2021年のAIの現状: 言語モデル、ヘルスケア

人工知能は、人間の活動と市場投資の2つの主要分野である健康と言語に拡大しています。 「State of AI 2021」レポートの著者である Nathan Benaich 氏と Ian Hogarth 氏が、これらの分野における AI の応用と研究について議論します。昨年、ベナイチ氏とホガース氏は生物学が人工知能の時代に突入していることを実証した。これは研究発表方法の大きな変化を反映しており、本質的には生物学的実験で何らかの統計分析を行う旧式の方法から離れつつあると研究者らは説明している。新しい方法では、ほとんどの場合、統計分析をディープラーニングに置き換え、より良い結果を生み出します。

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ベナイチ氏は、生物学にはこのパラダイムに当てはまる、簡単に達成できる研究がたくさんあると指摘している。昨年は、機械学習を使ってあらゆる問題を解決するというこのアプローチが急速に進んだ年でした。生物学で機械学習を使用するというこのアイデアの成果の 1 つは、製薬業界にあります。

数十年にわたり、私たちはみな、薬が発見され、テストされ、最終的に承認されるまでに長い時間がかかるという事実を知り、それに苦しんできました。つまり、他の手段を必要とするような大規模な壊滅的な圧力がない限りは。これがディープラーニングにおける進歩です。つまり、新世代の製薬会社は、旧世代の製薬会社のアプローチは以前にも試みられたことがあると言っているのです。それはちょっと機能しません。それは計算化学と物理学です。 「新時代の製薬アプローチが機能するかどうかを検証する唯一の方法は、実際に臨床に応用できる候補薬を生み出し、最終的にそれらの薬が承認されるかどうかだ」とベナイチ氏は語った。

変化は避けられません。究極の疑問は、実際にコスト曲線を曲げ、より少ない費用でより少ない実験を行い、より高いヒット率を達成できるかどうかです。それでも、ベナイチ氏は時間がかかるだろうと考えている。ホガース氏は、機械学習が製薬会社に影響を与えている最前線はこれだけではないと指摘し、研究文献の解析に機械学習がどのように使用されているかの例を挙げた。

これは、John Snow Labs の CTO である David Talby 氏との以前の会話に関係しています。ヘルスケアにおける自然言語処理は、John Snow Labs の中心的な専門分野だからです。これにより、会話は必然的に言語モデルへと進みます。

Benaich 氏と Hogarth 氏は、報告書の研究部分で言語モデルの進歩について言及していますが、私たちは商業的な側面に注目しています。私たちは OpenAI の GPT3 に焦点を当て、同社がモデルを完全にリリースしてから API を通じて商用化し、Microsoft と連携するまでの経緯を説明します。