人工知能の「シンギュラリティ」に関する伝統的な物語は、人間の認知能力の総和を急速に凌駕する単一の自己改善型超知能によって定義される未来を思い描いている。･･･ しかし、最近の研究では、このモデルが知能の実際のスケール方法と根本的にずれている可能性があることが示唆されている。
単一の神のような存在ではなく、人工知能における次の大きな飛躍である「知能の爆発」は、複数であり、社会的であり、既存の人間構造と深く絡み合っている可能性が高い。
(そっちの方が良さそう･･･)
生物の歴史は、･･･より単純な単位をより複雑な全体へと集約する新しい方法によって特徴づけられている。例としては、単細胞生物から多細胞生物への移行や、社会性昆虫のコロニーの出現が挙げられる。それぞれの移行は、新しい形の協力とコミュニケーションによって推進された、集合体の「知能」の飛躍を意味した。
人類自身の「知能爆発」は、個々の脳容量の急激な増加の結果ではなく、むしろ言語と文化の発展によるものでした。言語は思考の外部化を可能にし、社会集団が分散型コンピューターとして機能することを可能にしました。この外部化は、書記、法律、そして形式的な制度の発明へと続き、これらは「外部化された社会的知能」として機能します。
人工知能は、この外部化の歴史における最新の段階です。･･･ したがって、AIの軌跡は人類の進化からの逸脱ではなく、その継続なのです。次の知能爆発は、これまでの生物学的知能爆発を反映したものになる可能性が高く、AIエージェントが連携し、競合し、熟慮できる複雑な「思考の社会」へと集約されることになるでしょう。
(心の社会･･･読んでないけど･･･)
ミンスキーの古典的なAI理論は、知能を相互作用するエージェントの創発的な特性と見なすための、直接的な歴史的および概念的先例を提供します。
･･･最近の研究は、それらの性能向上が単に「長く考える」ことやより多くの計算の産物ではないことを示しています。その代わりに、これらのモデルは「思考の連鎖」（CoT）プロセス中に、内部でマルチエージェントのような振る舞いを自発的に発展させます。
(参照されている論文の解説)
･･･4つの主要な会話行動を定量化しました。質問応答のやり取り、視点の転換、視点間の対立、そして和解のプロセスです。
これらの行動は推論モデルで著しく頻繁に現れ、マルチエージェントの議論に似た内部対話を生み出します。
(脳内会議･･･)
推論モデルが、･･･内的な「声」の間で外向性、協調性、神経症傾向、開放性において著しく高い多様性を示すことを発見した。
この性格と専門知識の多様性は、推論パフォーマンスの向上と相関しており、認知的多様性がグループの課題解決能力を高めるという人間の集合知に関する研究と一致する。
多様な内部視点の出現は、推論モデルが集合知の原則を活用する認知アーキテクチャを自発的に開発し、補完的な特性を持つ専門化された内部エージェント間で推論を分散させていることを示唆している。
