DeepMind発表ASIレポート：AIは研究開発の遅れを相殺できるが、物理的遅延はスーパーインテリジェンスの究極のブレーキ。

DeepMind発表ASIレポート：AIは研究開発の遅れを相殺できるが、物理的遅延はスーパーインテリジェンスの究極のブレーキ
動察Beatingの監視によると、GoogleのDeepMindは最新の研究レポートを公開し、汎用人工知能（AGI）からスーパーインテリジェンス（ASI）への飛躍は単一の社会的大変革ではなく、複数の科学分野にわたる連続的な突破の連鎖である可能性を指摘している。
従来の研究難易度増加のボトルネックに対して、レポートは、ムーアの法則を維持するために必要な研究者数は20世紀70年代の18倍になっているが、デジタルエージェントは無限に複製可能であり、人類は数時間で研究資源を20倍に増やすことができ、研究生産性の衰退を体系的に相殺できると述べている。
次に注目すべき3つの事柄は：関連資金が継続的に流入しているかどうか、チェーン上の取引量と保有量が拡大し続けているか、そしてプロジェクト側や規制側が新たな確認情報を出しているかどうかである。
一つの速報は感情が点火されたことを示すだけであり、その後のデータがそれがトレンドに沈殿するかどうかを決定する。
リスクもテーブルの上に置く必要がある：スーパーインテリジェンスへの進展には、拡張規模、アルゴリズムの進化、再帰的自己改善、複数エージェントの協調という4つの並行した道筋が存在する。
しかし、変革の過程では、データ壁、資源コスト、神経ネットワークのパラダイムの制約、研究難易度の増加、抽象的障壁の5つの大きなボトルネックに直面している。
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