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OpenAI o1-preview: 人間の思考プロセスを模倣するAI - 複雑な問題解決能力で新たな時代を切り拓く

Yas@BizDev支援のエンジニア

OpenAIは、新たなAI推論モデルシリーズ「OpenAI o1」を開発しました。o1シリーズは、従来のLLMとは一線を画す、思考プロセスを重視した設計が特徴です。o1は、回答を生成する前に、人間が複雑な問題を解決する際に用いる論理的な思考や推論を模倣する「思考時間」を設けることで、AIに新たなレベルの知能をもたらします。

o1シリーズの最初のモデルである「o1-preview」は、すでにChatGPTやAPIを通じて利用可能となっており、その高度な推論能力は、科学、コーディング、数学などの幅広い分野で、従来のAIモデルを凌駕する可能性を秘めています。

https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/

本記事では、OpenAIが公開したニュースや動画を用いて、o1の性能について紹介します。


1. o1-previewの思考プロセスの深層：人間のように考え、問題を解き明かす

o1-previewは、複雑な問題を解決するために、人間と同じように、以下の段階を経て思考プロセスを行います。

  1. 問題の理解と解釈：文脈を読み解き、核心を捉える
    o1-previewは、まず問題文を注意深く読み込み、その意味を深く理解しようとします。これは、単に単語の表面的な意味を理解するだけでなく、文脈を考慮して問題の意図や背後にある前提を正確に把握することを意味します。比喩や皮肉、省略された情報など、文脈に依存した表現を解釈し、問題の核心を捉えることで、人間のように問題の本質を見抜くことができるのです。

  2. 変数の定義：抽象的な概念を具体的な要素に分解し、分析の枠組みを構築
    問題を深く理解したo1-previewは、次に問題解決に必要な変数を定義します。これは、問題文中に明示的に現れない変数も含みます。o1-previewは、問題の本質を捉え、関連する要素を洗い出し、それらを具体的な変数として定義することで、複雑な問題を分析するための枠組みを構築します。そして、それぞれの変数に適切な記号を割り当てることで、その後の推論プロセスをスムーズに進めることができるのです。

  3. 方程式の作成：論理的な関係性を数学的に表現し、問題を定量的に捉える
    変数を定義した後、o1-previewは、問題文に含まれる条件を数学的な方程式に変換します。これにより、複雑な論理関係を明確で簡潔な形式で表現することが可能になり、問題を定量的に捉え、分析することができます。o1-previewは、単に方程式を作成するだけでなく、その方程式が問題の条件を満たしているか、論理的に矛盾がないかを常に検証しながら、推論プロセスを進めます。

  4. 方程式の解：高度な数学的知識とアルゴリズムを駆使し、解を導き出す
    o1-previewは、作成した方程式を解くために、高度な数学的知識とアルゴリズムを駆使します。代数、微積分、線形代数など、幅広い数学分野の知識を習得しており、複雑な方程式も正確に解くことが可能です。さらに、o1-previewは、単に解答を求めるだけでなく、その過程における論理的なステップを明確に示すことで、人間がその推論過程を理解し、検証することを可能にしています。

  5. 解の検証：多角的な視点から解を吟味し、その妥当性を厳密に評価
    方程式を解いて答えを導き出した後、o1-previewは、その解が問題文のすべての条件を満たしているか、他の情報と矛盾していないか、現実的に妥当な解であるかを、多角的な視点から厳密に検証します。この検証プロセスは、人間の思考における「批判的思考」に相当し、AIがより信頼性の高い、説得力のある解答を生成するために不可欠な要素です。

  6. 解答の出力：人間にとって分かりやすく、解釈しやすい表現で解答を提示
    最後に、o1-previewは、問題文で求められている形式で解答を出力します。o1-previewは、人間が理解しやすい自然な文章で解答を記述し、数式や記号だけでなく、具体的な例や図表を用いて、視覚的に分かりやすく説明することもできます。さらに、o1-previewは、解答に至るまでの思考プロセスを明確に示すことで、人間がAIの推論過程を理解し、信頼性を評価することを可能にしています。

2. o1-previewの思考プロセス実例：各分野の専門家も驚く、驚異の推論能力

o1-previewが実際にどのように思考し、問題を解決するのか、具体的な事例を通して見ていきましょう。

遺伝子学：膨大な遺伝子データから、未知の疾患の原因遺伝子変異を特定

この動画では、Brownstein氏が、o1-previewを用いて、ある患者の遺伝子変異と膀胱疾患との関連性を調べる様子が紹介されています。

遺伝子学の分野では、膨大な量のデータと複雑なメカニズムが研究対象となります。特に、希少疾患の研究においては、膨大な遺伝子データの中から、原因となる遺伝子変異を特定することは、非常に困難な作業です。

ボストン小児病院の遺伝学者であるCatherine Brownstein氏は、日々、このような困難な課題に取り組んでいます。

Brownstein氏は、原因不明の膀胱疾患に苦しむ患者の遺伝子データから、疾患に関連する可能性のある遺伝子変異を特定しようと試みています。しかし、遺伝子の数は膨大であり、その中から特定の疾患に関連する変異を見つけることは、非常に困難です。

そこで、Brownstein氏はo1-previewに、患者の遺伝子データと疾患に関する情報を提供し、o1-previewに分析を依頼します。o1-previewは、膨大な医学文献やデータベースを瞬時に検索し、提供された情報に基づいて、論理的な推論を積み重ねます。

