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2015年09月12日

インテリジェント・マシン。現実の世界の中の人工知能。

未来教育

BBC Newsは、BBCのインテリジェント・マシンの一部として、Googleのエリック・シュミット(Eric Schmidt)は独占記事として、AI(artificial intelligence/人工知能)が発展するのを見るかにおいて、どのように開発され、それがどのように復興され、次にどこへ行くのかについて書いたと報告した。

ジョン・マッカーシー(John McCarthy)は、60年前の1955年08月31日に「AI(artificial intelligence/人工知能)」を作り出しし、どのように考察マシンを作成するかについて考え出すために、「夏の研究プロジェクト(summer research project)」を提案した。

それは、ある夏より少し長い間取ると判明した。

私達は、現在、7番目の10年、およびまさに本当の進歩を見るための開始に時期に入った。

従って、長い間はなぜ待ち、AI研究の今日の復興に進んだものであるか?について、尋ねることは値する、と言っている。

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深い学習(Deep learning)
通常、テクノロジーで「革命」が起こるケースであると、実際、今日につながっている難しい研究のしっかりとした発展があった。

例えば、人工的なニューラルネットワーク(artificial neural networks)のパイオニアのうちの1人ジェフ・ヒントン(Geoff Hinton)は、1980年代に彼のキー洞察の多くを考え出した。

その時コンピュータは遅すぎたので、その洞察は大きい実用的な結果を得ることができなかった。

彼は、次の20年働くことで、および2009年に彼と彼の学生が音声認識のための最先端を打つことを続けた。

そして、Googleは、後で、それらの方法のチームを雇用し、迅速に採用し、エラーをGoogleアプリの音声認識で、約10年の研究の当量を突然約25%切開した。

従って、それは本当に長い努力であった。

しかし、それらの最近の数年、屈折ポイント、ラインの上の最終的な押しで、何かが、「これは働くことができた」から、「ワーオ、これは、私達が他で考え出したよりうまく働く!」ようにに変わった。

実に、それが、巨大なスケールで計算することの注入を得た時には、深い学習は、いっしょに働いている数千台のコンピュータのネットワークを使って本当に離陸した。

しかし、もっとも初期に大きな問題になった人工知能と宗教のバリアも解決できていない。
今できはじめたのは、膨大な量のシミュレーションによる予測だけである。
それはコンピュータのスピードだけで解決できた。

乱雑な世界(Messy world)
そして、それは、実世界の問題に取り組むことによって加速された:あなたは、どのように、スピーチを58の言語で認識しているシステムを構築するか?
それがラベルを一度も貼られたことがない時に、あなたはどのようにそれらのゴールデンレトリーバ犬を最初の写真で見つけるか?
これらはただ修辞疑問であるわけではない。
Googleアプリ(Google app)とGoogle写真(Google Photos)は、これを実現し、多くの他の会社はマシン学習の同様な実世界でのアプリケーションに取り組んでいる。

すなわち、Webおよびそれを動かすクラウド・コンピューティングを起こしたのと同じ消費者ニーズが、世界でどのような質問でも得たい人々に答えたか、または言語を横切って楽々と通信するために、AIの基礎研究をリフレッシュし、焦点を再合わせたものであった。

これらは、簡単な迷路をナビゲートするために、プログラムを得るなど、より丈夫に提供すると判明し、AIのベンチマークであった「おもちゃ」問題で、より多くの報いている挑戦は、数十年過ぎる中で研究する。

現実の世界はずっと大きく、より乱雑で、それはマシン学習のためのずっと高いバーを提供する。

理論的なぶつけまで、実用的に対して、あなたが本当の進歩を得ることが、上にない。

それは、毎年私達が大学から数十の訪問能力をGoogleにもたらす理由で、私達の研究者がそれらの研究を公然と出版し、AIのすべての主要な学究的な会議に行く理由である。

私達は、研究者の外では、斬新なアプローチのための長い経験とアイデアをもたらし、計算資源、実世界の問題、および実用的な専門知識を築いているシステムを提供する。

ただし、まだ膨大な写真の中で児童ポルノも排除できない。

よりスマートな音楽(Smarter music)
私達は交換を愛し、私達は、Googleでそれらの研究を実施するのを学んでいるマシンのエキスパートを歓迎する。

他の利点が、理論と実際の間のギャップを閉じることにあり、AIの上の長期の懸念は、実際可能なものの実用的な議論に基づいていることがもっと多くで理解し、どのように私達が最も有益なテクノロジーを築くことができるかである。

未来に、私達は、実世界の挑戦を解決しているAI研究のいっそう多くの混合をする必要がある。

ソフトウェアの次世代に、マシン学習は、まさに、性能を数パーセンテージポイント改善するアドオンではない。それは伝統的なアプローチを本当に取り替える。

ちょうど1つの例を与えるために、10年前に、デジタル音楽サービスをスタートすることは、たぶん、最も熱い新しい音楽に穴をあけるために、1握りのエリートの流行を作り出す人を仲間に入れた。

今日、あなたは、ずっと順調な構築の現実の世界から学ぶことができるスマート・システムがある。実際の聴取者が最も次に望みそうなもの。そして、あなたが予測すること手助けできる。

および隣のアデル(Adele)がであるかもしれない。

ボーナスとして、プロセスに味を作ることが、ずっと少ないエリートである。ずっと民主的である。誰もがほとんど選択のない個々の好みではなく、私達自身の集合的な味に通じて、隣の大スターを発見することを可能にする。

隣の大スターを発見したつもりが、とんでもない詐欺師で合ったこともあった。
雇う側の目が要求される時代になった。

現代のライフ(Modern life)
AIが社会のために、その長期の可能性を果たすように、私達は実世界の乱雑さで、その研究をいっそうもっと指示する必要がある。
どのように行ない、彼らが制限された予算を得た時に、あなたは、誰かが最終段階の偉大な休暇を計画することを手助けする。
2人の気難かしい子供、およびそれをそれに押し込むほんの数日?

私達は、あなたに、あなたのEメール、あなたのソーシャル・メディア給送装置、あなたのスケジュールのフィルタをより厳しく与えて、現代の生活のノイズを減らすことができるか?
私達はあなたに少ないスパムと、より多くの時間を与えることができるか?

そして、どのようにすることで、私達は、エネルギーと気候科学、科学者がゲノミクスの圧倒的なデータ量を理解することを手助けするか?

すべてのそれらのエリアは、AIで私達が、人々の本当のニーズについて何よりもまず考え続けている必要がある。その理由から、私達すべてが住む現実の世界でのスマートで、導き、思慮深い革新から利益を得る可能性があると言っている。

しかし、なぜGoogleは、これほど多くの遠回りと無駄を繰り返しているのか?
時間は永遠のようで、実は急速に変化している。

多くの人が、人工知能に対して懸念を述べているが、その不安は基礎教育にある。

例えば、ナチスは米国より早く、チュービンゲン大学で原爆を開発していた。
ところが知識で使うのを抑制した。
アメリカは、それを実際に使った!この違いは教育の違いである。

これからの技術は、さらに進化するが、それを使える教育環境が、追いついていない。

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