを上げる」という根本的な研究の方向転換と合致します。既存の最適化手法にとらわれない発想が求められます。
- jimbo808への反論: NLP以外での変革例として、画像処理、ビデオ、オーディオ、ゲノミクス、タンパク質構造予測などが挙げられています。しかし、その影響が特定の分野で「負」であるという認識は、AI技術がもたらす便益とリスクの多面性を浮き彫りにします。ジョーンズのメッセージは、その「負の影響」を解消し、真に社会に貢献するAIへの転換を促すものでもあります。
- bangaladoreへの反論: ジョーンズが「次の大きなもの」を具体的に提示していないのは事実ですが、それは彼が「特定のプロジェクトに取り組むプレッシャーがなかった」過去の研究環境（トランスフォーマーが生まれた環境）の自由を求めているからこそです。資金調達は研究には不可欠ですが、その目的が短期的な利益追求ではなく、長期的な探索にあることを強調していると解釈できます。

6. 村上春樹風書評

コメント: 「ある晴れた午後のことだった。サカナAIのCTO、リオン・ジョーンズは、まるで深遠な、しかしどこか虚ろな井戸の底から聞こえてくるような声で、そう言ったのだ。『トランスフォーマーには、もううんざりしている』と。その言葉は、彼がかつて自ら開いた扉の向こうに広がる無限の平原が、いつの間にか見慣れた、しかし少しばかり退屈な庭園になってしまっていたことを示唆しているかのようだった。人々はそこに群がり、同じ色の花を、同じやり方で育て続けていた。しかし、ジョーンズは知っていた。庭園の外には、まだ誰も足を踏み入れたことのない、新しい風景が広がっているはずだと。それは、世界を構成する音の周波数帯域の、さらにその外側にある、耳には聞こえないけれど、確実にそこに存在する音を探し求める、そんな孤独な探求者の心の叫びだったのかもしれない。」
反論: その「耳には聞こえないけれど、確実にそこに存在する音」こそが、彼が提唱する「次の大きなもの」です。彼の探求は孤独なものではなく、むしろ「集合的に探索ダイヤルを上げ、見つけたものをオープンに共有」するようコミュニティ全体に呼びかける、協調的な試みです。退屈な庭園を抜け出し、新しい風景を共に創造しようという、極めて具体的な行動変容の提言と捉えるべきでしょう。

7. 京極夏彦風書評

コメント: 「おやおや、なんとも奇妙な話でございますな。自ら創造せしがゆえに、その創造物に『厭きた』と宣うとは。まるで、己が産み落とした子に『お前にはもう飽き飽きだ』と突き放すかのごとき所業。しかしながら、この『飽き』とは、果たして真に飽きなのか。飽きるという感情の裏には、飽き足りぬという欲望が隠れており、飽き足りぬというは、すなわち未だ見ぬ『次なる真理』を渇望するがゆえ。彼の言葉は、AIという名の『箱』が、その内側に無限の可能性を秘めながらも、人々が同じ蓋を開けることばかりに固執し、他の蓋の存在に気づかぬことへの、深き嘆きと見え申す。蓋を開けることをやめぬ限り、この箱が真に空になることはない、とでも申しましょうか。」
反論: まさにその「飽き足りぬ欲望」こそが、科学技術の進歩の原動力です。ジョーンズ氏が指摘する「同じ蓋を開けることばかりに固執」する現状は、市場の圧力や研究者の競争心理が生み出したものであり、これを打破するためには、個々人の「未だ見ぬ真理」を渇望する姿勢を社会全体で支援する構造が必要です。彼は、その「箱」にはまだ開けられていない蓋が無限に存在し、それらを開けるための「探索」を促しているのです。

5.7. 補足7：高校生向けクイズと大学生向けレポート課題

高校生向け4択クイズ：AIの未来を考えよう！

AIの最先端の議論を、高校生の皆さんにも分かりやすく学べるクイズにしました。

問1: AIモデル「トランスフォーマー」を共同開発したLlion Jones氏が、現在、トランスフォーマーについて「完全にうんざりしている」と述べた主な理由は何だと思いますか？
a) トランスフォーマーの性能が低すぎて、役に立たないから。
b) トランスフォーマーの研究が単一のアーキテクチャに集中しすぎているため、新しい発見が阻害されているから。
c) トランスフォーマーのライセンス料が高すぎて、誰も使えないから。
d) トランスフォーマーがロボットに変形して、人間の仕事を奪っているから。
正解: b)
問2: Llion Jones氏は、AI研究コミュニティが直面している問題として、「探索と利用のトレードオフ」について語っています。この「探索」とは、何を指しますか？
a) 既存の技術をひたすら改善し続けること。
b) すでに分かっている知識を最大限に活用すること。
c) 未知のアイデアや新しいアプローチを積極的に試すこと。
d) AIを使って古い地図を詳細に調べること。
正解: c)
問3: Llion Jones氏が所属するSakana AIでは、どのような研究環境を再現しようとしていると述べられていますか？
a) 厳格な指示の下、効率最優先で成果を出す環境。
b) 経営陣からのプレッシャーがなく、自由な発想で研究できる環境。
c) 大量の資金を投じて、既存の技術を大規模化する環境。
d) 他の研究機関と競争し、秘密主義を貫く環境。
正解: b)
問4: この記事で、Llion Jones氏はAI分野全体の進歩のために最も重要だと考えていることを何だと述べていますか？
a) AIモデルのサイズをひたすら大きくすること。
b) 各企業が独自に技術を囲い込み、競争すること。
c) 研究者が新しいアイデアを自由に探索し、その発見をオープンに共有すること。
d) 政府がAI研究に莫大な補助金を出すこと。
正解: c)