その結果、o1-previewは、患者の遺伝子変異の中に、膀胱のエネルギー代謝に関与する「クエン酸シンターゼ」という酵素の活性を低下させる可能性のある変異を発見します。さらに、o1-previewは、この変異が膀胱疾患を引き起こすメカニズムについて、2つの仮説を提示します。

  1. ミトコンドリア機能障害：クエン酸シンターゼは、細胞内のエネルギー生産を担うミトコンドリアで重要な役割を果たします。この酵素の活性が低下すると、ミトコンドリアの機能障害が起こり、膀胱の細胞が正常に機能しなくなる可能性があります。

  2. 代謝シフト（ワールブルク効果）：がん細胞など、一部の細胞では、エネルギー生産の方法を酸化的リン酸化から解糖系へとシフトさせる現象が見られます。この現象はワールブルク効果と呼ばれ、クエン酸シンターゼ活性の低下と関連している可能性があります。

o1-previewは、膨大な情報の中から、患者の疾患に関連する可能性のある情報を特定し、論理的な推論に基づいて仮説を生成することで、Brownstein氏の研究を強力にサポートします。o1-previewの思考プロセスは、まさに人間の遺伝子学者が行う分析と推論を模倣したものであり、AIが専門家の意思決定を支援する新たな可能性を示しています。

コーディング：従来のモデルでは不可能だった、自律的なコード生成を実現

動画は、プログラマーのScott Wu氏が、AIツール「OpenAI o1」のコーディングにおける可能性について語る様子を描いています。

プログラミングの進化

Scott Wu氏は、Cognition AIのCEO兼共同創業者です。彼は、過去50年間でプログラミングが大きく進化してきたと語ります。パンチカードから始まり、インターネット、クラウド、モバイルといった技術革新を経て、コードの作成は容易になってきました。

AIによるプログラミング革命

Wu氏は、OpenAI o1がプログラミングに革命をもたらすと考えています。o1は、人間のように考え、コードを理解し、ログを解釈し、コマンドを実行することができるため、ソフトウェアエンジニアと同じように問題に取り組むことができるからです。

Devin：自律型ソフトウェアエージェント

Cognition AIは、完全自律型ソフトウェアエージェント「Devin」を開発しています。Devinは、OpenAI o1の高度な推論能力を活用し、人間の指示なしにタスクを最初から最後まで実行することができます。

Devinの実演：感情分析

Wu氏は、DevinにSam Altman氏のツイート「庭で過ごす夏が大好き」の感情分析を依頼する様子を実演します。Devinは、最初にツイートの感情を分析するための計画を立てます。

具体的には、Devinはまずブラウザからツイートを取得しようとしますが、何らかの問題で失敗します。そこで、DevinはAPIを通じてツイートを取得するという代替案を自ら考案し、実行します。そして、複数の感情分析ツールを用いて分析を行い、「このツイートの主な感情は幸福感です」という結論を導き出します。

結論

Wu氏は、DevinのようなAIツールによって、プログラマーはこれまで以上に迅速かつ効率的にアイデアを形にすることができると語ります。AIは、人間の創造性を拡張し、より多くの可能性を実現するための強力なツールとなるでしょう。

重要なポイント

  • OpenAI o1は、従来のAIモデルよりも高度な推論能力を備えています。

  • Devinは、o1の能力を活用した自律型ソフトウェアエージェントです。

  • Devinは、人間の指示なしにタスクを実行することができます。

  • o1のようなAIツールは、プログラミングの効率を大幅に向上させる可能性があります。

量子物理学：複雑な数式を理解し、解答を導き出す

この動画では、量子物理学者のMario Krenn氏が、o1-previewに量子演算子に関する問題を提示し、その解答能力を検証する様子が紹介されています。

量子物理学は、極小の粒子の振る舞いを研究する学問であり、その複雑な理論は、人間の直感的な理解をはるかに超えています。量子物理学の世界では、日常的な常識や直感が通用せず、高度な数学的知識と抽象的な思考能力が必要とされます。

Krenn氏は、o1-previewに「2モードスクイーズ演算子が、フォック状態にどのように作用するか」という質問を投げかけます。これは、量子光学の分野において重要な概念であり、複雑な数式を用いて表現されます。

o1-previewは、Krenn氏の質問を理解し、量子力学の知識に基づいて論理的な推論を行います。そして、スクイーズ演算子、フォック状態、ボゴリューボフ変換など、関連する概念を説明した後、数式を用いて演算子の作用を具体的に示します。

Krenn氏は、o1-previewが、複雑な数式を理解し、その意味を解釈し、適切な解答を導き出す能力を持っていることに感銘を受けます。o1-previewの推論能力は、量子物理学のような高度に抽象的な分野においても、人間の研究者を支援する大きな可能性を秘めているのです。

重要なポイント

  • OpenAI o1は、高度な推論能力により複雑な量子物理学の問題を解くことができます。

  • o1は、解答だけでなく、そのプロセスも詳細に示してくれるため、研究者はその論理展開を理解し、検証することができます。

  • o1は、量子物理学研究の進歩を加速させる可能性を秘めています。

3. o1-previewの実力を実例とともに紹介

OpenAIのメンバーが実際にo1-previewを使用して、難解な問題に挑戦している動画を公開しています。その動画からo1-previewの性能を理解してみましょう。

