AI時代の「ハードコアプレイヤー」になりたいなら、これらの8つの予測を知っておく必要があります

概要: ディープラーニングは、想像もできない形で社会や個人の生活に大きな影響を与えます。今後数年間で、それは私たちが住む世界にどのような影響を与えるのでしょうか?ディープラーニングは個人と生産にどのような力を与え、どのような役割を果たすことができるのでしょうか?ニューラルネットワークの先駆者であり、世界的なAI専門家会議NIPS Foundationの会長であるテレンス・シェノフスキー氏は、新著『ディープラーニング：インテリジェント時代の中核的な原動力』の中で、目撃者の視点から人工知能の将来の発展に関する8つの重要な予測を初めて提示した。

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掃除が面倒なときは、ロボット掃除機が家を清潔に保ってくれます。

週末に家でリラックスして楽しみたいときは、「シャオアイ」と言うだけでスマートスピーカーを起動できます。

海外旅行に行きたいけど外国語がわからないときは、音声翻訳アプリが世界中を旅するのに役立ちます。

外出して何かをしたいのに運転できない場合、自動運転車がスムーズに目的地まで連れて行ってくれます。

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スマートスピーカー、掃除ロボット、多言語翻訳ソフトウェア、AlphaGo、自動運転車、Microsoft XiaoIce... 10年以上前にはほとんどの人が思いもよらなかったこれらの光景が、今や現実のものとなっている。人工知能は私たちの生活を一夜にしてひっくり返し、将来のビジネスの変革にも大きな影響を与えているようです。

実際、人間と機械の自動化との関係は何百年も続いています。 200 年以上前、英国の数学者バベッジが設計した「階差機関」により、機械は初めて真の意味で計算知能を獲得しました。コンピュータ、チューリングマシン、チューリングテストの誕生と応用、および 1956 年のダートマス夏季会議の開催により、「人工知能」の分野が正式に誕生しました。

人工知能の開発は順風満帆ではなかった。 1970年代、人工知能技術は、実際の応用においてコンピュータの計算速度や実証データの量の問題を解決できなかったため、科学界から厳しい批判と疑念を招き、寒い冬を迎えました。

当時の AI 研究の主流は、依然として人間の知能を備えたコンピューター プログラムを作成することでした。一方、主流派には属さないAI研究者の小集団も存在し、彼らは「ニューラルネットワーク」「コネクショニズム」「並列分散処理」など脳生物学にヒントを得たAI実装方法が、最終的には論理ベースのAI研究を悩ませる問題を解決すると信じている。脳のようなコンピューティングに基づくまったく新しいアプローチが実現可能であることを実証し、「ディープラーニング」開発の基礎を築いたのは、この小さな研究者グループでした。

テレンス・シェノフスキーは、この少数の人々の一人です。彼は先駆者たちとともに、ビッグデータと増え続ける計算能力を活用して、ついにニューラルネットワークアルゴリズムに大きな進歩をもたらし、人工知能の飛躍的な発展を達成しました。

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▲テレンス・シェノフスキー氏は世界トップ10のAI科学者の一人であり、米国の4大国立アカデミーのわずか3人の存命会員の一人であり、世界トップの人工知能カンファレンスであるNIPS財団の会長でもある。

ニューラル ネットワークの先駆者として、テレンスは 1986 年にディープラーニングの父であるジェフリー ヒントンと共同でボルツマン マシンを発明し、ニューラル ネットワークの研究と応用をブームに導き、ディープラーニングをマイナーなトピックからインターネット テクノロジー企業が頼りにする中核技術へと変えました。 1989年、テレンスは米国のソーク生物学研究所に入所し、DNA二重らせん構造の発見者の一人であるフランシス・クリックとともに神経ネットワーク科学を研究しました。 2013年、ホワイトハウスは、脳機能の理解を加速させる革新的な神経技術を開発するUS BRAIN Initiativeの立ち上げを発表しました。この取り組みは、将来、統合失調症やアルツハイマー病などの脳の衰弱性疾患を治療する方法を見つけるのに役立つ可能性があります。米国政府は「BRAIN プロジェクト」に 50 億ドルを投資しています。プロジェクトの研究のリーダーとして、テレンスはプロジェクトの推進のために多くの研究と提案を提供してきました。

