レノボのテックワールドカンファレンスは、テクノロジー業界に大きな熱狂を巻き起こしました。NVIDIA、AMD、Intel、META、Microsoftといった大手企業のCEOによる講演に加え、レノボグループの最高技術責任者（CTO）であるトルガ・クルトグル博士が初めて公式の場に姿を現し、業界から大きな注目を集めました。トルガ・クルトグル博士は、HPのCTO、PARC（パロアルト研究所）のCEO、ゼロックス・グローバル研究所の所長を歴任し、人工知能（AI）、ハードウェア、ソフトウェアの分野で強い影響力を持っています。

会議でトルガ・クルトグル氏は、今後20年間の発展の方向性についてビジョンを示し、将来のAIは3種類の知能のサポートを通じて人間が自らの強みをより有効に活用できるようにすると述べた。

まず、認知知能があります。これは、私たちがどのように情報を処理し、分類し、意味を付与し、周囲の世界をどのように理解するかというものです。私たちは、情報を作成、共有、活用するための無数のツールを開発してきました。しかし今日、私たちは情報とツールに圧倒され、様々な入力やタスクを絶えず切り替え、集中力を失い、どの情報が処理され、どの情報が処理されていないかを把握するのが困難になっています。21世紀の課題は、もはや情報を作成することではなく、情報を管理することです。技術革新は、新世代の認知知能を解き放ち、私たちの脳が本来の能力を最大限に発揮できるようにするでしょう。

過去20～30年のテクノロジーブームにおいて、テクノロジーを定義づける2つ目の知能は感覚知能です。長らく、テクノロジーが人間を理解する能力は、指示されたことだけに限られていました。しかし、今ここにいる私は、私の身体が様々な信号を発し、私が何者なのか、何を求めているのか、そしてこの世界をどのように体験しているのかを表現しています。

これらの信号が技術的な手段によって取得されると、たとえば、長時間の運転で疲れていること、血糖値が低いこと、あるいは何千人もの観客を前にした Lenovo Tech World カンファレンスでアドレナリンが急上昇していることなどをシステムが把握でき、これらのテクノロジーがユーザーを保護することができます。

私たち自身にとって重要でありながら、見落としたり理解していなかったりする事柄とテクノロジーを結びつけるだけでも、イノベーションの加速と豊かな機会の世界が開かれる可能性があります。特に人工知能の支援があればなおさらです。今後、インテリジェントテクノロジーは、物理世界と生物界という育成環境の中で、より発展していくでしょう。

3つ目の知能、すなわちコネクテッド・インテリジェンスは、まさに人類独自の優位性を体現しています。人間は、他者との繋がり、周囲の世界との繋がり、そして私たちを悩ませる抽象的な概念との繋がりを築くことに長けています。しかし、人間が処理できる情報量には限りがあります。AIが人間の処理能力を飛躍的に向上させるにつれ、人類の超コネクティビティはさらに増幅されつつあります。

今後20年間は、これら3つの知能の融合が見られるでしょう。過剰または不必要な入力によって認知的集中が妨げられることのない世界を想像してみましょう。私たちはリアルタイムのフィードバックに基づいて生理的および生物学的状態を最適化できるようになります。例えば、危害から身を守ったり、潜在能力を最大限に発揮できるようにしたりすることができます。

人間の繋がりは、あらゆる意味で無限です。では、もしこれらの繋がりが同時に起こったらどうなるか想像してみてください。これらの主要な知性が融合するのです。これは、人類が人工知能の時代から拡張知能の時代へと移行していることを意味します。AIによって力を得た未来の世界では、人間はデジタルツールだけでなく、デジタルの仲間も持つようになるでしょう。

私たちが「AIツイン」と呼ぶこれらの仲間は、人間の様々な経験に埋め込まれ、あなたと、そして他の人々とつながる準備ができています。彼らは、あなたの脳が処理する時間や関心がない情報や、他の人々のAIツインとつながります。拡張知能はテクノロジーの可能性を高め、人間の潜在能力をより包括的に強化し、解き放つでしょう。

真の AI ツインや AI コンパニオンを実現する前の重要なステップは AI エージェントであり、これは Lenovo が注力している技術分野です。

AI エージェントの実現は、エージェントが「ユーザーを知り」、「ユーザーを理解し」、そして最終的には「ユーザーにサービスを提供する」ことを可能にする 3 つの基本テクノロジに依存しています。

AIエージェントが「あなたを知る」ためには、マルチソース、マルチモーダルなデータを知識ベースに統合する技術が必要です。AIエージェントが「あなたを理解する」ためには、意図理解エンジンを構築し、セマンティックな知識をタスクにマッピングする必要があります。つまり、エージェントが持つ知識と、あなたが完了すべきタスクを結び付ける必要があります。最後に、AIエージェントが「あなたのために働く」ためには、自動化されたタスク計画・実行エンジンが必要です。このエンジンは、タスクを複数のステップに分解し、ユーザーの指示なしにそれらのステップを実行できます。この時点で、AIは受動的な実行から能動的な実行へと変化します。

これら3つのテクノロジーの柱が適切に実装されれば、AIエージェントは、単一のタスクを完了するために複数の異なるアプリケーションやデータソースにアクセスする必要があるアプリケーション中心のテクノロジーエクスペリエンスから、効率的でユーザー中心のエクスペリエンスへの移行を支援します。このユーザー中心のエクスペリエンスでは、複数のアプリケーションやデータソースを操作する必要がなくなり、単一のエージェントのみで操作できるようになります。

このようなAIはエージェントAIと呼ばれ、AI開発の次のステップとして業界で話題になっています。(Suky)