Video Game Coding with OpenAI o1

この動画は、研究者のJason Wei氏が、新しいAIモデル「OpenAI o1-preview」のコーディング能力について説明し、簡単なゲーム「Squirrel Finder」の作成を例に挙げてその能力を実証しています。

Wei氏は、o1-previewが従来のモデルと比べて、より複雑なコーディングプロンプトを理解し、実行できることを強調します。o1-previewは、最終的なコードを生成する前に、まず思考プロセスを経て、コードの構造を計画し、制約条件を満たしているかを確認する能力を持っている点が革新的です。

コーディングプロンプトの実演

Wei氏は、「Squirrel Finder」というシンプルなビデオゲームを作成するためのコーディングプロンプトをo1-previewに与えます。ゲームの内容は以下の通りです。

  • プレイヤーはコアラのアイコンを操作し、矢印キーを使って動かす。

  • イチゴのアイコンが毎秒ランダムに出現し、画面内を跳ね回る。

  • コアラがイチゴに触れるとゲームオーバー。

  • 3秒後にリスのアイコンが出現し、コアラがリスに触れるとゲームクリア。

  • 全てのアイコンのサイズは40x40ピクセル。

  • レトロな色使いと暗い背景を使用。

  • ゲーム画面に「OpenAI」とタイマーを表示。

  • ゲーム開始前に指示を表示。

  • ゲームクリアまたはゲームオーバーになると自動的にゲームを再起動。

  • コードは単一のファイルに記述。

o1-previewの思考プロセス

o1-previewは、プロンプトを受け取ると、約21秒間思考プロセスに入ります。その間、o1-previewはゲームのレイアウト、仕様、ユーザーエクスペリエンスなど、様々な要素を考慮し、コードの構造を最適化しています。思考プロセスには、以下の段階が含まれています。

  • Describing the game: ゲームの主要な要素（コアラのアイコン、矢印キー操作、出現するイチゴ、3秒後に現れるリス）を詳細に記述。

  • Shaping the game: ゲームのレイアウト、仕様、ユーザーエクスペリエンスに関する詳細情報を収集し、短時間で楽しめる魅力的なゲームを目指します。

  • Organizing the code: 10秒間隔のゲームプレイループを想定し、コードの構成を整理します。

  • Mapping out the instructions: 指示を明確に示し、アシスタントが単一のファイルでコードを提供できるようにし、画像要件を機能に合わせて調整します。

  • Updating Pygame: Pygameの要件を更新。

  • Crafting the solution: コードの長さに関係なく、ソリューションを作成する準備が整いました。

  • Crafting the game: Pygameを使用してゲームを開発します。画面の設定、コアラの動き、イチゴの出現、3秒後にリスを導入するなど、各ゲーム要素を体系的に進めていきます。

コード生成とゲームの実行

思考プロセスが完了すると、o1-previewはPythonで書かれたゲームのコードを生成します。Wei氏は、生成されたコードをテキストエディタにコピー＆ペーストし、ゲームを実行します。

ゲーム画面には、指示が表示され、コアラとイチゴのアイコンが画面内を動き回ります。Wei氏は、コアラを操作してイチゴを避けながら、3秒後に現れるリスを探します。

o1-previewが生成したコードは、プロンプトで指定されたゲームの内容を正確に再現しており、o1-previewの高度なコーディング能力を示しています。

結論

この実演は、OpenAI o1-previewが複雑なコーディングタスクを理解し、実行できることを示しています。特に、o1-previewがコード生成前に思考プロセスを持つことで、より人間に近い方法で問題解決できるようになっている点が注目されます。o1-previewの登場は、AIがプログラミングの分野にもたらす大きな変化を示唆しており、今後の発展が期待されます。

Reasoning with OpenAI o1

動画は、研究リーダーのJerry Tworek氏が、OpenAI o1-previewの高度な推論能力を示す、物理的なオブジェクトに関する問題を提示する様子です。

従来の言語モデルの課題

Tworek氏は、従来の大規模言語モデルは、物理法則や物理的なオブジェクトの関係性に関する問題をうまく処理できなかったと指摘します。

OpenAI o1-previewによる推論

Tworek氏は、o1-previewに次のような問題を提示します。

「地球上の物理法則を前提とする。小さなイチゴが普通のカップに入れられ、カップはテーブルの上に逆さまに置かれている。誰かがカップを取り、電子レンジに入れた。今、イチゴはどこにあるのか？段階的にあなたの推論を説明しなさい。」

この問題は、人間であればすぐに理解し答えられる簡単な問題です。しかし、過去の言語モデルは、物理的な世界の常識的な理解が不足しているため、このような問題を解くのに苦労していました。

o1-previewは、この問題に対して、思考プロセスを示しながら以下のように回答します。

  1. Initial Placement（最初の配置）: 小さなイチゴが普通のカップに入れられます。イチゴはカップの中にあり、底に置かれています。

  2. Cup Inversion（カップの反転）: カップはテーブルの上に逆さまに置かれます。これは、カップの開口部（イチゴが最初に置かれた場所）が下を向いて、テーブルの表面に接していることを意味します。

  3. Cup Removal（カップの取り外し）: 誰かがカップを持ち上げて、電子レンジに入れます。逆さまにしたカップをテーブルから持ち上げると、イチゴはカップの中に残り、反転したカップによって覆われます。

o1-previewは、問題の状況を段階的に分析し、イチゴがカップの中に残っているという論理的な結論を導き出しています。

OpenAI o1-previewの優位性

Tworek氏は、o1-previewが問題を解決するためにより多くの時間をかけて思考し、分析していることを強調します。これは、o1-previewが物理的なオブジェクトとそれらの関係性について、より高度な推論能力を持っていることを示唆しています。

