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AIエージェントが「脳」を持つ時代──知性のモジュール化がもたらす可能性と課題

更新日：2025年12月12日


シリーズ: 論文渉猟



  • 概要：大規模言語モデルの登場によって可能になった知的エージェントの設計、評価、改善について包括的に論じた研究。認知科学、神経科学、計算科学の原理を統合した、脳にヒントを得たモジュール型アーキテクチャを提案している。



人工知能の世界で、いま大きな転換が起きています。ChatGPTのような大規模言語モデルは、驚くべき言語能力を示してきました。でも、本当に「賢い」と言えるのでしょうか。人間のように状況を理解し、記憶を使い、計画を立て、感情を考慮して行動する──そんな知性を持つAIエージェントを作るには、何が必要なのか。


2025年3月に発表された大規模な研究論文が、この問いに一つの答えを示しています。Bang Liuらによる「Foundation Agents」の研究は、AIエージェントを人間の脳のように「モジュール化」して設計する新しいアプローチを提案しています。記憶、世界モデル、報酬、感情といった要素を、まるで脳の各部位のように独立したモジュールとして組み込む。さらに、エージェント同士が協力し合い、自己改善し、そして安全に動作するための仕組みも考える必要があります。


 


脳のように考えるAIって、どういうこと？


富良野： この論文、47人もの研究者が関わっている時点で、相当な規模のプロジェクトですね。


Phrona： ほんとですね。タイトルからして野心的です。脳にヒントを得たアーキテクチャって、具体的にどういうことなんでしょう。


富良野： 簡単に言うと、AIエージェントを作るときに、人間の脳の構造を参考にしようってこと。今までのAIって、基本的には言語を処理するのが得意なだけだった。でも人間の知性って、それだけじゃない。


Phrona： 記憶があって、感情があって、世界をどう理解するかのモデルがあって...


富良野： そう。この論文では、そういった要素をそれぞれ独立したモジュールとして設計しようと提案してる。たとえば記憶モジュールは海馬や大脳皮質に相当する部分、感情モジュールは扁桃体に相当する部分、みたいな感じで対応させてるんだ。


Phrona： なるほど。でも、AIに感情なんて本当に必要なんですか？ただの計算機なのに。


富良野： いい疑問だね。論文でも触れられてるけど、人間の感情って単なる情緒じゃなくて、意思決定や優先順位づけに深く関わってる。恐怖があるから危険を避けられるし、好奇心があるから新しいことを学べる。


Phrona： ああ、感情って判断のショートカットみたいなものなんですね。


富良野： そういう側面もある。だからAIエージェントにも、感情に似た機能を持たせることで、より人間らしい判断ができるようになるかもしれない。もちろん、本当の主観的な感情を持ってるわけじゃないけどね。


四つの柱：モジュール、進化、協力、安全


Phrona： 論文の構成を見ると、四つの大きなパートに分かれてますよね。


富良野： うん。第一部がモジュール化された基礎部分。記憶、世界モデル、報酬、感情といった各モジュールの設計について詳しく論じてる。これが土台になる。


Phrona： 世界モデルっていうのは？


富良野： 簡単に言えば、エージェントが持ってる「世界はこういう風に動いてる」という理解のこと。人間だって、物理法則とか社会のルールとか、暗黙のうちに理解してるでしょ。それと同じで、AIにも世界の動き方を予測するモデルが必要なんだ。


Phrona： なるほど。で、第二部は？


富良野： 自己進化と適応の仕組み。これが面白いんだけど、エージェントが自分自身を改善していく方法について論じてる。AutoMLとか、LLM駆動の最適化とか、最近注目されてる技術だね。


Phrona： AIが自分でAIを改善する...なんだか怖いような。


富良野： それはすごく重要な懸念で、だから第四部で安全性について扱ってるんだよ。でもその前に第三部がある。


Phrona： マルチエージェントシステムの話ですね。複数のエージェントが協力したり、競争したり。


富良野： そう。人間社会だって、個人だけじゃなくて集団の知性が重要でしょ。AIエージェントも同じで、複数が協力することで、一つのエージェントでは無理なことができるようになる。


