Google DeepMindは、主要なAI研究者との協力により、人工汎用知能（AGI）はAI進歩の最終目的地ではない可能性が高いと主張する画期的なテクニカルレポートを発表した。——代わりに、AIは人工超知能（ASI）へと進化し続けるという。
arXiv（arXiv:2606.12683）で公開されたこの報告書は、1950年のアラン・チューリングの観察に着想を得ている。
研究チームは、AGI（ほとんどの認知タスクで人間の中位パフォーマンスに達する）、ASI（ほぼすべての価値ある領域で最も調整された人間の専門家グループを凌駕する）、UAI（普遍AI、AIXIフレームワークによって形式化された理論的上限）の3つの重要な概念を区別している。
ASIへの4つの経路
経路1 — 継続的スケーリング：「実効計算量」が年間約10倍に成長。
経路2 — アルゴリズムの進化とパラダイムシフト。
経路3 — 再帰的自己改善：より強力なAIシステムがさらに強力な後継システムを構築。
経路4 — マルチエージェント調整と集合知：ASIは単一の超強力モデルではなく、高度に調整されたAGIシステムの集合体である可能性。
報告書はまた、データの壁、経済的制約、現在のニューラルネットワークパラダイムの限界、規制上の課題など6つの潜在的ボトルネックを概説している。