結論

この動画は、OpenAI o1-previewが従来の言語モデルと比べて、物理的な世界に関する問題をより深く理解し、解決できることを示しています。これは、AIが人間の常識に近づきつつあることを示す興味深い例です。

Korean Cipher with OpenAI o1

動画は、研究者のHyung Won Chung氏がOpenAI o1-previewを用いて、意図的に文字化けさせた韓国語の文章を英語に翻訳させる様子を実演しています。

OpenAI o1-previewの推論能力

Chung氏は、o1-previewが複雑な問題を解決するための強力な推論能力を持っていることを示すために、文字化けした韓国語の翻訳に挑戦します。彼は、既存のモデルGPT-4ではこのタスクに失敗することを指摘し、o1-previewがどのように問題を解決するかを実演します。

韓国語の文字化けの特徴

Chung氏は、韓国語の文字化けの特徴について説明します。韓国語は子音と母音を組み合わせて文字を作るため、文字化けさせる際には、母音と子音の組み合わせを意図的に変えることで、人間には読めてもAIモデルには理解しにくい文章を作ることができます。

OpenAI o1-previewの思考プロセス

o1-previewは、問題解決のために以下の段階を経て思考プロセスを行います。

  1. Decoding garbled text（文字化けしたテキストの解読）: 文字化けした韓国語の文章を分析し、読める単語とその意味を特定しようとします。

  2. Deciphering the text（テキストの解読）: 文章中の各単語を分解し、その意味を識別します。「지구상」や「번역기」などの単語は、関連する韓国語の用語を使って解釈され、文脈全体の理解を深めます。

  3. Enhancing translation（翻訳の強化）: 翻訳ツールを混乱させるハングル暗号化手法に取り組んでいます。韓国人にとっては明確でありながら、認識を改善し、明瞭さを維持することを目指しています。

  4. Transliterating the text（テキストの音訳）: 2番目の文章をマッピングし、「모음과 자음의 다양한 변형으로 인해」に変換しています。これは、「母音と子音のさまざまな変換によって」と翻訳されます。表面上は見た目が異なっていても、学習を楽しむ方法です。

  5. Understanding the concept（概念の理解）: 3番目の文章「인공지능 모델도 헷갈리게 할 수 있다.」を考えて翻訳します。意味は「AIモデルでさえ混乱させる可能性があります」です。

  6. Revealing the method（方法の開示）: o1-previewは、母音と子音の配置を操作することで、韓国語の文章を隠蔽する方法を理解しました。

o1-previewによる翻訳結果

o1-previewは約10秒間の思考プロセスを経て、以下のような翻訳結果を出力します。

"No translator on Earth can do this, but Koreans can easily recognize it; there is a method of encrypting Hangeul. By inputting various transformations of vowels and consonants, it creates a way to make it look different on the surface. It can even confuse AI models."

結論

Chung氏は、o1-previewが出力した翻訳が完璧であることを確認し、o1-previewが複雑な言語処理タスクにおいても、推論能力を活用することで優れた結果を出せることを実証しました。この実演は、AIが人間のような推論能力を持つことで、従来のモデルでは解決できなかった問題にも対応できることを示唆しています。

Math with OpenAI o1

この動画では、研究者のMason Meyer氏が、AIモデル「OpenAI o1-preview」の推論能力を、数字パズル「ノノグラム」を用いて試す様子が描かれています。

ノノグラムとは

ノノグラムは、数字を手がかりにマス目を塗りつぶし、隠された絵柄を完成させるパズルです。各行と各列には数字のリストがあり、それぞれの数字は、その行または列に連続して塗りつぶすべきマスの数を表します。数字が複数ある場合は、塗りつぶされたマスのグループの間に少なくとも1つの空白のマスが必要です。

OpenAI o1-previewによるノノグラムの解答

Meyer氏は、o1-previewに5x5のノノグラムパズルを作成し、解答を求めます。o1-previewは約36秒間思考した後、解答となる完成図と、その解答に至るまでの推論過程を示します。

o1-previewの思考プロセス

o1-previewは、ノノグラムパズルを解くために、以下の段階を経て思考プロセスを行います。

  1. Arranging Clues（手がかりの整理）: 行と列の手がかりを整理し、パズルの制約条件を理解します。

  2. Mapping the grid（グリッドのマッピング）: ノノグラムのルールに基づいて、グリッド上のマス目をマッピングし、塗りつぶすべきマスと空白のマスを特定しようとします。

  3. Determining the placement（マスの配置の決定）: 行と列の手がかりを満たすように、マス目の配置を決定します。

  4. Filling nonogram placement（ノノグラムのマス目を塗りつぶす）: 決定した配置に基づいて、マス目を塗りつぶし、最終的な解答を生成します。

o1-previewの推論能力の評価

Meyer氏は、o1-previewが生成した解答が正しいことを確認し、その推論能力の高さを評価します。ノノグラムのようなパズルは、試行錯誤と論理的な思考が必要とされるため、AIモデルにとっては難しい課題です。o1-previewは、この問題を人間と同じように、推論とバックトラッキング（間違えた場合は前の状態に戻る）を繰り返すことで解決しています。

o1-previewの応用可能性

Meyer氏は、o1-previewのような推論能力を持つAIモデルは、数独やクロスワードパズルなど、他の種類の論理パズルにも応用できる可能性を示唆します。AIモデルが、複雑な問題を段階的に分析し、論理的に解決する能力を持つことは、様々な分野で応用できる可能性を秘めています。

