AGI開発基盤「神威/KAMUI」- 空間コンピューティングシステム（β）リリース
要件定義システム生成AI「バベル/Babel」から進化、AGI開発基盤「神威/KAMUI」の空間コンピューティングシステムをリリース
株式会社KandaQuantum（本社：東京都千代田区麹町、代表取締役社長：元木大介）は、2024年8月にリリースした要件定義システム生成AI「バベル/Babel」を大幅に進化させ、次世代AGI（汎用人工知能）開発基盤「神威/KAMUI」として、新たに空間コンピューティングシステムのβリリースについて本日お知らせいたします。
月額9,800円（税込・1名あたり）からご利用可能🎉
ご登録はこちらから ➡︎ https://www.kamui.ai
無料で試せる神威 Liteはこちら ➡︎ https://kamui-lite.vercel.app/kamui/properties
目次：
神威の成果物例
神威の可視化技術
大規模システム開発フロー Zoltraak
要件定義YAML、Grimoire
神威とAGIの定義について
マルチモーダル量子AGI構想について
サービス価格等
KandaQuantumは日経新聞にてネスレ日本との生成AI活用PoCが取り上げられ、神威（旧バベル）はアスキーやYahooによってご紹介されました。
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ネスレ日本、KandaQuantumと顧客対応領域におけるジェネレーティブ AIの活用を目指す共同研究を開始
https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP658942_R10C23A7000000/ -
魔法、群知能、デジタル生命 Babel・Zoltraak開発者の頭の中
神威/KAMUI はそれ自体がAGIの基準を満たし、AGIを構築する基盤としての活用が可能であることを報告いたします。
以下はソフトバンクのAGIの定義です。
https://www.softbank.jp/biz/blog/business/articles/202310/what-is-agi/
タスクの特化
複数タスクに対応できる汎用的な能力がある
学習能力
データや経験から学習する能力を持ち、新たな情報や知識を踏まえて、状況に応じて適切な判断を行う
柔軟性
新しい問題へのアプローチや解決策を見出すことができる
自己進化
経験から学び、新たな情報やデータを取り入れて能力を向上させる（自己進化は限定的）
神威/KAMUI ではこれを大規模システム生成技術「Zoltraak」（100ファイル以上のプログラム生成を可能とします）とシステム抽象化データ「Grimoire」、およびそのAGI 情報体可視化技術「神威」の3つを持って実現を可能としました。詳細の前に成果物から説明をいたします。
神威の成果物例
1 神威/KAMUI 本体
2 神威/KAMUI 勉強用ダッシュボード
3. 塾ビジネス向けSaaSダッシュボード
4. SsaS管理SaaSダッシュボード
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神威の可視化技術
我々の行う生産活動における情報はデータ規模と複雑性は昨今の生成AI技術により急速に増大しています。これを従来の管理方法、可視化方法でコントロールすることは不可能になりつつあり、人が複数人で共同作業する際の大きな妨げにもなっていました。神威の可視化技術は大規模なシステムを可視化するのみならずデータの経路のみを抽出することで本質のみに意識を集中させることが可能となります。
上記図に関して、本来我々の行う生産活動における情報は右下のように複雑であり、右上のようなディレクトリ構造で表現しようとするが上手くいきません。これを依存関係を抽出することで膨大な情報体をシンプルに表現することが出来る「LLMによる情報依存関係抽出技術」"白眼"（仮）を発明（元木）し実装いたしました。
「白眼（仮）」は以下のように本来わかりづらい大規模システムの依存関係をシンプルに可視化することができる技術です。
1枚目「白眼（仮）」使用前、2枚目「白眼（仮）」使用後。
また、以下は3D情報体となっているAGIをメタプロンプトとして表現、制御が可能なエディタとなっています。ここで仮実装を行い、本実装に移ります。
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大規模システム開発フロー Zoltraak
ZoltraakはOSSとして半月1万ダウンロードを記録したのち、主にベルギー在住のhabatakurikei氏と元木の二手に分かれ開発が進んでいます。Zoltraakの全体フローは以下の通り。
この大規模システム開発は膨大な量のパラメータとプログラム情報、AIエージェントおよび人のタスクスケジューリング最適化を解く必要があり、一般的に組合せ爆発を起こし通常の方法では現実的な時間で最適化問題を解くことが出来ません。
弊社では昨年の実績である大規模言語モデルx量子技術のスケジュール最適化問題の実証実験結果を、このZoltraak、大規模システム生成技術へ応用する研究を進めています。
スケジュール最適化のためのZoltraakはhabatakurikei氏によっても開発が進んでおり、将来的な融合が計画されています。
要件定義YAML、Grimoire
Grimoire（グリモワール）は公開されているものが4000近くあり、公式に幾つかのテンプレートを用意している。
神威とAGIの定義について
AGIの定義は現在様々議論されていますが、ソフトバンクのAGIの定義が最も信頼性があると考えられます。
https://www.softbank.jp/biz/blog/business/articles/202310/what-is-agi/
以下は特にAGIの定義に関する抜粋になります。
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複数タスクに対応できる汎用的な能力がある
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データや経験から学習する能力を持ち、新たな情報や知識を踏まえて、状況に応じて適切な判断を行う
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新しい問題へのアプローチや解決策を見出すことができる
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経験から学び、新たな情報やデータを取り入れて能力を向上させる（自己進化は限定的）
神威について、まず「複数タスクに対応できる汎用的な能力がある」について、これは神威自身が10スレッド並列でAIエージェントが稼働するため複数タスクに対応しており、グリモワールに定義すれば神威によりそのシステムを構築することが可能です。
次に「データや経験から学習する能力を持ち、新たな情報や知識を踏まえて、状況に応じて適切な判断を行う」について、神威はデータベース設計（ベクトルデータベースも含む）に関してもグリモワールで定義が可能です。これをAIエージェントと繋げることで状況に応じた適切な判断が可能となります。
「新しい問題へのアプローチや解決策を見出すことができる」について、神威自身が要望を説明すると要件定義という形でアプローチ方法を詳細・実装可能レベルまでブレイクダウンし、実際に実装も行います。そのための参考文書も4000近くのグリモワールから自律的に検索するアルゴリズムを現在開発中です。
最後に「経験から学び、新たな情報やデータを取り入れて能力を向上させる（自己進化は限定的）」について、新たな情報や知識に関して自律的な成長は人が要件定義YAMLの形でメタプロンプト化して継承する流れとなっており、これがAGI自身を成長させます。すでに神威自身は5回の進化を遂げており、神威自身が神威を生み出しています。一定大規模化したシステムのノウハウ抽出は現在人力ですが、自動化アルゴリズムを実証実験中です。
マルチモーダル量子AGI構想について
神威は今後 habatakurikei氏の作るマルチモーダル専用Zoltraakと融合し、グリモワールにあらゆるAI、もちろんLLMだけでなく画像、動画、音楽、3D、全てを統合します。これによりマルチモーダルAGIとして豊かなコンテンツ生成も可能とする。将来的にはロボットの統合も視野に入れています。
また、この膨大なデータは現在の計算機では処理ができなくなる可能性が非常に高く、量子技術の応用が期待されます。KandaQuantumは量子技術の数々の実績からその開発を進めています。
サービス価格等
- 月額9,800円（税込）からご利用可能
- エンタープライズプラン：個別相談
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