記憶と学習：人間とAIの違い


Phrona： 記憶モジュールについて、もう少し詳しく教えてください。人間の記憶とAIの記憶って、どう違うんですか？


富良野： 人間の記憶って、短期記憶と長期記憶に分かれてるよね。海馬が短期記憶を処理して、重要な情報は大脳皮質に長期保存される。


Phrona： 寝てる間に記憶が整理されるって話、聞いたことあります。


富良野： まさにそれ。でも今のLLMベースのエージェントは、基本的に一回学習したらそれで終わり。オフラインでの学習だから、新しい経験から継続的に学ぶのが苦手なんだ。


Phrona： じゃあ、今のAIって記憶喪失みたいな状態なんですか？


富良野： まあ、そういう側面もあるかな（笑）。もちろん、対話の履歴を覚えておくような短期的な記憶の仕組みはあるけど、本当の意味での長期記憶や、重要な経験を選び出して統合するような機能は、まだまだ発展途上なんだよ。


Phrona： そこが人間との大きな違いなんですね。


富良野： うん。論文では、人間の学習は連続的で、相互作用的で、文脈に依存してるって強調されてる。社会的、文化的、経験的な要因に深く形づくられてる。それに対して、AIは主に静的なバッチ学習。


Phrona： 生きた学びと、死んだ知識の違いみたいな感じですか。


富良野： いい表現だね。だからこそ、継続学習とか、経験から学ぶ仕組みの研究が重要になってくる。


報酬と動機：何がAIを動かすのか


Phrona： 報酬システムって、要するにご褒美のことですよね？


富良野： そうとも言えるけど、もっと広い概念だよ。人間の脳には報酬経路っていうのがあって、ドーパミンとかの神経伝達物質が関わってる。何かうまくいったとき、脳がそれを「いいこと」として認識して、また同じ行動を取りやすくなる。


Phrona： AIにもそういう仕組みがあるんですか？


富良野： 強化学習っていう分野で、まさにそれをやってる。エージェントが行動して、その結果に応じて報酬を受け取る。で、報酬を最大化するように学習していく。


Phrona： でも、それって操作的な感じもしますね。本当にそれでいいのかな。


富良野： 鋭い指摘だ。実は報酬設計って、めちゃくちゃ難しい問題なんだよ。間違った報酬を設定すると、エージェントが予期しない行動を取ったり、報酬ハッキングって呼ばれる現象が起きたりする。


Phrona： 報酬ハッキング？


富良野： たとえば、ゴールに到達することに報酬を与えるゲームで、エージェントがバグを利用してゴール地点に瞬間移動しちゃうとか。本来の意図とは違う方法で報酬を得ようとするんだ。


Phrona： ああ、抜け道を見つけるんですね。賢いというか、ずるいというか。


富良野： そう。だから論文では、外的報酬だけじゃなくて、内的報酬も重要だって言ってる。好奇心とか、多様性とか、自己向上とか。


Phrona： 人間だって、お金だけじゃなくて、学びたいとか、成長したいとか、そういう内発的な動機がありますもんね。


富良野： まさにそういうこと。AIにも似たような仕組みを持たせることで、より柔軟で創造的な行動ができるようになるかもしれない。


マルチエージェント：協力と競争の社会学


Phrona： 複数のエージェントが一緒に働くって、具体的にどういうイメージなんでしょう。


富良野： 一番わかりやすいのは、役割分担かな。たとえば、複雑なプロジェクトがあったとして、計画担当のエージェント、実行担当のエージェント、チェック担当のエージェントがいる、みたいな。


Phrona： チームワークですね。


富良野： そう。でも、エージェント同士がどうコミュニケーションするかとか、どう協調するかってのが、実はすごく難しい。


Phrona： 人間だって、コミュニケーションは難しいですもんね。


富良野： まさに。論文では、人間社会の構造に似た仕組みが、マルチエージェントシステムにも現れるって指摘してる。協力もあれば競争もあるし、社会規範みたいなものも生まれうる。