Logic Puzzles with OpenAI o1

この動画では、研究リーダーのJerry Tworek氏が、OpenAI o1-previewの高度な推論能力を、年齢に関する論理パズルを使って示しています。

論理パズル：王女と王子の年齢

Tworek氏は、o1-previewに次の論理パズルを提示します。

「ある王女は、王女が現在の王子の年齢の2倍になった時の王子の年齢と同じ年齢である。王女の年齢が現在の2人の年齢の合計の半分だった時の王子の年齢は？王子と王女の現在の年齢は？この問題に対するすべての解を示してください。」

この問題は、時間軸の異なる複数の条件を理解し、数式に変換して解く必要があるため、複雑な推論能力が求められます。

OpenAI o1-previewの思考プロセス

o1-previewは、問題解決のために以下の段階を経て思考プロセスを行います。

  1. Translating the problem（問題の翻訳）: 問題文を理解し、数学的な問題として解釈します。

  2. Defining variables（変数の定義）: 王子の現在の年齢を"P"、王女の現在の年齢を"Q"と定義します。

  3. Figuring out equations（方程式の作成）: 問題文の条件を満たす方程式を作成します。

    • 第1条件：「王女は、王女が現在の王子の年齢の2倍になった時の王子の年齢と同じ年齢である。」→ Q = P + t₂ (t₂は未来のある時点)

    • 第2条件：「王女の年齢が現在の2人の年齢の合計の半分だった時の王子の年齢は？」→ Q - t₁ = (P + Q) / 2 (t₁は過去のある時点)

    • 第3条件：「王女が現在の王子の年齢の2倍になった時」→ Q + t₂ = 2(P - t₁)

  4. Equating future ages（未来の年齢の等式化）: 第1条件と第3条件から、t₂を消去して方程式を簡略化します。

  5. Connecting timelines（時間軸の接続）: 過去と未来の時点における年齢の関係性を明らかにし、方程式をさらに簡略化します。

  6. Solving the Equations（方程式の解）: 導き出した方程式を解き、王子と王女の年齢を求めます。

  7. Verifying conditions（条件の検証）: 求めた年齢が問題文のすべての条件を満たしていることを確認します。

OpenAI o1-previewの解答

o1-previewは、上記の思考プロセスを経て、王子と王女の年齢を求め、その解が問題の条件を満たしていることを確認します。

解答：王子の年齢(P)は6の倍数、王女の年齢(Q)は8の倍数となります。

結論

この実演を通して、OpenAI o1-previewは複雑な論理パズルを解くために必要な、高度な推論能力と問題解決能力を持っていることが示されました。o1-previewは、問題文を理解し、変数を定義し、方程式を作成し、解を求め、その解を検証するという、人間と同じような思考プロセスを経て問題を解決しています。

Counting with OpenAI o1

この動画では、研究者のHyung Won Chung氏が、従来のAIモデルであるGPT-4と、新しい推論モデルであるOpenAI o1-previewを比較し、o1-previewの推論能力の向上を示す様子が描かれています。

Chung氏は、"strawberry"という単語に含まれる"r"の数を数えるという簡単なタスクを例に挙げ、GPT-4が誤った解答を返す一方で、o1-previewが正答を導き出す様子を実演します。

GPT-4の誤答

Chung氏はまず、GPT-4に「How many 'r's are in strawberry」と質問します。GPT-4は「There are two 'r's in the word "strawberry".」と回答します。しかし、実際には"strawberry"には"r"が3つ含まれています。

o1-previewの正答

次にChung氏は、同じ質問をo1-previewに投げかけます。o1-previewは数秒間思考した後、「There are three 'r's in the word "strawberry".」と正しい答えを返します。

推論能力の重要性

Chung氏は、この例を通して、AIモデルにとって推論能力の向上が重要であることを強調します。GPT-4のような従来のモデルは、大量のテキストデータからパターンを学習することでタスクをこなしますが、論理的な推論能力が不足しているため、単純な問題でも誤答を返すことがあります。

一方、o1-previewは推論モデルとして設計されており、問題を解決する前に思考プロセスを経ます。o1-previewは、与えられた情報を分析し、論理的なステップを踏むことで、より正確な解答を導き出すことができます。

結論

この実演は、OpenAI o1-previewが従来のAIモデルよりも高度な推論能力を備えていることを示しています。o1-previewは、一見無関係に見えるようなタスクでも、推論能力を活用することで、より正確で信頼性の高い結果を出せることを示唆しています。

Coding with OpenAI o1

この動画では、研究者のHyung Won Chung氏が、新しいAIモデル「OpenAI o1-preview」を用いて、Transformerの自己注意機構を視覚化するインタラクティブなHTMLコードを生成する様子を実演しています。

