最近、グーグルDeepMindの研究者らが衝撃的な予測を発表しました。2026年がAI開発の重要な転機となるとし、継続学習技術が全面的に実現されることが予測されています。継続学習とは、AIが中断することなく新しい知識を自動的に吸収し、改善できる能力を指します。これはAIが自己向上するための核心的な要素とされています。

グーグル内部では、継続学習技術がすでに初期的な成果を上げています。昨年、グーグルチームはNeurIPS2025で「ネスト化された方法」を発表し、大規模言語モデル（LLM）の文脈処理能力を著しく向上させ、継続学習の能力を備えるようになりました。DeepMindの研究によると、継続学習はAI進化の一段階に過ぎず、今後のAIがさまざまな分野で独自の研究やプログラミングを行うかどうかの鍵であるとされています。

今後数年間、AIの継続学習能力が次々と明らかになっていくでしょう。Anthropic社長のDario Amodei氏も、2026年がこの技術の実用化にとって重要な時期になると述べました。最近、エンジニアがAIツールClaude Codeを使ってコーディングした経験を共有しており、AIがコードを自動生成できるようになり、プログラマーによる介入が必要な量が大幅に減少していると語っています。

AI技術が進歩するにつれて、予測によると2030年には完全自動プログラミングが現実になる見込みです。これはAIが人間のプログラマーを完全に置き換えることを意味し、迅速にコーディング作業を完了できるようになります。また、研究者たちは将来の知的爆発期についても議論しています。AI開発が完全に自動化されれば、AIはより速く自己向上する可能性があり、最終的には超知能時代へと進むことになるでしょう。

『ナチュラル』誌の最新展望によると、2050年までにはAIシステムがノーベル賞級の研究の中心となる可能性があると予測されています。専門家は、将来的な研究所はAIアルゴリズムによって駆動される自律システムとロボット実験員で構成されるようになると考えています。これにより、24時間体制での科研活動が可能になります。

要点：

🧠 2026年、AIの継続学習技術が全面的に実現され、自主研究の基盤が築かれます。

🤖 2030年、完全自動プログラミングが実現され、AIが人間のプログラマーを置き換える可能性があります。

🏆 2050年には、AIシステムがノーベル賞級の科学研究の主要な担い手となるかもしれません。