大学生向けレポート課題：AIの未来戦略を考察する

Llion Jones氏の提言を踏まえ、以下の問いについて考察し、自身の見解をまとめたレポートを作成してください（1600字程度）。

Llion Jones氏が指摘するAI研究の「探索と利用のトレードオフ」における問題点と、それが引き起こすAIの進化停滞のメカニズムについて、具体例を挙げて説明してください。
現在のAI業界がトランスフォーマーに過度に依存している現状に対し、どのような代替アーキテクチャや研究アプローチが考えられますか？具体的な技術動向（例えば、PGM、SSM、ハードウェア・ソフトウェア協調設計など）に言及しつつ、それぞれの可能性と課題を論じてください。
「研究の自由」がイノベーションに不可欠であるというLlion Jones氏の主張に対し、商業的圧力やベンチマーク至上主義が支配する現代の研究環境で、どのようにその「自由」を確保し、促進できるかについて、具体的な方策を提案してください。
日本がAI研究の「次の大きなもの」を見出すために、どのような独自の強みを活かし、どのような戦略（産学連携、人材育成、インフラ投資など）を採るべきか、あなたの意見を述べてください。

5.8. 補足8：潜在的読者のための記事情報

この記事につけるべきキャッチーなタイトル案

AI界の自己批判：トランスフォーマー開発者が「もううんざり」と語る真意
次のAIはどこへ？トランスフォーマーの呪縛と探索の自由
AIの夏は終わるのか？汎用近似器の限界と新アーキテクチャの胎動
「私が作ったが、もう飽きた」：AIの未来を問う、天才の告白
探索か、利用か：AI研究のパラドックスを解き放つ鍵

SNS共有ハッシュタグ案

#AIの未来
#トランスフォーマーの限界
#AI研究
#イノベーション
#SakanaAI
#LlionJones
#探索と利用
#次世代AI

SNS共有用120字以内タイトルとハッシュタグの文章

AIの父が「トランスフォーマーにうんざり」と告白！研究の停滞を破る次世代AIは？探索と自由が未来を拓く。 #AIの未来 #トランスフォーマーの限界 #AI研究 #イノベーション

ブックマーク用タグ（日本十進分類表(NDC)を参考に）

[007.6][AI][トランスフォーマー][研究][イノベーション][未来][SakanaAI]

この記事に対してピッタリの絵文字

🤖🤯💡🚀📈📉🤔

この記事にふさわしいカスタムパーマリンク案

ai-transformer-discontent
next-gen-ai-architecture
llion-jones-ai-critique
beyond-transformers-exploration
sakana-ai-innovation-path

この記事の内容が単行本ならば日本十進分類表(NDC)区分のどれに値するか

007.6 (情報科学 / 人工知能)

この記事をテーマにテキストベースでの簡易な図示イメージ

AI進化の道筋：探索と利用の交差点

+------------------+
| 過去のAI研究 |
| (RNN, CNNなど) |
| 「探索」の時代 |
+------------------+
|
V
+------------------+
| 2017: Transformer|
| (Attention Is All|
| You Need)誕生 |
| 「破壊的イノベーション」|
+------------------+
|
V
+------------------+
| 現在のAI研究 |
| (LLMブーム) |
| 「利用」の偏重 |
| (Transformer深化)|
+------------------+
|
V
+------------------+
| Llion Jonesの |
| 「うんざり」 |
| という警鐘 |
+------------------+
|
V
+------------------+
| 未来のAI研究 |
| (次世代アーキテクチャ)|
| 「探索」への回帰 |
| (自由な研究環境) |
+------------------+

