1: やる夫 2025-08-25(月) 10:00:00.00 ID:Yaruo001 最近のAIってなんでもできそうな雰囲気出してるけどよぉ、MITの研究チームが『LLMはケプラー止まりでニュートンのような根本原理は分かってないお！』って発表したらしいお！(´；ω；｀) 予測はできても、なんでそうなるかは理解できてないってマジ！？ ソース：[MIT「大規模言語モデルは現実世界を理解できるか？」]

2: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-25(月) 10:05:12.34 ID:Nanashi777 >>1 ぐぬぬ…そうなのか…ワイらのAIへの夢が…(´・ω・｀)

3: やらない夫 2025-08-25(月) 10:08:45.67 ID:Yaranai003 >>1 それは無理だろ。大量のデータからパターン認識してるだけで、人間みたいに概念を構築してるわけじゃないんだから。やらない夫は最初からそう思ってたぞ。

4: 名無しさん＠VIP 2025-08-25(月) 10:12:01.01 ID:VIPPER444 ケプラーは惑星の動き『を』予測できた。ニュートンは惑星が動く『理由』を説明できた。AIは前者で止まってるってことか？うーん、まさにディープラーニングの限界やん。

5: できる夫 2025-08-25(月) 10:15:30.98 ID:Dekiruo005 説明しよう！今回MITの研究者が提唱したのは、AIが『予測』の精度は高くても、『なぜそうなるか』の深い『理解』、つまり『世界モデル』を構築できているかという点だ。彼らは『inductive bias（帰納的バイアス）』という新しい指標を使って、AIの理解度を測ろうとしたんだ。

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　／ 予測と理解の壁 　 ＼
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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　| ●予測: ケプラー 　 |
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　| ●理解: ニュートン 　 |
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6: ひろゆき＠考える人 2025-08-25(月) 10:18:22.11 ID:Hiruyuki006 >>5 それって、結局『汎用性』の話をしてるだけじゃないですかね？特定のタスクで予測ができてれば、とりあえずいいって話。科学発見に使うなら別だけど、普通のAIの使い方なら問題なくないですか？ちなみに、その『inductive bias』ってやつ、ソースは？

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7: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-25(月) 10:20:55.00 ID:OPPEN2ch >>6 それが問題なんだよひろゆき。科学発見とか新薬開発とか、未知の領域にAIを応用しようとしてるんだぜ？予測だけじゃ限界があるんだよ、汎用性が肝心。

8: やる夫 2025-08-25(月) 10:23:11.22 ID:Yaruo001 >>7 そうそう！オセロの話も出てたお！AIは次の合法手は分かるけど、盤面全体の状況把握は苦手らしいお！(´・ω・｀) あれも理解できてないってことか…

9: 名無しさん＠無能 2025-08-25(月) 10:25:40.56 ID:Muno009 単純な蛙の飛び跳ねゲームはできたけど、次元が増えるとダメって書いてるな。クソワロタｗｗｗｗ 複雑系には対応できない、と。

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　(　´・ω・)　クマー！
　(つ　　/
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10: やらない夫 2025-08-25(月) 10:28:09.87 ID:Yaranai003 >>8 >>9 結局、俺たちが期待してる『賢さ』とは程遠いってことだろ。基礎原理が理解できないなら、応用も限定的になる。今のAIは所詮、賢い電卓だ。

11: 名無しさん＠お腹いっぱい 2025-08-25(月) 10:30:15.33 ID:Onakaitai11 >>10 その電卓がすごすぎるからみんな期待しちゃうんだよなー。でも「なぜ？」は確かに重要。そこが人間との境界線か。

12: できる夫 2025-08-25(月) 10:32:50.00 ID:Dekiruo005 >>10 しかし、この『inductive bias』という評価指標ができたことで、AIの訓練方法やモデルの改善に役立つはずだ。課題が明確になれば、それを最適化しようとするのが人類の常だからね。この研究は、AIが本質的な理解に至るための「道標」を示したとも言える。

13: やる夫 2025-08-25(月) 10:35:10.12 ID:Yaruo001 そっか！じゃあ、この指標でどんどんAIが進化して、いつかニュートンも超えるAIが出てくるかもしれないお！やる夫、期待してるお！未来は明るいお！(≧▽≦)

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まとめ

今回のMIT研究によるAIの「理解度」に関する議論をまとめてみたぞ！

1. AIは「ケプラー止まり」？：現在のAI（LLM含む）は、データからパターンを見つけて高精度な「予測」は得意だが、その予測が「なぜ」そうなるのかという根本原理（ニュートンの法則のような深い「理解」）には至っていないと指摘されている。
2. 新しい評価指標「inductive bias」：研究チームは、AIが現実世界の条件をどれだけ近似しているかを測る「inductive bias（帰納的バイアス）」という新しい指標を開発。これでAIの深層理解度を定量的に評価できるようになった。
3. 複雑な問題での限界：単純なシミュレーションではAIも「世界モデル」を構築できたが、次元が増えたり、オセロのような複雑な状況になると、盤面全体の裏側にあるような「見えない」情報を推論する能力が急速に低下することが判明。
4. 科学発見への影響：新薬開発や未知のタンパク質折りたたみ予測など、科学発見へのAI活用が期待されているが、現状のAIでは「なぜ」を理解する深層理解が不足しているため、まだ道のりは長いとされている。
5. 未来への道筋：今回の研究は、AIが真に「世界モデル」を構築するための課題を明確化し、その評価方法を提示した。この指標を基に、より深い理解を持つAIの開発、または既存モデルの訓練方法の改善が進むことが期待されるぞ！

ワイらのAIへの期待は高まるばかりだけど、まだ乗り越えるべき壁はデカいってことだな！これからの進化に乞うご期待って感じだお！