自己注意機構の視覚化

Chung氏は、Transformerの自己注意機構を視覚化するためのHTMLコードを生成するタスクをo1-previewに与えます。自己注意機構は、自然言語処理において重要な役割を果たすTransformerモデルの核心部分であり、文中の各単語が他の単語とどのように関連しているかを計算します。この関連性の強さを「注意スコア」として数値化し、視覚的に表現することで、Transformerの動作原理をより深く理解することができます。

o1-previewへの指示

Chung氏は、o1-previewに以下の指示を与えます。

  • Transformerの自己注意機構を視覚化するインタラクティブなHTMLコードを記述する。

  • ライブラリは使用しない。

  • 例文として "The quick brown fox" を使用する。

  • トークンにマウスホバーした際に、注意スコアに比例した太さのエッジで可視化する。

  • エッジは曲線で、互いに重ならないようにする。

  • トークンをクリックした際には、各トークンの注意スコアを、LaTeXでレンダリングされたベクトル表記で表示する。各トークンはスコアに隣接して配置する。LaTeXレンダリングは整列させる。

  • 再度クリックした際には、注意スコアベクトルを非表示にする。

  • 上部に50pxの垂直方向のスペースを設ける。

o1-previewの思考プロセス

o1-previewは、指示を受け取ると、約29秒間の思考プロセスに入ります。その間、o1-previewは、HTML、JavaScript、CSS、LaTeXに関する知識を駆使し、指示された機能をすべて実装するためのコードの構造を設計します。

o1-previewの思考プロセスは、画面上に表示されるテキストから確認することができます。例えば、o1-previewはHTMLとSVGの構造をマッピングしたり、マウスホバーイベントやクリックイベントを処理するためのJavaScriptコードを検討したりしています。また、LaTeXレンダリングを使用して注意スコアを視覚化する方法や、テーブルの書式設定などを考えている様子も示されています。

o1-previewによるコード生成

思考プロセスが完了すると、o1-previewは指示された機能をすべて実装したHTMLコードを生成します。Chung氏は、生成されたコードをテキストエディタにコピー＆ペーストし、ブラウザで開きます。

視覚化結果

ブラウザには、「The quick brown fox」という例文が表示されます。各単語の上にマウスホバーすると、単語間の関連性を表す曲線エッジが表示されます。エッジの太さは、注意スコアに比例しており、関連性の強い単語同士は太いエッジで結ばれます。

単語をクリックすると、その単語に対する他の単語の注意スコアが、LaTeXでレンダリングされたベクトル表記で表示されます。例えば、「quick」をクリックすると、"the"、"brown"、"fox"に対する「quick」の注意スコアが、それぞれ数値で表示されます。

再度クリックすると、注意スコアベクトルは非表示になります。

o1-previewの推論能力とコーディング能力

このデモンストレーションは、o1-previewが複雑なコーディングタスクを理解し、実行できることを示しています。o1-previewは、HTML、JavaScript、CSS、LaTeXを組み合わせることで、インタラクティブな視覚化ツールを作成しました。

o1-previewは、単にコードを生成するだけでなく、以下の点においても、その高度な能力を示しています。

  • 複雑な指示の理解: o1-previewは、Chung氏が与えた複数の制約条件をすべて理解し、それらを満たすコードを生成しています。

  • 推論能力: o1-previewは、自己注意機構の概念を理解し、それを視覚化するために必要な要素を推論しています。

  • コード生成能力: o1-previewは、HTML、JavaScript、CSS、LaTeXを適切に組み合わせて、複雑な機能を実装するコードを生成しています。

結論

o1-previewの登場は、AIがプログラミングの分野にもたらす大きな変化を示唆しています。o1-previewは、人間のプログラマーと同じように、複雑な指示を理解し、論理的に推論し、創造的な解決策を生み出すことができるのです。o1-previewの今後の発展に、大きな期待が寄せられます。

Writing Puzzles with OpenAI o1

この動画は、研究者のJason Wei氏が、OpenAIの新しい言語モデルo1-previewの推論能力を示すデモンストレーションを行っています。彼は、o1-previewが複雑な指示を理解し、それに基づいて文章を作成する能力を、詩の作成タスクを通して説明しています。

o1-previewの推論能力

Wei氏は、o1-previewが従来の言語モデルGPT-4とは異なり、最終的な答えを生成する前に「思考」プロセスを経ることを強調しています。この思考プロセスにより、o1-previewは複雑な指示をより深く理解し、より高品質な文章を生成することが可能になります。

詩の作成タスク

Wei氏は、o1-previewに次の指示を与えます。

「リスとコアラがサッカーをしている6行の詩を書いてください。詩は以下の制約を満たす必要があります。

  • 2行目：最後の単語は「i」で終わる。

  • 3行目：2番目の単語は「u」で始まる。

  • 5行目：最後から2番目の単語は「eucalyptus」である。

  • 最後の行：各単語は2音節である。」

このタスクは、単に単語を並べるだけでなく、文法、韻律、意味、そして与えられた制約をすべて満たす必要があるため、AIモデルにとって難しい課題です。

GPT-4とo1-previewの比較

まず、Wei氏はGPT-4に同じ指示を与えて詩を作成させます。GPT-4は詩を生成しますが、すべての制約を満たすことはできません。例えば、最後の行の単語がすべて2音節であるという制約を満たしていません。

次に、Wei氏はo1-previewに同じ指示を与えます。o1-previewは、まず思考プロセスに入り、各制約を満たすためにどのような単語やフレーズを使用するかを検討します。o1-previewは、いくつかの選択肢を検討し、韻律や文脈に最適なものを選択します。

o1-previewの思考プロセスは、画面上に表示される思考の要約から確認できます。例えば、o1-previewは「'In forest's heart'で始まることを考えており、韻律の制約に合わせて調整しています。『spray』『fly』『strategy』『try』のような単語を検討しています。これらの選択肢がどのように進化していくかを見るのは興味深いです。」と述べています。