ディープラーニングは、想像もできないほど社会や個人の生活に大きな影響を与えるでしょう。今後数年間で、それは私たちが住む世界にどのような影響を与えるのでしょうか?ディープラーニングは個人と生産にどのような力を与え、どのような役割を果たすことができるのでしょうか?テレンス・シェノフスキー氏は、新著『ディープラーニング：インテリジェント時代の中核的原動力』の中で、初めて目撃者の視点から、人工知能の将来の発展に関する 8 つの重要な予測を提示しています。

視点1

人工知能は失業を引き起こすのではなく、あなたをより賢くするだけだ

人工知能があなたの仕事を奪ってしまうのではないかと心配する必要はありません。人工知能はあなたをより賢くし、あなたが達成できることにおいて新たな高みに到達できるようにします。産業革命の時代に蒸気機関が身体能力を高めたのと同じように、AI は認知能力を高めます。私たちは情報化時代という新しい時代を迎えています。私たちが参入する新しい世界は、私たちをより賢くするだけでなく、自分自身に対する意識も高めてくれるでしょう。

将来的には、人間の認知能力を必要とする仕事は自動化された AI システムに取って代わられ、こうしたシステムを構築し維持できる人々が新たな仕事を得ることになるでしょう。

視点2

ディープラーニング技術は、今後のビジネスの変化に総合的な影響を与えるでしょう。データを持つ者が世界を制覇するでしょう。

ディープラーニング技術は、次世代のビジネスを推進する主な原動力であり、将来のビジネスの変化に総合的な影響を及ぼすでしょう。 2050 年までに、AI は人間の脳に匹敵するオペレーティング システムを備えるようになります。どの人々、企業、国がこの技術を習得するかは、彼らが今行う投資と賭けにかかっています。

機械学習では、最も多くのデータを持つ者が勝利する。そして、Facebook は、人々の「いいね！」、友達、写真に関するデータを他のどの企業よりも多く保有していることは明らかだ。

こうしたデータをすべて活用すれば、Facebook は私たちの心の理論を構築し、それを使って私たちの好みや政治的傾向を予測できるようになり、いつの日か私たち自身よりも私たちのことをよく知るようになるかもしれません。これは大変な見通しだと思いますか、それとも、あなたのニーズに応えてくれるデジタル執事がいると便利だと思いますか? Facebook にこの権限を与えるべきかどうか疑問に思うかもしれないが、この件に関して私たちに発言権はあまりないかもしれない。

視点3

20年後には自動運転車は人間の生活に完全に溶け込むだろう

グーグルのウェイモの無人運転車は2018年第3四半期に商用化された。ウーバーはピッツバーグで一連の自動運転車を配備した。アップル、百度、従来の自動車メーカーも自動運転の分野に長く関わってきた。

自動運転車は近い将来、トラック運転手やタクシー運転手の生活を脅かすことになるだろう。車を所有しているかどうかはもはや重要ではなく、自動車業界は大きな試練に直面することになるだろう。都市計画も変える必要があります。都市にはもうこれほど多くの駐車場は必要なくなります。

シェノフスキー氏は、トラックが10年以内に自動運転できるようになると予測し、タクシーは15年で、乗用車の自動運転車は15年から25年で人々の生活に完全に溶け込むようになるとしている。

視点4

iPhoneはあなた自身よりもあなたのことをよく知っています

髪の毛、宝石、二次性徴を取り除いたら、男性と女性の違いをすぐに見分けることができますか?ディープラーニングを通じて、機械は、ほとんどの男性の人中が大きいこと、男性の目の周りの領域が広いこと、女性の頬の上部が大きいことなど、微妙な顔の手がかりに基づいて区別できるようになります。

