2019年に人工知能をマスターするには？世界のAI専門家が答えを教えます

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人工知能はビジネスを変えています。自然言語処理やインテリジェント音声からモノのインターネットやエッジコンピューティングまで、人工知能は人類に重要な戦略的かつ実用的な機会を提供しています。

テクノロジーが徐々に民主化され、あらゆる規模の企業が恩恵を受けられるようになった一方で、一部の企業やイノベーターもこの流れに乗っており、7月10日と11日にサンフランシスコで開催される今年のTransformカンファレンスでその成果が披露される予定です。このフォーラムに参加して、彼らがどのようにそれを行っているかをご覧ください。これらの専門家は、あなたのビジネスにとって重要な刺激的な視点と実践的で実行可能なアドバイスを提供します。

影響力のある人物をいくつか見てみましょう。

Google Cloud の AI 責任者、アンドリュー・ムーア氏

競争が激化するクラウド市場において、Google は新興企業から大企業まで幅広い企業のパートナーとしての地位を確立しています。 Google には、データ サイエンティスト以外の人でも簡単にアクセスできる新しい AI 製品やサービスが数多くあります。 AI 戦略の策定からリリースまで、チームがモデルをテスト、トレーニング、デプロイするための新しい共有のエンドツーエンド環境を AI クリエイターに提供する Google Cloud Platform を見てみましょう。 Google Cloud は、クラウド プロバイダーのテクノロジーに依存している中小企業やスタートアップ企業に、GCP 上でモデルを実行する機会を提供することで、競合他社との差別化を図ろうとしています。

さらに、AutoML と AI Platform も新たな秘密兵器です。 AutoML は、事前に構築された小売およびコールセンター AI サービスのコレクションであり、AI Platform は共同モデル作成ツールです。 AutoML はプログラミング経験がほとんどない開発者でも簡単に使用できますが、AI Platform はデータ サイエンティスト向けであり、あらゆる業界の垂直分野に有用な AI を提供しようと、幅広い経験に AI ツールを提供するという Google の取り組みの一環です。

スワミ・シヴァスブラマニアン、アマゾン人工知能担当副社長

コストを抑えながら大規模な機械学習モデルをトレーニングしたい場合は、Amazon の AWS も開発者や経営幹部向けにさまざまな AI 製品を提供しています。 Amazon は、革新的な技術を使用して必要なコンピューティング能力を確保しながら同様のパフォーマンスを提供する SageMaker AI サービスを活用していただきたいと考えています。 SageMaker のストリーミング アルゴリズムを通じて供給されるデータが増えるほど、システムのトレーニングも進みます。しかし、そうするための計算コストは​​指数関数的に増加するのではなく、時間の経過とともに一定のままになります。

これは、従来の AI システムをトレーニングする方法に匹敵する精度で、世界規模で実行され、信じられないほど大きなデータセットを処理できるシステムを作成したことを意味します。これは、Amazon 自身の AI プロジェクトにとってだけでなく、顧客のニーズにとっても重要です。

企業は、検索とエンゲージメントの分野で起こっている革命に対応するために NLP テクノロジーに投資する必要があり、Amazon AI は Google などのリーダーに加わり、急速に NLP 分野に進出しています。アマゾンのAlexa部門の科学者らは最近、AIシステムを別の言語で訓練する前にドイツ語で訓練する技術であるクロスリンガル転移学習を使用して、英語の言語モデルをドイツ語に適応させ、新しい論文では、研究の範囲を拡大して英語の言語モデルを日本語に適用した。

Cloudera の機械学習担当ゼネラルマネージャーであり、Fast Forward Labs の創設者である Hilary Mason 氏

データサイエンスの分野で最も著名な女性の一人であるヒラリー・メイソンは、Cloudera のゼネラルマネージャーです。彼女は今年初め、人工知能の分野におけるトレンドはAIシステムの倫理的影響であると述べた。企業の間では、何らかの倫理的枠組みを確立し、偏見のない製品を作る責任を受け入れる必要性をより広く認識する必要があります。

