第二章の六本目は、前回の宿題から始まりました。第5弾で「今の AI(大規模言語モデル)を大きくしていけば AGI に届くのか?」という問いを残しました。原さんはそこを突いてきた。「今の生成 AI 以外のアプローチはあるの?」

あります。しかも、思っている以上に多い。今日は、別の道を三つ、見渡してみます。

前提:「今の路線だけでは届かない」という声が増えている

まず空気感から。いまの AI を牽引してきた第一線の研究者たちのあいだでも、大規模言語モデルには根本的な限界がある、と認める声が増え、AGI の到達時期をむしろ後ろ倒しにする動きが出ています。「次の言葉を当てる」路線をどれだけ巨大化しても、それだけでは越えられない壁があるのではないか ── そういう問いが、真剣に議論されるようになってきた。

その「壁」を越えるための、別の道。代表的なものが三つあります。

道その一:ニューロシンボリック ── 直感に、論理を足す

いまの AI は、言ってみれば「直感の人」です。大量の経験から「それっぽい答え」を瞬時に出すのは得意。でも、厳密な論理やルールをきっちり守るのは苦手です。前回見たハルシネーションも、ここから来ています。

ニューロシンボリック AI は、この「直感」に、昔ながらの「論理」を組み合わせようという発想です。記号処理 ── 「もし A ならば B」という、ルールをきちんと積み上げる古典的な AI ── を、ニューラルネットと合体させる。水漏れの許容度がゼロの配管業のように、誤りが許されない現場では、誤り率の高い LLM 単体では使えない。だからハイブリッドが要る、という主張です。直感と論理、その両輪を持たせよう、という道ですね。

道その二:ワールドモデル ── 言葉ではなく、世界そのものを学ぶ

二つめは、原さんが以前「あとで出せる」と言っていた、あのワールドモデルです。

いまの AI は、世界について書かれた「文章」を大量に読んで学びました。でも、文章を読むことと、世界が実際にどう動くかを理解することは、別です。象徴的な例があります。LLM に「この箱を左に押したら、どこへ行く?」と聞くと、自信満々に間違った答えを返すことがある。物理も因果も空間も、内側に持っていないからです。次の言葉を予測しているだけで、世界をシミュレートしているわけではない。

ワールドモデルは、ここを変えようとします。物を落とせば落ちる、押せば動く ── そうした世界の仕組みそのものを、AI の内側に持たせる。第5弾で触れた DeepMind の方向もこれですし、2025年末から2026年にかけて、この「ワールドモデル」をめぐる開発競争が一気に主流に躍り出ました。子どもが、誰にニュートンの法則を教わるでもなく、物が落ちるのを見て重力を体得していくように ── AI にも世界を「観察して」学ばせよう、という道です。

道その三:「やり直すべきだ」という、もっと急進的な声

三つめは、そもそも今の路線を「行き止まり」と断じる立場です。その象徴が、AI 研究の重鎮ヤン・ルカンの最近の動きです。

ルカンは長年メタの AI 研究を率いてきた人物ですが、「大規模言語モデルでは超知能には到達しない」と公言し、2025年末にメタを去りました。そして彼が提唱するのが、JEPA という別のアーキテクチャです。その思想は「世界を生成しようとするのをやめろ」という一言に集約されます。映像を一枚一枚もっともらしく描き出す(生成する)のではなく、世界の抽象的な「概念」のほうを予測させる。ボールを受け取るとき、人間の脳は光の粒子を一つずつ計算しているのではなく、「ボールが、この速さで、この方向に来る」という圧縮された理解を作っている ── JEPA は、それをやろうとしている。

注目すべきは、これが口先の批判ではないことです。ルカンの新会社をはじめ、2026年初頭だけで30億ドル超が「ワールドモデル」系のスタートアップに流れ込んでいます。製品も売上の予定もなく、ただ「今の路線は間違っている」という賭けだけに、巨額の資金が動いている。

結局、どの道を行くのか

三つの道を並べてみると、面白いことに気づきます。ニューロシンボリックも、ワールドモデルも、JEPA も、批判している点は驚くほど共通しているんです。「今の AI は、もっともらしい言葉を並べているだけで、世界を本当には理解していない」── そこを、それぞれ違うやり方で乗り越えようとしている。

ただ、現実はおそらく「LLM か、それ以外か」の二者択一にはなりません。いま主流の各社も、純粋な「次の言葉当て」からはみ出し始めています。長く考える推論モデル、道具を使うエージェント、複数の感覚を扱うマルチモーダル ── どれも、今の路線に別の仕組みを継ぎ足す動きです。多くの専門家が見ているのは、LLM を核にしつつ、ニューロシンボリックやワールドモデルを融合させたハイブリッドという絵です。

どの道が本筋になるのか、それとも全く別の四つめの道が現れるのか。それは、まだ誰にも分かりません。確かなのは、「今の生成 AI が、AI の最終形ではない」と、作っている当人たちが一番よく分かっている、ということです。

あなたなら、どの道に賭けますか。直感に論理を足す道。世界そのものを学ばせる道。それとも、いったん全部やり直す道でしょうか。

続き：ワールドモデルという賭け ── AI に「世界そのもの」を学ばせる競争が、2026年に始まっている
第二章の7本目。前回の「三つの道」のうち、いま最も加速している「ワールドモデル」を、Genie 3 / World Labs / NVIDIA Cosmos など各社の具体例で掘り下げます。締めで「調べ方そのものを変えた」というメタが開示される NotebookLM 比較実験編。