AI分野は人間生成の静的データセットから、実世界での継続的な学習へと移行しています。
学際的AI研究を支援する資金や奨学生プログラムが発表されました。
企業研究所や独立開発者は、安全かつ生産性の高いAIワークフローを公開しています。
1. 体験的AIへのパラダイムシフト
2025年4月21日、DeepMindは「体験の時代」と題する論文を発表し、AIエージェントは静的なデータセットではなく、実世界での継続的なインタラクションを通じて学習すべきだと提案しました。
論文では、継続的な体験データ、自己主導的なエージェントの行動、環境から得られる報酬信号、体験に基づく計画立案という四つの基盤的要素が示されています。
このアプローチにより、人間生成データの限界を超え、AIが自己生成したトレーニング信号を活用して汎用人工知能への進展を加速するとされています。