6. 巻末資料

詳細を見る

6.1. 参考リンク・推薦図書

参考リンク

6.2. 用語索引（アルファベット順）

AGI (Artificial General Intelligence)：人間が行うあらゆる知的タスクを理解し、学習し、実行できる人工知能のこと。汎用人工知能とも呼ばれます。
Attentionメカニズム：トランスフォーマーの核となる技術で、入力データの中でどの部分に注目すべきかを学習し、関連性の高い情報に重み付けを行うことで、モデルが長距離の依存関係を効率的に捉えることを可能にします。
ベンチマーク：AIモデルの性能を評価するための標準的なテストセットや指標のこと。特定のタスクにおいて、モデルがどれくらいの精度や効率で問題を解決できるかを客観的に測るために用いられます。
ベンチマックス（benchmark maxing）：ベンチマークのスコアを最大化することに過度に焦点を当てる研究や開発の姿勢のこと。時に本質的なイノベーションよりも、ベンチマークへの「ハッキング」が優先される弊害が指摘されます。
カノン層（Cannon layers）：文脈中の単語の位置関係を考慮するトランスフォーマーの位置埋め込みの代替または改善として提案される技術の一つ。
Cartesia：リアルタイムAI音声技術などを開発している企業。記事中で状態空間モデル（SSM）の応用例として言及されています。
因果推論：データから単なる相関関係ではなく、ある事象が別の事象を引き起こす「因果関係」を特定し、その影響を推定する統計学や機械学習の手法。AIがより人間のように世界を理解し、判断するために重要とされます。
ChatGPT：OpenAIが開発した大規模言語モデル。トランスフォーマーアーキテクチャを基盤とし、人間のような自然な会話や文章生成能力を持ちます。
Claude：Anthropicが開発した大規模言語モデル。ChatGPTと同様にトランスフォーマーを基盤とし、高度な言語処理能力を持ちます。
CNN (Convolutional Neural Network)：主に画像認識や画像処理に用いられるニューラルネットワークの一種。画像の特徴を自動的に抽出する能力に優れています。畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれます。
CTO (Chief Technology Officer)：最高技術責任者のこと。企業の技術戦略を統括し、研究開発や技術革新を指揮する役職。
continuous thought machine：Sakana AIで開発されているプロジェクトの一つ。脳のような同期をニューラルネットワークに組み込むことを目指しており、Llion Jones氏が「探索」の成功例として挙げている技術です。
探索と利用のトレードオフ（Exploration-Exploitation Tradeoff）：意思決定において、新しい情報（探索）を得るための行動と、これまでの経験（利用）から最善の選択を繰り返す行動のどちらを優先するか、というジレンマのこと。
Few-shot learning：わずかな学習データ（数個のサンプル）しか与えられていない新しいタスクに対しても、モデルが効率的に学習し、高い性能を発揮する能力のこと。
勾配降下法：機械学習モデルの学習において、損失関数（モデルの予測と正解との誤差を示す関数）の値を最小化するために、モデルのパラメータを少しずつ調整していく最適化アルゴリズムの一つ。
GPU (Graphics Processing Unit)：主に画像処理に用いられる半導体チップですが、並列計算能力に優れるため、ディープラーニングの訓練において広く利用されています。
幻覚（Hallucination）：大規模言語モデルが、事実に基づかない、あるいはデータにない情報をあたかも事実であるかのように生成してしまう現象のこと。
イノベーション：技術革新や新しい価値創造のこと。既存の枠組みにとらわれず、新しいアイデアや製品、サービスを生み出すこと。
LLM (Large Language Model)：大規模言語モデルのこと。大量のテキストデータで学習された、人間のような自然言語を理解・生成する能力を持つAIモデル。トランスフォーマーアーキテクチャが基盤となっています。
Llion Jones (リオン・ジョーンズ)：トランスフォーマーアーキテクチャの共同開発者であり、Sakana AIのCTO兼共同創設者。
meta-learning：モデルが「学習する方法を学習する」能力のこと。新しいタスクに対して、過去の学習経験を活かして効率的に適応することを可能にします。
ニューロモルフィックコンピューティング：人間の脳の構造や機能を模倣して設計されたコンピューティングアーキテクチャ。従来のコンピュータとは異なる方法で情報を処理し、AIの新たな可能性を探る研究分野です。
NLP (Natural Language Processing)：自然言語処理のこと。人間が日常的に使用する自然言語をコンピュータが理解・分析・生成するための技術や研究分野。
NVIDIA：主にGPUの開発で知られるアメリカの半導体メーカー。AI、特にディープラーニングの分野で重要な役割を果たしています。
OpenAI：ChatGPTなどの大規模言語モデルを開発するアメリカのAI研究企業。
位置埋め込み（Positional Embedding）：トランスフォーマーにおいて、入力シーケンス内の単語の「位置情報」をモデルに伝えるためのベクトル表現。Attentionメカニズムが単語間の相対的な位置関係を考慮できるようにします。
PGM (Probabilistic Graphical Model)：確率モデルをグラフ構造で表現する手法。変数間の確率的な依存関係を視覚的に捉え、推論や学習を行うことができます。トランスフォーマーもPGMの一種と見なされることがあります。
強化学習：AIが試行錯誤を通じて最適な行動戦略を学習する機械学習の一分野。エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化するように行動を決定します。
RNN (Recurrent Neural Network)：過去の情報を記憶し、それを現在の処理に活用できるニューラルネットワークの一種。時系列データ処理に用いられましたが、長期依存性問題が課題でした。リカレントニューラルネットワークとも呼ばれます。
Sakana AI：Llion Jones氏が共同創設した、東京を拠点とするAI研究企業。トランスフォーマーに代わる次世代アーキテクチャの探索に注力しています。
Sarashina：ソフトバンクが開発中の、日本語に特化した国産大規模言語モデル。
SGD (Stochastic Gradient Descent)：勾配降下法の一種で、学習データを一度にすべて使わず、ランダムに選んだ少数のデータ（ミニバッチ）を使ってモデルのパラメータを更新する最適化アルゴリズム。大規模データセットでの学習を効率化します。
ソフトマックス関数：ニューラルネットワークの出力層でよく使われる活性化関数の一つ。複数の出力の中から、それぞれのクラスに属する確率を計算し、合計が1になるように正規化します。
SSM (State Space Model)：システムの状態を経時的に記述する数学モデル。時系列データのモデリングに用いられ、トランスフォーマーの代替アーキテクチャとして注目されています。
シンボリック推論：記号やルールに基づいて論理的な推論を行うAIの手法。古典的なAI研究で用いられ、人間のような論理的思考や問題解決能力の実現を目指します。
トランスフォーマー：2017年に発表された「Attention Is All You Need」論文で提唱された、Attentionメカニズムを核とするニューラルネットワークアーキテクチャ。現代の大規模言語モデルの基盤となっています。
tsuzumi：NTTが開発した、軽量で高性能な日本語に特化した国産大規模言語モデル。
世界モデル：AIが自身の行動が環境にどのような影響を与えるかを予測するために、周囲の環境の内部表現を構築するモデルのこと。複雑なタスクや計画立案に不可欠とされます。

