AIはディープ・ラーニングで自らが多くのことを
学習することができるようになったし
生成AIとしてプログラム・ソースや画像などの
デバタル・コンテンツを生成できるようになった。

■ 大量のメモリとGPU

AIの開発者はAIを開発している途上でAIが使える
メモリを大きくすればそれだけAIの性能が大きくなることに
気づきメモリを次から次へと拡大していった。
AIの利用は新しいビジネス・モデルを生み
AIプロバイダーはAIの性能を競うために
AIのメモリと新しい高速の画像処理のためのGPUを
開発した。
結果、AIのためのデータ・センターが次から次へと
建設されている。
中国は大量のメモリを必要としないディープ・シークとしいう
AIを開発したが中国が販売しているネットワーク機器に
秘密裡にデータを収集する機能が見つかり
中国のAIは敬遠されている。

■ AI普及に伴うPCの価格高騰

今、半導体メーカーはAIのためのメモリやCPUの生産に
注力しており社内向けの小さなPCソーバーでも
価格が90万円以上に高騰している。
もちろんPCも３倍以上の値段となり
Windowsのバージョン・アップにも影響を与えることは
必至である。

■ 計画されている進化は

今後、一年間で計画されているAIの進化の予定をいくつか
紹介しよう。

(1) 2026～2027年に新しいAIがリリース

　2027年初頭までには新しいアーヘキテクチャーの
AIモデルが次々とリリースされる予定であり
　これらの新しいリリースのAIを受け入れる準備が
企業にも必要となる。

(2)HTMLを直接動作させるAIの登場

　今、具体的に計画されて一部は米国内だけで
　試験的に運用されているのが HTMLインターフェースを
動作させることができるAIの試験運用である。
　これができるとAI自身が入出力できるインターフォースを
持つことができるようになるということである。
　今はMCPサーバーでローカルPCのデータの入出力は
　できるようになったので次の段階としてHTMLの
　動作が1年以内にリリースされる予定である。
　これに対してオフィスクアトロでも
　AIのHTMLインターフェース技術を現在、開発中で
　近日中には発表を予定している。

(3)AIの論理思考モデルは?

現在のAIモデルが人間に比べて最も劣っている点は
AIが論理思考ができないということである。
AIの開発の最初は実は言語の翻訳モデルを作ることから
始まった。
　また別の機会に詳細に説明するが翻訳モデルが
現在のLLM(=大規模翻訳モデル)につながったと
　いうわけである。
　これによって理解するという能力がAIに備わったのであるが
論理的に物事を類推することは今のAIにはできない。
今のAIの思考力は当てずっぽうだけである。
当てずっぽうだけで人間のように確認することすらしない。
　今のAIに一番欠けているのは論理的思考能力である。
　果たして次世代のAIに論理思考の能力が備わるか
見ものである。