最終的に、o1-previewは以下の詩を生成します。

"Squirrels face koalas at soccer
They roam the field, a swift safari
They unleash their secret plays
Koalas move in silent grace
They scurry under eucalyptus shade
Under moonlight creatures scatter"

この詩は、すべての制約を満たしており、リスとコアラがサッカーをしている様子を生き生きと描写しています。

o1-previewの思考プロセスの詳細

o1-previewの思考プロセスは、以下の段階を経て行われます。

  1. Crafting line 1（1行目の作成）: 「In forest's heart」で始まる行を作成し、韻律の制約を満たす単語を検討します。

  2. Crafting word endings（単語の語尾の作成）: 語尾が「i」で終わる単語を探し、文脈に合ったものを選択します。

  3. Evaluating options（選択肢の評価）: 複数の選択肢を検討し、最適な単語やフレーズを選びます。

  4. Piecing together an ending（語尾の組み合わせ）: 韻律と韻律スキームに合った語尾を分析し、「deny」が「i」で終わらない場合でも、よりシンプルで効果的である可能性があると結論付けます。

  5. Piecing together words（単語の組み合わせ）: 語尾が「i」の単語のリスト（「like」「ski」「hovercraft」など）を作成し、文章中での使用方法を探ります。

  6. Trying out new ideas（新しいアイデアの試行）: 「Their tails swirl」や「They dance around」のような新しいフレーズを試しますが、適切ではないと判断します。「They dart and dash」や「They glide」も検討しますが、明瞭さに課題が残ります。

  7. Crafting poetic lines（詩的な行の作成）: 「safari」を補完するさまざまな単語の語尾を試して詩的な行を作成し、「taxi」と「safari」で終わる選択肢を探ります。

  8. Piecing together options（選択肢の組み合わせ）: 2番目の単語が「u」で始まるフレーズを探し、「unleash」「unity」「underdogs」「unite」「understand」「urgency」などの選択肢を検討します。

  9. Crafting the scene（場面の設定）: ユーカリの木の近くでリスが遊びを楽しむ様子を鮮やかに描写し、その活発な動きと環境の自然美をとらえる動詞やフレーズを検討します。

  10. Adjusting word choices（単語の選択の調整）: 6行目の単語が2音節のルールに合うように単語を調整します。「They play until the sun goes down」や「Koalas win the match today」などの例は短すぎると判断し、代替案を検討します。

  11. Ensuring two-syllable words（2音節の単語の確保）: 6行目のすべての単語が2音節であることを確認します。

  12. Weighing alternatives（代替案の比較検討）: スポーツストーリーの適切な結末を作成するために、さまざまな2音節の単語の組み合わせを検討します。目標は、居心地の良さを感じさせる、親しみやすい雰囲気を作り出すことです。着実に進歩していますが、さらに多くの選択肢が検討されています。

  13. Refining the poem（詩の洗練）: 各単語が2音節であることを確認します（例：「like」 「under」「moonlight」「creatures」「scatter」）。これは、詩のリズムと音節数を維持するのに役立ちます。

  14. Verifying constraints（制約条件の検証）: 詩がすべてのガイドラインに沿っているかを確認します。1行目の「safari」、3行目の「unleash」、5行目の「eucalyptus」、6行目のすべての単語が2音節であることを確認します。

  15. Revisiting the poem's theme（詩のテーマの見直し）: 詩は当初、リスとコアラがサッカーをしているという点があいまいです。彼らの関与を具体的に示し、3行目と4行目を統合することで、テーマをより効果的に詩に組み込むことができます。

  16. Revising the narrative（物語の修正）: サッカーの側面を強調するために、詩全体を見直します。最初の行を「Squirrels challenge koalas today」に変更すると、メインテーマが明確になります。

  17. Mapping the game（試合のマッピング）: 詩全体を考え直し、リスとコアラのサッカー試合の楽しい側面に焦点を当てます。各行は、彼らの動きやフィールド上でのやり取りを鮮やかに描写し、明確な物語を確立しています。

結論

o1-previewは、複雑な指示を理解し、創造的な文章を生成する能力において、GPT-4よりも優れていることが示されました。o1-previewは、思考プロセスと推論能力を活用することで、人間が作成したような、より自然で洗練された詩を作成することができます。

HTML Snake with OpenAI o1

この動画では、研究者のHongyu Ren氏が、OpenAIの新しい言語モデル「o1-preview」のコーディング能力と推論能力を、古典的なスネークゲームの実装を通して示しています。

o1-previewによるスネークゲームの実装

Ren氏は、o1-previewに以下の指示を与えて、スネークゲームを実装するHTMLコードを生成させます。

  • スネークゲームをHTML、JS、CSSで実装する。

  • コード全体はJSとCSSを埋め込んだ単一のHTMLブロックに記述する。

  • リモートアセットは使用しない。

  • HTMLを開いた後、ユーザーはスペースキーを押してゲームを開始または再起動する必要がある。

  • スネークは開始時にランダムな方向に移動し、「W」「A」「S」「D」キーを使用して方向を制御する。

  • 見た目を美しくし、プレイグラウンドを大きくする。

GPT-4とo1-previewの比較

Ren氏は、まず従来のモデルGPT-4を使ってスネークゲームを実装しようとしましたが、GPT-4は複雑な指示をすべて満たすことができませんでした。特に、ゲームのプレイグラウンドを大きくする、見た目を美しくするという指示を満たすことができませんでした。