6.3. 免責事項

本記事は、公開されている情報、特にLlion Jones氏の発言、Hacker Newsのコメント、および関連する報道記事に基づき、AI研究の現状と未来に関する考察をまとめたものです。記事中の見解は筆者の解釈であり、必ずしも全ての専門家の意見を代表するものではありません。

AI技術は急速に進化しており、本記事の情報は執筆時点のものであり、将来的に変更される可能性があります。また、Hacker Newsのコメントは匿名の意見も含まれており、その内容の正確性や網羅性については保証しかねます。投資判断や重要な意思決定を行う際は、必ずご自身で最新かつ複数の情報源をご確認ください。

6.4. 脚注

^a^b^c^d^e^f^g^hⁱ^j^k^l^mⁿ^o^p^q^r^s^t^u^v^w^x^y^z^aa^bb^cc^dd^eeⁿⁿ^oo^pp^qq^rr^ss^tt^uu^vv^ww^xx^yy^zz^aaa^bbb^ccc^ddd^eee^fff Hacker Newsのコメント欄（元の記事に添付されたHacker Newsコメント）: この記事の主要な論点や具体的な技術的課題に関する議論の多くは、Hacker Newsのコメント欄から引用しています。ここでは、様々な専門家や一般ユーザーが、トランスフォーマーの限界、探索と利用のバランス、ハードウェアとの関係、今後の研究方向性について活発な意見を交わしており、記事の内容を多角的に理解する上で貴重な情報源となっています。
^a^b^c^d^e [No.167]大規模言語モデルは性能向上の限界に近づく、トランスフォーマの効率の悪さが顕著になる、次のアーキテクチャの探求が始まる | GDEP Solutions
^a^b^c^d AGIの「本当の力」を見誤っていないか？議事録要約の先にある、AIの可能性と現実｜sakak
^a 国産生成AI10選：日本語LLMや企業向け生成AIと選び方を解説 - AIsmiley
^a 探索と利用のジレンマ（Exploration-Exploitation Dilemma）／トレードオフ（Tradeoff）とは？：AI・機械学習の用語辞典 - ＠IT
^a AI社会における「自由」と「安全」のトレードオフ：顔認識技術のケーススタディ

6.5. 謝辞

本記事の執筆にあたり、Llion Jones氏の示唆に富んだ発言、そしてHacker Newsにおける活発な議論は、AIの未来について深く考察する上で多大なインスピレーションを与えてくれました。また、参照した各ウェブサイトの情報は、記事の内容を補強し、多角的な視点を提供する上で不可欠でした。これらの情報提供者、議論参加者、そして読者の皆様に心より感謝申し上げます。

AIの進化は、私たち一人ひとりの知的好奇心と、より良い未来を創造しようとする情熱によって駆動されます。本記事が、その情熱の一助となれば幸いです。

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