最先端AIでも時計が読めない？エジンバラ大学研究で明らかに：基本的時間認識に苦戦する人工知能の実態

2025年3月19日17:18

AI（人工知能）ニュース

Last Updated on 2025-03-19 17:18 by admin

エジンバラ大学の研究者チームが、最先端のAIシステムが基本的な時間認識タスクに苦戦していることを明らかにした。この研究では、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）がアナログ時計の読み取りやカレンダーの理解といった基本的なタスクにどれだけ対応できるかを評価した。

研究結果によると、AIシステムが時計の針の位置を正しく解釈できたのは全体の4分の1未満であった。また、ローマ数字やスタイル化された時計の針が関与すると性能がさらに低下した。カレンダーに関するタスクでも、最も性能の良いモデルでさえ日付計算を5回に1回（20%）間違えていた。

情報学部の主任研究者ロヒト・サクセナ氏は、これらの欠点はAIシステムがスケジューリングや自動化、支援技術などの時間に敏感な実世界アプリケーションに統合される上で対処すべき重要な課題だと指摘している。同じく研究者のアリョ・ゲマ氏も、AIが複雑な推論タスクで進歩する一方で日常的な基本タスクに苦戦している皮肉な状況を指摘した。

この研究は2025年4月28日にシンガポールで開催される第13回国際学習表現会議（ICLR）の「大規模言語モデルの推論と計画」ワークショップで発表される予定である。研究チームは、AIの実世界応用の成功には、これらの基本的な弱点への対処が不可欠だと強調している。

from AI Struggles with Basic Timekeeping: A Wake-Up Call for Real-World Applications

【編集部解説】

この研究結果は、現代のAI技術の興味深い限界を浮き彫りにしています。ChatGPTやGemini、Claude等の最新AIモデルは、複雑な文章生成や高度な推論タスクで驚異的な能力を示す一方で、人間の子どもが習得する基本的なスキル—アナログ時計を読むことやカレンダーを理解することに苦戦しているのです。

検索結果を詳しく見ると、エジンバラ大学の研究チームはGoogleのGemini-2.0やGPT-o1など、現在最先端のマルチモーダルAIモデルを対象に実験を行っていたことがわかります。これらのモデルは時計の針の位置を正しく解釈できたのが全体の25%未満という結果で、特にローマ数字や装飾的な針を持つ時計では成績がさらに悪化しました。

この現象は、現代のAI開発が抱える根本的な課題を示しています。AIは膨大なデータからパターンを学習することに長けていますが、人間が持つような空間認識や文脈理解、基本的な物理法則の理解といった「常識」を獲得することには依然として大きな壁があるのです。

特に注目すべきは、この研究がAIの「マルチモーダル理解」の限界を示している点です。テキストと画像を組み合わせた情報処理は、近年のAI研究の最前線ですが、時計の針の位置という比較的単純な視覚情報と時間という概念を結びつけることでさえ、現在のAIには難しいタスクなのです。

インドのメディア「The Print」の報道によれば、この問題の本質は、大規模言語モデル（LLM）が計算や形状認識のための大量のデータで訓練されていても、時計を読むために必要な空間認識、文脈理解、基本的な数学の組み合わせが不足していることにあります。これは単なる画像認識以上の複雑な認知プロセスを必要とするタスクなのです。

この研究は実世界でのAI応用に重要な示唆を与えます。自動運転車や医療診断、産業用ロボットなど、リアルタイムの状況判断や時間的な正確さが求められる分野では、AIのこうした基本的な認知能力の限界が重大な問題となる可能性があります。

カレンダーに関するタスクでも、最も性能の良いモデル（GPT-o1）でさえ日付計算を20%の割合で間違えていました。これは、AIが時間に関連する実用的なアプリケーション—例えば、スケジューリング支援や自律ロボット、視覚障害者向けのツールなど—に完全に統合されるためには、まだ克服すべき課題が多いことを示しています。

研究者のアリョ・ゲマ氏が指摘するように、「AIが複雑な推論タスクを強調する一方で、皮肉にも多くのシステムがより単純な日常タスクで苦戦している」という現状は、AI開発の方向性について再考を促すものです。最先端の技術開発に目を奪われがちですが、基本的な機能の信頼性を高めることも同様に重要なのではないでしょうか。

今後のAI開発では、複雑な推論能力の向上だけでなく、こうした基本的な認知能力の改善にも注力することで、より人間に寄り添い、実世界で真に役立つAIシステムが生まれることを期待しています。