Google DeepMindのCEO兼共同創設者であるデミス・ハサビスは、現在の研究課題を克服すれば2030年までに人工汎用知能（AGI）が出現すると予測しています。ハサビスは、能動的な問題解決システムの必要性を強調し、AGIを達成するにはまだ1つか2つの大きな突破口が必要だと示唆しています。彼は、REM睡眠を通じて新しい知識を統合する脳の能力をAIの学習プロセスのモデルとして強調しています。 また、ハサビスは、現在のAIシステムが情報処理に力任せの方法を依存している非効率性を指摘しています。彼は、より効率的なメモリシステムを提唱し、モデル蒸留を性能を犠牲にせずに小型でコスト効果の高いAIモデルを作成する方法として強調しています。AlphaGoやAlphaZeroの革新は今後のAIの進歩を促進すると期待されており、最近のAI開発によりエンジニアの生産性は最大1000倍に向上しています。 これらの進歩にもかかわらず、ハサビスは継続的学習の欠如がAIの完全なタスク自動化にとって大きな障壁であると指摘しています。この制限に対処することは、AIの能力を向上させ、実世界の応用におけるAI技術の潜在能力を実現するために重要です。