さらに、ユーザーはビジネス マネージャーがスプレッドシートを使用した簡単なモデリングに精通していることを期待するのと同様に、自社製品における AI の機会を特定する能力も備えていることを期待する必要があります。

メイソン氏はまた、複数の AI システムを管理するための体制を構築する必要のある企業がますます増えると考えています。手動で展開されたカスタム スクリプトを使用して 1 つのシステムを管理し、cron ジョブを使用して数十のシステムを管理できます。しかし、セキュリティ、ガバナンス、リスクの要件を伴う企業全体の何百ものシステムを管理する場合は、専門的で強力なツールが必要であり、機械学習と AI の機会を追求するための強力なツールや優れたツールから体系的なアプローチへの移行が必要です。

OpenAIの共同創設者、グレッグ・ブロックマンとイリヤ・サツケヴァー

ゲームは長い間 AI 研究のベンチマークとなっており、OpenAI は最も複雑なゲームの多くを人間よりも上手にプレイできる AI の開発の最前線に立ってきました。深層強化学習に基づくこの技術は、汎用人工知能に向けて進歩する初期段階にあると言え、ゲーム以外にも応用できる可能性がある。

実際、彼らはテキスト生成の背後にある NLP と AI について議論します。これは多くの企業が顧客エンゲージメント メッセージング アプリで行っていることです。すべては、OpenAI のロボットがコロッセオに投げ込まれたゲーム分野での同社の取り組みの成功に端を発しています。同社は4月18日から4月21日にかけて、Dota 2プレイヤーを対象にパフォーマンスをテストする大規模な実験を実施した。

OpenAI 5 の勝率は 99.4 パーセントで、人間がプログラムしたゲーム ボットが直面するのと同じ簡単に実行可能な脅威を人間が検出することはできませんでした。

複雑な戦略ゲームをプレイできるロボットは、現実世界のさまざまな側面を捉え始める点で画期的な成果です。これは、複雑性と不確実性に対処できる人工知能への一歩であり、経済的価値のあるタスクにおいて人間を上回る能力を持つ自律システムを開発するためのより明確な道筋を提供します。

ケビン・スコット、マイクロソフト技術責任者

現代の機械学習業界は、コンピューティング能力の進歩だけでなく、オープンソース プロジェクトにも基づいて構築されています。このアーキテクチャこそが、機械知能の急速な進歩を可能にしており、テクノロジー大手の Microsoft は、新しい Azure Machine Learning と Azure Cognitive Services の発表でその先頭に立っています。

Microsoft の事業分野には、ロボット工学や製造業向けの人工知能など、エンタープライズ関連の業務が数多く含まれており、機械モデルのトレーニングや推論用の汎用 FPGA チップも提供しています。さらに、Open Neural Network Exchange (ONNX) も Microsoft の利点を最大限に活用します。ONNX により、Microsoft の顧客は Microsoft 以外のテクノロジを使用できるようになります。これもまた、オープン性の新しい時代の到来を告げるものです。 ONNX は、Nvidia および Intel ハードウェアでの高速推論のために、Nvidia の TensorRT と Intel の NGraph をサポートするようになりました。これは、Microsoft が MLFlow プロジェクトに参加し、NX ランタイム上の高性能推論エンジンをオープンソース化した後に起こったもう 1 つのエキサイティングな出来事です。

ONNX がさまざまなフレームワーク、ランタイム、コンパイラ、その他のツールのコレクションにもたらす相互運用性により、機械学習のエコシステムが拡大します。 FPGA チップは、Azure のデータ暗号化および圧縮高速化タスクの 100% を実行するために長年使用されてきました。ユーザーは、TensorFlow、PyTorch、Keras、または任意のフレームワークを使用してカスタム モデルを自由に構築し、任意の GPU または FPGA でハードウェア アクセラレーションできるようになりました。

昨年秋に発表されたGithubの2018年10月の海外向け発表によると、Microsoftもオープンソースプロジェクトの貢献者の雇用先の一つとして知られている。Githubは昨年Microsoftに買収された企業である。