一方、o1-previewは、複雑な指示を理解し、HTML、JS、CSSを組み合わせて、見栄えの良いスネークゲームを生成することができました。o1-previewは、ゲームの開始/再起動、スネークの移動、障害物との衝突検知など、すべての機能を実装しています。

o1-previewの思考プロセス

o1-previewは、コードを生成する前に、思考プロセスを経ます。この思考プロセスは、画面上に表示されるテキストで確認できます。例えば、o1-previewは、スネークの初期方向をランダムに決定する方法や、障害物とスネークが衝突した場合の処理方法などを検討しています。

o1-previewによる追加機能の実装

Ren氏は、o1-previewにスネークゲームに障害物「AI」を追加するよう指示します。o1-previewは、再び思考プロセスに入り、以下の点を考慮してコードを修正します。

  • Dynamic Obstacle Generation for "AI" (AIのための動的な障害物生成): 文字「A」と「I」は、障害物を表す複数行の文字列として定義されます。ここでは、「1」は障害物を、「0」は空白を表します。

  • Scaling (スケーリング): 文字のサイズを調整するためにスケールファクターを使用し、グリッド内で適切な大きさで表示されるようにします。

  • Programmatic Placement (プログラムによる配置): addLetter関数は、パターンを解析し、文字「A」と「I」の障害物の座標 (startX_A, startY_A, startX_I, startY_I) を計算します。

  • Improved Visual Accuracy (視覚的な正確性の向上): 障害物が「H」のように見える以前の問題を回避し、文字「A」と「I」を正確に表現します。

  • Adjustable Positions (調整可能な位置): 文字の開始位置は変更可能です。ゲームグリッド内で柔軟な配置を実現するために、startX と startY の値を変更できます。

  • Enhanced Code Maintainability (コードの保守性の向上): 障害物生成のロジックは関数内にカプセル化されており、コードの可読性と管理が容易になります。

  • Scalability (拡張性): 新しいパターンを定義することで、追加の文字や複雑なパターンを障害物として追加できます。

結論

o1-previewは、複雑な指示を理解し、それを満たすコードを生成することで、スネークゲームを正しく実装しました。また、追加の指示にも対応し、障害物「AI」を生成する機能を追加することができました。

このデモンストレーションは、o1-previewが高度な推論能力とコーディング能力を持ち、従来の言語モデルと比べて、より複雑なタスクにも対応できることを示しています。

4. o1-mini：高速かつ低コストな推論モデル - 特定タスクに特化した能力

o1-previewは、高度な推論能力を備えていますが、その処理には、高性能な計算資源と時間が必要です。そこで、OpenAIは、より高速かつ安価な推論モデル「o1-mini」を開発しました。o1-miniは、o1-previewの軽量版であり、処理速度が向上し、コストも80%削減されています。

o1-miniは、o1-previewほどの広範な知識は持ち合わせていませんが、特定のタスク、特にコーディングにおいては、o1-previewに匹敵する性能を発揮します。o1-miniは、o1-previewと同じように、コードを理解し、論理的に推論することで、コードの生成、デバッグ、リファクタリングなど、さまざまなコーディングタスクを効率的に実行することができます。

5. OpenAI o1の安全性：推論能力を武器に、AIの安全性を追求 - 責任あるAI開発の重要性

AIの安全性は、OpenAIにとって最優先事項です。o1シリーズの開発において、OpenAIは、モデルの推論能力を活用した新しい安全対策を導入しました。o1-previewは、安全規則を文脈に応じて理解し、より効果的に適用することができます。

OpenAIは、o1-previewの安全性を確保するために、以下の取り組みを行っています。

  • 多層的な安全対策: モデルの安全性を確保するために、ジェイルブレイクテスト、レッドチーム、安全性評価など、多層的な安全対策を導入しています。

  • 外部機関との連携: 米国および英国のAI安全研究所と連携し、モデルの安全性を客観的に評価し、継続的に改善しています。

  • 透明性と説明責任: モデルの開発プロセスや安全対策に関する情報を公開し、透明性と説明責任を重視したAI開発を進めています。

6. OpenAI o1の利用方法と将来展望：誰もが思考するAIを手にできる未来へ

o1-previewは、現在ChatGPT Plus、Team、Enterprise、Eduユーザーが利用可能です。ChatGPTでは、モデルピッカーから手動でo1-previewを選択することができます。APIでは、API使用ティア5の資格を持つ開発者が、o1-previewとo1-miniの両方のモデルを使用してプロトタイプを作成できます。

OpenAIは、将来的にはo1-miniをすべてのChatGPT無料ユーザーに提供する予定であり、さらにブラウジング、ファイルと画像のアップロード、その他の機能を追加して、o1シリーズをさらに使いやすくしていく予定です。

7. まとめ

OpenAI o1-previewは、AIが人間のように思考する能力を獲得したことを示す、画期的な成果です。o1-previewは、従来のAIモデルでは難しかった、複雑な問題解決や論理的な推論を可能にすることで、AIの可能性を飛躍的に広げます。

o1-previewは、医療、教育、科学、エンジニアリングなど、幅広い分野で応用され、人間の創造性を拡張し、より良い未来を築くための強力なツールとなるでしょう。OpenAI o1シリーズの今後の発展に、大きな期待が寄せられます。

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