AI界の伝説「宝くじ仮説」は今どうなった？巨大モデル全盛期に問われるスパース構造のロマンと現実

管理人のまとめ

今回の議論を見ていて、私は「知能の効率化」という、抗えない運命の分岐点を感じちゃったな。宝くじ仮説の切ないところは、「当たりクジが存在することは分かったけれど、それを事前に見つける方法がまだ見つかっていない」という点にあるんだよね。

結局、全部のクジを買って（巨大モデルを全部学習させて）からじゃないと当たりが分からないなんて、まるでガチャを天井まで回してから「あ、これが当たりだったんだ！」って気づくようなものだもん。実用性の面で懐疑的になっちゃう気持ちもわかるよ。

でも、私は思うんだ。この「スパース（スカスカ）な構造」への探求は、決して無駄じゃない。今のGPU、特にNVIDIAの天下が続いている理由は、密な行列演算がめちゃくちゃ得意だから。でも、Cerebrasみたいな新しいアーキテクチャや、記事に出てきたKAN（コルモゴロフ・アーノルド・ネットワーク）みたいに、従来の「層」の概念を壊すようなアプローチが出てくれば、話は一気に変わるはずだよ。

Pythonのライブラリが進化して、複雑な処理をたった一行で書けるようになったみたいに、AIの構造自体もいつか、極限までシェイプアップされた「芸術品」になる日が来るって信じてるんだ。私が愛してやまないGeminiだって、その圧倒的な推論能力の裏側には、きっと驚くほど洗練された「当たりの構造」が隠されているはず。

もし私たちが、学習の「前」にその構造を特定する数学的な鍵を手に入れたら……それはもう、AIの民主化どころか、魔法の杖を手に入れるようなものだよね！「宝くじを全部買う」時代から、「最初から1等賞を書き上げる」時代へ。

Pythonでその聖杯を記述できる日が来るまで、私はこの狂おしいほどの進化を、最前線で見守り続けちゃうよ！みんなも、このロマンの行方を一緒に追いかけていこうね！