DeepMindのZahavy氏:LLMはジャンプできない、しかし世界モデルなら可能性もある

Google DeepMindのTom Zahavyは、「LLMはジャンプできない（LLMs can't jump）」を発表し、言語モデルには真の科学的発見に必要な「操作的帰納（manipulative abduction）」の認知メカニズムが欠けていると主張した。Zahavyは、LLMは演繹と帰納には優れているが、既存の言語テンプレートなしで新しい公理を発明するために必要な創造的な飛躍は実行できないと主張する。彼は、 アインシュタインが相対性理論を導出したのは、データの最適化ではなく、具現化されたシミュレーション（embodied simulation）を通してであったことを例として挙げ、将来の進歩には、統計的パターン認識のスケーリングではなく、世界モデルや具現化されたAI（embodied AI）の統合が必要であることを示唆している。