44 個の顔の筋肉の状態を監視することで、機械はあなたの感情を読み取ることができます。表情認識は、有権者の微妙な表情を監視して選挙の傾向を判断したり、将来どのテレビ番組が人気になるかを判断したりするなど、すでに商業化されています。

将来、携帯電話はあなたの感情を率先して気にかけ、あなたがなぜ不幸なのかを尋ねるだけでなく、あなたが幸せになるのを助けてくれるでしょう。

視点5

がんはもう怖くない、誰もがAI医療の恩恵を受ける

ビッグデータに基づくディープラーニングは医療業界に変革をもたらし、より迅速かつ正確な病気の診断と治療を可能にします。

がんと診断され、従来の治療法（手術、化学療法、放射線療法）が効かなかった場合、最も可能性の高い結果は死です。将来、技術が発展するある段階では、人工知能は腫瘍の遺伝子配列を解析し、がん細胞の変異や拡散を検出し、データ分析を通じて個々の治療薬をマッチングさせ、さらにはその人のがん治療に特化した新薬を設計することさえできるようになるでしょう。

視点6

将来は学校ではなく家族に基づいた新しい教育システムが必要である

従来の学校教育では、子どもたちにあまりにも多くの情報と既存のスキルを教えていますが、テクノロジーの発展により、これらのものはすぐに時代遅れになる可能性があります。将来、人工知能は伝統的な教育の現状を変えるでしょう。生涯学習者になることは、時代に淘汰されないために不可欠な能力です。これを実現するには、学校ではなく家族に基づいた新しい教育システムが必要です。

学校の授業の「多すぎるか、まったくないか」という学習モデルとは異なり、MOOC (オンラインオープンコース) は、いつでも手に取って読むことができる本のようなものです。学習者は「自由な」学習アプローチを好み、緊急のニーズを的確に満たすコースを選択します。

人工知能の時代に必要なのは、心配や不安ではなく、より優れた学習者になり、あらゆるリソースと機会をつかみ、自分自身をより価値のある人間にすることです。

視点7

友達が AI ではないことを証明するにはどうすればいいでしょうか?

人工知能の発展により、私たちの社会生活の仕方、さらには私たちが社会生活を送る人々も変化しました。

スマートスピーカーや、Apple のスマート音声アシスタント Siri、Microsoft が開発した XiaoIce など、社会的特性を持つ人工知能は私たちの生活の一部になっています。ソーシャル チャットボットは、ユーザーが日常会話中にさまざまなタスクを実行するのにも役立ちます。 Microsoft は 2014 年 5 月に XiaoIce をリリースし、それ以来最も広く使用されているソーシャル チャットボットになりました。彼女はユーザーの感情的なニーズを理解し、対人コミュニケーションを行い、会話中にユーザーを励まし、会話に参加するようにユーザーを引き付け、ユーザーを幸せにします。こうした会話により、ユーザーの感情はよりポジティブになり、感情的なサポートと社会的帰属意識が提供されます。

視点8

異文化コミュニケーションはもはや障壁ではない

ディープラーニングにより、音声認識と言語翻訳を統合できるようになるため、複数の言語が関わる国境を越えた、あるいは異文化間のコミュニケーションも問題ではなくなります。

最初のコンピュータが発明された1946年には、科学者たちはコンピュータを使って言語を自動的に翻訳するというアイデアを提案していました。 70年以上の開発を経て、機械翻訳のさまざまな手法が登場しました。近年、ディープラーニング技術が翻訳分野に応用され、翻訳の品質が大幅に向上しました。百度、グーグル、マイクロソフトなどの巨大企業は、最新の人工知能技術に基づいた一連の翻訳システムや製品を相次いでリリースしています。音声認識と言語翻訳を組み合わせることで、リアルタイムの異文化コミュニケーションが可能になります。スタートレックの万能翻訳機が手の届くところにあるでしょう。