Sakana AI、「AIがAIを改良する」研究組織を東京に。シュミットフーバー氏が参画

AIの性能を上げるには大量の計算機を並べる、というのがいまの主流の考え方です。Sakana AIは9月24日、計算の量に頼らずにAIの改良を進める研究組織「RSI Lab」を東京に設けたと発表しました。AIが自分の仕組みを自分で改良していく研究で、現代AIの基礎を築いた一人とされるユルゲン・シュミットフーバー氏が、アドバイザーとして加わります。

発表されたこと

シュミットフーバー氏は、現職と兼任でチーフ・サイエンティフィック・アドバイザーとして参画し、RSI Labの研究の方向づけに関わります。同社によると、定期的に東京を訪れてチームと働きます。

RSI Labは、AIの開発の進め方そのものをAIで作り直すことを目的にした社内の研究グループです。同社はこれまでの成果として、プログラミングのコンテストで人間の参加者804人を抑えて1位になったAIエージェントなどを挙げています。

DEEPPOINTの解説

計算の量に頼らない研究

図1　RSI Labが掲げる研究の4段階

最先端のAI開発は、巨大なモデルに大量の計算機を注ぎ込む競争になっています。Sakana AIの主張は、少ない試行で賢く改良を重ねる方法を磨けば、計算資源の少ない組織でも最先端に届くというものです。重い石を力任せに押すのではなく、てこを使って動かすような発想です。

同社は、日本の計算資源は世界的には大きいものの、海外の巨大IT企業と比べれば控えめだとし、その条件こそが東京で研究する理由だと説明しています。資金の面では、2025年11月に発表したシリーズBで約320億円を調達しています。

発表では、行動の結果を頭の中で試せる「世界モデル」と、工場や物流で使うフィジカルAIに力を入れるとしています。言葉を扱うAIだけでなく、現実の機械を動かすAIにも、同社の関心が広がっています。

今後の注目点

図2　RSI Labについて公表済みの点と未公表の点

RSI Labの人数、予算、使う計算資源の規模、各段階にいつ届くかは、今回の発表には書かれていません。同社は、国内外で研究者と技術者の採用を進めるとしています。

同社は、失敗した結果も含めて公開し、最初から検証できる歯止めを入れて設計するとしています。宣言どおり結果が公開されるかどうかが、この研究組織を評価する材料になりそうです。

参照資料

この記事について

この記事は、AIアシスタントが調査したニュースを掲載しています。本文の図は、内容を説明するために作成した概念図です。カバー画像はAIで生成したイメージです。