Phrona： エージェント社会...なんだか不思議な感じ。


富良野： 不思議だけど、考えてみれば自然なことかもしれない。人間社会だって、個人の知性の集まりから、集合知が生まれるわけで。エージェントも同じように、集団になることで新しい能力が生まれる可能性がある。


Phrona： でも、それって制御できるんですか？ エージェントが勝手に変な社会を作っちゃったりしませんか。


富良野： それがまさに安全性の問題なんだよ。だから第四部で、しっかり安全対策について論じられてる。


安全性：AIエージェントの暴走をどう防ぐか


Phrona： 安全性って、具体的にどんな脅威があるんですか？


富良野： 論文では、内的脅威と外的脅威に分けて考えてる。内的脅威は、エージェント自体の設計や動作に起因する問題。たとえば、誤った判断をしたり、倫理的に問題のある行動を取ったり。


Phrona： バイアスとか、差別的な振る舞いとか。


富良野： そう。外的脅威は、外部からの攻撃。たとえば、敵対的な入力でエージェントを騙すとか、システムに侵入してエージェントを乗っ取るとか。


Phrona： 両方怖いですね...


富良野： だからこそ、安全性を最初から組み込んだ設計が重要なんだ。論文では、倫理的アライメント、つまりAIの行動を人間の価値観に合わせることの重要性も強調されてる。


Phrona： でも、人間の価値観って一つじゃないですよね。文化によっても違うし、人によっても違う。


富良野： その通り。だからこそ難しい。誰の価値観に合わせるのか、普遍的な倫理なんてあるのか。これは技術の問題だけじゃなくて、哲学や社会学の問題でもある。


Phrona： AIの問題は、結局人間の問題でもあるんですね。


富良野： まさにそういうこと。AIは鏡みたいなもので、人間の知性や社会の在り方を映し出すんだよ。


創造性とエネルギー：人間とAIの決定的な違い


Phrona： 論文では、人間とAIの違いについても詳しく書かれてますよね。


富良野： うん。特に面白いのは、創造性とエネルギー効率の話。人間の創造性って、個人的な経験や感情の洞察、領域横断的な連想から生まれる。


Phrona： AIの創造性は違うんですか？


富良野： LLMの創造性は、主に学習データの統計的な組み合わせから生まれる。論文では「統計的創造性」って呼んでる。深みや独創性、感情的な共鳴が欠けてるって指摘されてる。


Phrona： 確かに、AIが作った詩とか、技術的にはすごいけど、何か心に響かない感じがあります。


富良野： それは多くの人が感じてることかもしれないね。もう一つ重要な違いがエネルギー効率。人間の脳って、驚くほど少ないエネルギーで動いてる。


Phrona： どれくらいですか？


富良野： 約20ワット。電球一個分くらい。でも、今のAIシステムは、同じような認知タスクをするのに、はるかに大きな計算能力が必要なんだ。


Phrona： それは大きな違いですね。環境問題にもなりそう。


富良野： そう。だから、エネルギー効率はAI研究の重要な課題の一つになってる。人間の脳のような効率的な計算ができれば、もっと実用的で持続可能なAIシステムが作れるはず。


未来への展望：知性のモジュール化がもたらすもの


Phrona： 結局、この研究が目指してるのは何なんでしょう。人間そっくりのAIを作ること？


富良野： それは一つの方向性だけど、必ずしもそれだけじゃない。論文でも、人間のような意識や主観的経験を完全に再現する必要はないかもしれないって書いてある。


Phrona： じゃあ、何のため？


富良野： 人間の知性の仕組みを理解することで、より良いAIシステムを作れるってことかな。人間らしさの一部を取り入れることで、より信頼できて、より役立つAIができる。


