>>890

＞ガトーはAIの世界での興味深い一歩であるからこそ、残念なことだ。テキストの記述から画像を生成するダリのように、いくつかのモデルは異なるスキルを組み合わせ始めている。
また、単一の訓練手法で、絵や文章の認識を学習するモデルもある。そして、ディープマインドのアルファゼロ（AlphaZero）は、囲碁とチェス、将棋を覚えた。

しかし、ここに決定的な違いがある。アルファゼロは一度に1つのタスクしか学習できないのだ。囲碁を覚えても、次にチェスを覚える前にすべて忘れてしまわなければならないといった調子だ。
同時に2つのゲームを学ぶことはできない。ガトーは、複数の異なるタスクを同時に学習する。つまり、1つのスキルを忘れてから別のスキルを学習するのではなく、複数のタスクを切り替えられる。小さな一歩だが、重要な一歩なのだ。

ただし、ガトーは、1つのことしかできないモデルよりもパフォーマンスが悪い。
マサチューセッツ工科大学（MIT）で人工知能と自然言語処理・音声処理を専門とするジェイコブ・アンドレアス助教授によると、ロボットはまだ、テキストから世界の仕組みに関する「常識的判断（common sense）」を学ぶ必要があるという。

これはたとえば、家の中で人を助けるようなロボットに役立つかもしれない。「キッチンに（ロボットを）置いて、紅茶を入れるように初めて頼んでも、ロボットは紅茶を入れる手順やティーバッグがどの棚にありそうなのかを知っているのです」とアンドレアス助教授は語る。

人間レベルの知能に到達する可能性があるとして、しばしば大きな期待が寄せられている深層学習モデルについてマーカス教授は、「もし人間がこんな間違いをしたら、この人はどこかおかしいと思われるような」間違いをすると主張している