インテリジェンスの転換点となる年：Dr. Ben Goertzelが描く2026年のAI情勢

実験的な新奇性から重要なインフラへと世界の人工知能（AI）が急速に移行する中で、Dr. Ben Goertzelほど強い影響力を持つ声は少ないです。20年前に「Artificial General Intelligence（汎用人工知能）」という用語を広めたことで「AGIの父」として知られるGoertzelは、現在Artificial Superintelligence (ASI) AllianceのCEOを務めています。彼の最新の包括的な予測によれば、2026年は一過性の大事件によって定義されるのではなく、機械が世界を知覚し、推論し、相互作用する方法を根本的に変える「着実な進展の蓄積」によって特徴づけられるだろうと示唆しています。

業界の観察者や開発者にとって、Goertzelのロードマップは、AIが大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）の限界を超え、真の記憶、創造性、そして物理的エージェンシーを備えたシステムへと向かう未来の一端を示しています。Creati.aiでは、彼の9つの予測を分析し、来る年の軌跡を理解しました。

認知アシスタントとクリエイティブメディアの進化

Goertzelが予期する最初の大きな変化は、AIアシスタントの成熟です。現在のバージョンは言語の流暢さでは印象的ですが、連続性に欠けています。彼らは「非常に忘れっぽく」、各セッションを白紙として扱います。

チャットボットから長期的パートナーへ

2026年までに、業界は**認知アーキテクチャ（cognitive architecture）**に基づいたアシスタントへと軸足を移すと予想されます。今日のステートレスなモデルとは異なり、これらの次世代エージェントは機能的な長期記憶を備えるでしょう。過去のやり取りを想起するだけでなく、ユーザーの目標、嗜好、複雑な多段階プロジェクトに関する累積的な理解を構築します。この移行は、受動的な質疑応答型ボットから、明示的に述べられる前にニーズを予測できる自律的行動が可能なエージェントへの転換を意味します。

派生的なアートを越えて

クリエイティビティの領域では、Goertzelは現在の生成AI（Generative AI）を支配するリミックス文化からの離脱を予測しています。MidjourneyやSunoのようなツールはコンテンツ作成を民主化しましたが、その出力は既存のスタイルの洗練されたコラージュのように感じられることが多いです。来る年には、標準的な拡散手法を超えた新しい計算的創造性の手法を利用するシステムが登場します。これにより、既存の要素の単なる組み合わせではなく、新しい美学を発明するような真の新規性を備えた音楽や視覚芸術が生み出されるでしょう。

シネマ的アニメーション

コンテンツ生成の速度も加速します。Goertzelは、現在のビデオ生成ツールの制限—短くまとまりのないクリップに留まることが多い—が打ち破られると予測しています。AIは長編アニメーションの技術を習得し、物語の流れと視覚的連続性を理解するようになるでしょう。このブレイクスルーにより、これまでチームと数ヶ月の制作期間を要した放送品質のアニメーションコンテンツを、インディペンデントなクリエイターや小規模スタジオが制作できるようになります。

ハードサイエンス、企業信頼性、ガバナンス

企業セクターにとって最も重要な発展は、AIモデルの信頼性と推論能力に関わるものかもしれません。AIが虚偽を自信たっぷりに断定してしまう「幻覚（hallucination）」問題は、ハイステークス産業での導入の大きな障壁でした。

根拠あるビジネスインテリジェンス

Goertzelは、言語能力を**記号的推論（symbolic reasoning）**に基づかせるAIモデルへの移行を見通しています。ニューラルネットワークと論理ベースの処理を統合することで、これらのシステムは定量的かつ関係性を持つビジネスデータを新たな信頼性で扱えるようになります。重要なのは、これらのシステムが自分たちの「知らないことを知る」メタ認知能力を備え、ビジネスリーダーが実際に意思決定の根拠にできる回答を提供する点です。

解けない問題の解決

学術分野では、AIは標準化されたオリンピアード問題の解決を超えて、真の数学的最前線に取り組む段階へ進むとされています。Goertzelは、2026年にAIが長年未解決だった数学的課題に重要な貢献をし、場合によってはクレイ・ミレニアム賞問題（Clay Millennium Prize problems）のような深遠な課題に光を当てる可能性があると予測しています。これは、抽象的推論において真に超人的な能力をAIが示す転換点となるでしょう。

アルゴリズムによるガバナンス

人間の組織の複雑性も2026年のターゲットです。Goertzelは、資源配分、人員調整、戦略的意思決定を支援するために設計されたAIエージェントの台頭を予見しています。この有用性は従来の企業を超え、調整の問題に長年苦しんできた分散型自律組織（Decentralized Autonomous Organizations、DAOs）のような新しい構造にも及び、AIはこれらの問題を解決するのに独自の適性を持ちます。

物理と言語の分断を埋める

AI革命の多くはサーバーや画面に限定されてきましたが、2026年はAIが物理世界に根を下ろし、接続されていない人々に届き始める年になると期待されます。

「混沌とした」現実世界でのロボティクス

工場の制御された環境と、人間の家庭の混沌とした現実とのギャップは大きいです。しかしGoertzelは、オフィスや公共空間を混乱せずに移動できる**ヒューマノイドロボティクス（humanoid robotics）**において大きな進展があると予測しています。これらのロボットは空間コンテクストを理解し、物品の受け渡し、ドアの開閉、肉体労働の補助といった実用的な作業を実行します。すべての家庭に完全自律の「Rosie the Robot」がすぐに普及するとは限りませんが、デモ動画から実用的なユーティリティへの移行は明白になるでしょう。

支持されない人々のための音声から音声へ

世界規模で見ると、AIはオンライン上に十分な書記表現がない数十億の人々を包摂する可能性を持っています。Goertzelは、非優勢言語向けにカスタマイズされた音声間翻訳システムで実質的な進展があると予測しています。この発展は、事実上グローバルなインターネットから締め出されてきた言語的マイノリティにデジタル革命の恩恵をもたらし、重要なデジタルディバイドを埋めることができるでしょう。

ワイルドカード：AGIの到来

最後に、Goertzelは議論の核心である人工汎用知能（Artificial General Intelligence（AGI））の出現に触れます—人間が行えるあらゆる知的作業をこなせるシステムです。

彼は2026年の到来を「可能性はあるが高くはない」と見ており、自身の最良の推定を2027年か2028年寄りに置いていますが、分野の進行速度は確実性を許さないと強調します。AGIへの道筋は単なる大規模言語モデルのスケーリングだけではなく、彼のチームのHyperonプロジェクトのようなニューロシンボリック・アーキテクチャ（neuro-symbolic architectures）や世界モデル化アーキテクチャ（world-modeling architectures）といった代替的アプローチにある可能性が高いと述べています。もし2026年にAGIが到来すれば、Goertzelはこのリスト上の他のすべての予測が「脚注」になるだろうと認めています。というのも、その技術は触れるあらゆる領域を急速に変革するからです。

予測の要約

以下の表は、Dr. Ben Goertzelが示した2026年のAI情勢に関する9つの主要予測をまとめたものです。

結論

Dr. Goertzelの2026年に関する予測は、テクノロジーが「新奇性からインフラへ」と成熟していく姿を描いています。注目は印象的なデモから、信頼できる、根拠に基づいた、そして物理的に存在するシステムへと移っています。開発者や企業にとってメッセージは明確です：実験段階のAIの時代は終わりつつあり、統合され、エージェント化され、信頼できるAIの時代が始まろうとしています。AGIが予定より早く到来するかどうかにかかわらず、来年は機械知能が人間生活の織り成す布に統合されるうえで決定的な時期となるでしょう。