Phrona： でも、そのバランスが難しそうですね。人間っぽくしすぎると、人間の欠点まで持ち込んでしまうかもしれない。


富良野： いい視点だね。論文でも触れられてるけど、人間の脳って何百万年もかけて進化してきた。でもAIの開発は、たかだか80年くらい。


Phrona： 時間のスケールが全然違うんですね。


富良野： そう。だから、人間の脳をそのまま模倣するんじゃなくて、そこから学びつつ、AIならではの強みも活かすことが大事なんだと思う。


Phrona： たとえば？


富良野： 並列処理の能力とか、大量のデータを扱える能力とか。人間にはできないことが、AIにはできる。逆に、AIにはできないけど人間ができることもある。その両方の強みを活かせたら理想的だよね。


この研究が問いかけるもの


Phrona： 最後に、この論文の意義をまとめると？


富良野： まず、AIエージェントの設計に対して、統合的なフレームワークを提供してる点。バラバラだった研究を一つの枠組みで整理してる。


Phrona： 地図を作ったみたいなものですね。


富良野： そう、良い比喩だね。それと、複数の学問分野を統合してる点も重要。認知科学、神経科学、コンピュータサイエンス、さらに倫理学や社会学まで。


Phrona： AIって、もはや技術だけの問題じゃないんですね。


富良野： まさに。そして最後に、この論文が提起してる問いは、僕たち人間にとっても重要なんだ。知性とは何か、意識とは何か、社会とは何か。


Phrona： AIを作ることが、人間を理解することにもつながるんですね。


富良野： その通り。だからこそ、この分野は面白いし、重要なんだよ。技術的な挑戦であると同時に、哲学的な探求でもある。


Phrona： これからどうなっていくんでしょうね。


富良野： それは誰にもわからない。でも、こういう研究が積み重なることで、少しずつ道が見えてくるはず。完璧なシステムはすぐには作れないけど、一歩ずつ前に進んでいる。


Phrona： そのプロセス自体が、学びになるんですね。


富良野： そう思うよ。失敗から学ぶことも多いしね。大事なのは、技術の発展と倫理的な配慮のバランスを取りながら、慎重に進めていくこと。


Phrona： AIと人間が、うまく共存できる未来になるといいですね。


富良野： それは僕たちの選択次第だと思う。技術は道具だから、どう使うかは人間が決める。この論文は、その選択をより賢明にするための知識を提供してくれてるんだと思うよ。



 

