AGI実現への道筋示す：Google DeepMindが特定した10の認知能力と評価フレームワーク

Google DeepMindは、汎用人工知能（AGI）の進捗を測定するための認知フレームワークをまとめた論文を発表した。AIシステムの知性を客観的に評価する実証ツールが不足している現状を受け、認知科学を基盤とした新たな評価手法を提案している。

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AGI（汎用人工知能）は科学的発見の加速や人類が抱える難題の解決を担う切り札として期待される一方、その知能を客観的に測る尺度の欠如が実現への距離感を不透明にしている。

Google DeepMindはこの状況を打破するため、AGI実現に向けた進捗を測定するフレームワークを提示した論文「Measuring Progress Toward AGI: A Cognitive Framework」を2026年3月17日（米国時間）に公開した。

論文の著者である研究者ライアン・バーネル氏とプロダクトマネジャーのオラン・ケリー氏は、AGIが科学的発見を加速させ社会課題の解決に寄与する可能性に触れつつ、その進捗を把握する実証的ツールが不足している点を指摘している。

両氏は心理学、神経科学、認知科学の知見を統合し、一般的知性の根幹を成す「10の認知能力」を定義した。このリストは、知能を構成する要素を体系的に整理したものとなっている。

定義された10種の認知能力を定量化するため、論文ではAIシステムの性能を人間のパフォーマンス分布と比較するベンチマーク手法として「3段階の評価プロトコル」を提案している。

論文公開と同時に、Google DeepMindは機械学習プラットフォーム「Kaggle」と連携したハッカソン「Measuring progress toward AGI: Cognitive abilities」の開催も発表。評価手法の確立が遅れている「学習」「メタ認知」「注意」「実行機能」「社会的認知」の5分野に焦点を当て、研究コミュニティーから評価設計案を募集する。応募受付は2026年3月17日～4月16日で締め切られ、結果発表は同年6月1日を予定している。