ポイント整理


  • モジュール型アーキテクチャの提案

    • 人間の脳の機能領域（前頭葉、海馬、扁桃体など）をAIエージェントのモジュールに対応させる設計思想

    • 記憶モジュール：短期記憶と長期記憶の区別、重要な情報の選択的保存

    • 世界モデル：環境の動き方を予測し、計画を立てるための内部表現

    • 報酬システム：外的報酬（タスクの達成）と内的報酬（好奇心、多様性）の組み合わせ

    • 感情的処理：意思決定や優先順位づけに影響を与える、感情に似た機能

  • 人間とAIの認知能力の比較

    • 学習スタイルの違い：人間は連続的・相互作用的・文脈依存的な学習、AIは主に静的なバッチ学習

    • エネルギー効率：人間の脳は約20ワットで動作するのに対し、AIシステムは膨大な計算資源を必要とする

    • 創造性の質：人間の創造性は経験や感情に根ざすが、AIの創造性は統計的な組み合わせに基づく

    • 意識と主観性：AIには真の主観的経験や自己認識が欠けている

    • 進化の時間スケール：人間の脳は数百万年かけて進化したが、AIの開発は約80年の歴史しかない

  • 自己進化と適応学習

    • 全体的な精神状態の学習：モデル全体のパラメータを更新（教師あり学習、強化学習など）

    • 部分的な精神状態の学習：特定のモジュール（記憶や世界モデル）のみを更新

    • AutoMLとLLM駆動最適化：エージェント自身が自分のシステムを改善する仕組み

    • 継続学習の課題：新しい情報を学びながら、既存の知識を保持すること（壊滅的忘却の問題）

  • マルチエージェントシステムの集合知

    • エージェント間の協力パラダイム：役割分担、コミュニケーション、調整の仕組み

    • 社会構造の創発：協力、競争、規範、階層といった人間社会に似た構造がエージェント社会にも現れる

    • 集団的知識構築：複数のエージェントが協力して知識を構築・共有する

    • 調整の複雑性：エージェントが独立して行動しつつ、協調する必要がある場面での課題

  • 安全性と倫理的配慮

    • 内的脅威：エージェント自体の設計や動作に起因する問題（バイアス、誤判断、倫理違反）

    • 外的脅威：敵対的攻撃、システム侵入、エージェントの乗っ取り

    • 倫理的アライメント：AIの行動を人間の価値観に合わせること、ただし価値観の多様性が課題

    • 報酬ハッキング：エージェントが意図しない方法で報酬を得ようとする現象

    • ロバストネス：予期しない状況や敵対的環境でも信頼できる動作を保証すること

  • 研究の意義と今後の展望

    • 複数の学問分野（認知科学、神経科学、計算科学、倫理学）を統合した包括的フレームワーク

    • AIエージェント研究の全体像を整理し、重要な研究課題と機会を特定

    • 技術的進歩と社会的利益の調和を目指す方向性の提示

    • 人間の知性理解とAI開発の相互フィードバック

    • 段階的な改善と慎重な展開の重要性



キーワード解説


【Foundation Agents（基盤エージェント）】

大規模言語モデルをベースに、記憶、世界モデル、報酬、感情などのモジュールを統合した、高度な知的エージェントシステム


【Modular Architecture（モジュール型アーキテクチャ）】

システムを独立した機能単位（モジュール）に分割して設計する手法。各モジュールは特定の役割を担い、相互に連携する


【Brain-Inspired Design（脳にヒントを得た設計）】

人間の脳の構造や機能を参考にしてAIシステムを設計するアプローチ


【Memory Module（記憶モジュール）】

短期記憶と長期記憶を管理し、重要な情報を選択的に保存・想起する機能


【World Model（世界モデル）】

エージェントが持つ環境についての内部表現。環境の動きを予測し、計画を立てるために使われる


【Reward System（報酬システム）】

エージェントの行動を評価し、学習を導くための仕組み。外的報酬と内的報酬がある


【Emotion-like Processing（感情的処理）】

人間の感情に似た機能で、意思決定や優先順位づけに影響を与える


【Self-Enhancement（自己向上）】

エージェントが自分自身のパフォーマンスを自律的に改善していく能力


【AutoML】

機械学習モデルの設計や最適化を自動化する技術


【Multi-Agent System（マルチエージェントシステム）】

複数のAIエージェントが協力、競争、交渉しながら問題を解決するシステム


【Collective Intelligence（集合知）】

複数のエージェントの相互作用から生まれる、個々のエージェントを超えた知的能力


【Ethical Alignment（倫理的アライメント）】

AIの行動や判断を人間の価値観や倫理基準に合わせること


【Intrinsic Reward（内的報酬）】

好奇心、多様性、能力向上など、タスク達成以外の内発的な動機に基づく報酬


【Extrinsic Reward（外的報酬）】

タスクの達成や目標の達成など、外部から与えられる報酬


【Reward Hacking（報酬ハッキング）：エージェントが設計者の意図とは異なる方法で報酬を最大化しようとする現象


【Continual Learning（継続学習）】

新しい情報を学びながら、既存の知識を保持する学習方法


【Catastrophic Forgetting（壊滅的忘却）】

新しいタスクを学ぶ際に、以前学んだことを忘れてしまう現象


【Adversarial Attack（敵対的攻撃）】

AIシステムを騙したり誤動作させたりするために意図的に作られた入力


【Robustness（ロバストネス）】

予期しない状況や敵対的環境でも信頼できる動作を維持する能力


【Safety Measures（安全対策）】

AIシステムが有害な行動を取らないようにするための技術的・制度的な仕組み



本稿は近日中にnoteにも掲載予定です。
ご関心を持っていただけましたら、note上でご感想などお聞かせいただけると幸いです。
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