Day1】世界のAIスペシャリストが社会におけるAIの恩恵を熱く語る。Day1】世界のAIスペシャリストが社会におけるAIの恩恵を熱く語る。Day1】世界のAIスペシャリストが社会におけるAIの恩恵を熱く語る。2019年7月10日2017年10月11日,12日。SOCIETY」が東京・虎ノ門にて開催された。国内外からAIの有識者を招待した大規模なイベントで、会場は多くの人で埋め尽くされた。SOCIETY」のセッション内容をみなさんにお届けする。)生物学的な研究から発見まで20年くらいかかることもある。そこで、北野氏は体系的にAIを使っていきたいという。測定に関しては現代化しているが、そのデータを活用するレベルはまだ低い。ディープラーニングを使うことで、人間が今まで気づきえなかった発見をすることができるとして、今後のAIと人間とAIのハイブリッドシステムが必要と述べた。AIは創造性を有するかという点では、「今、AIには曲を作曲することができている。音楽という大きな集合の中に、音の響きでビートルズ的に聞こえるものがある。AIはビートルズが発見していないビートルズ的に聞こえる曲を発見している」とも述べた。)イーロン・マスクはAIで悪魔を呼び起こしていると言っている。繰り返しこのようなことが言われている。なんとなくではなく特定の側面を見ると、まずAIと言えばAlphaGOだ。自然言語などのニュアンスがないものだから、彼はあまりびっくりしなかったという。AlphaGOは特定のことしかできない。囲碁以外のゲームはできない。その行動をしたのかを説明することができず、自分が勝ったことですら認識できない。10代の人間は知性が低いが自立性はある。AlphaGOは知性が高いが自立性が低い。AIを考えると、結局はツールを使っているのは人間。自動走行車など限定的な決定しかできない。どこにいくかなどの意思決定は人間がしている。6歳の息子がいるが、彼のほうが自立性があるという。本当に注意しないといけないのは自立性だ。兵器が知性を持っているのが逆に間違いを防止することができる。兵器の自律的な能力のほうが怖い。AIシステムはかなりの仕事を奪う。アメリカでは高校を卒業してない人も多く、そういう人はトラックの運転手など定常的な仕事をしている。いう人たちは困ることになる。このような人に対しては介護はどうか?と提案したい。人が合っているもの人のつながりがあるところに投資をしていくことが大事だと考えている。社会課題の解決のために使うのか。潜在的に危険な兵器に使うのか。AIは単なる技術なので、使う私達が大事で、責任あるAIの使い方が大事なのだ。Champandard(creative.ai共同創業者)将来において社会は技術において何をするのかを考える。技術から社会ではなく社会が何を求めているかを考えて技術について考えるべきだ。ビッグデータはクリエイティビティを阻害しかねない。差別化のためには少数の個別のデータも重要になる。Ridlerなど多くのクリエイティブAIの事例を紹介した。Labs)最も想像力のあるものは、自然だ。進化というアルゴリズムに基づいており、生物は現在もそれをもとに進化を続けている。このアルゴリズムの実行はまだ終わっておらず、これは地球全体で起こっている。オープンエンドな進化とも言われている。分岐を続ける進化は目的がないからなのか。AIも分岐させなければいけない。枝分かれした枝を保全していかないといけないとKenneth氏は述べた。Reserchを設立したMicrosoft。AIの民主化を謳ってAI機能を導入。いろいろな産業に貢献していきたいとしている。マイクロソフトは人間を置き換えるためではなく、人間の可能性を拡張するためにAIを作っているとMicrosoft最高経営責任者(CEO)のサティア・ナデラ氏は述べている。創業者・CEO・CTO)インテリジェンスは問題の解決策を探すツールだ。インテリジェンスには終わりがなく常に改善を続けていく。インテリジェンスはリソースに拘束される。限りある資源の中で活用しなければならない。知能は再帰的に自己改善を行う。特化型AIは一つの特定の問題のみを解決するものだ。そのスキルを他の領域に転用することはできない。汎用人工知能は人間レベルのスキルを目的としている。誰も汎用人工知能を実現させていない。汎用人工知能は、自己を特化させ、さらに特定の領域を解決する人工知能を生成する。やったら実現するのか。スキルを特定してそれをプログラミングによって特定しようとしている。そのスキルは2つある。引用:IT用語辞典)されるスキルと学習するスキルだ。内在的な汎用人工知能のスキルは2つある。1つは段階的な学習だ。人間の発達からインスピレーションを受けて、単純なスキルを最初に達成したあと、より難しいスキルを習得する。1つは誘導型の学習だ。知識のある教師は、どの瞬間にどの問題が学習者にとって最も有用かを判断することができる。Challengeを催している。汎用人工知能のメリットは、非常に高いROIだ。私達人間の最後の発明になり得る。私達すべてが人工知能の恩恵を受けることもできる。AIはさらに賢いAIを作ることができ、人間が限界に達した仕事もこなすことができる。生物的、空間的な制限もなく、感情によるコストも少ない。汎用人工知能が達成したあとは、世界的にベーシックインカムが導入されるかもしれない。AIの進化に寄与した人の自由を増やし、暗黙知を明らかにして知能に活かせる。汎用人工知能の実現のために何ができるのか。AIの研究開発に投資をしようと締めくくった。シニア・リサーチャー)今後数年間で完全な自動運転は実現しない。運転手が、車内で物を食べたり化粧をしたりできるようになるが、それをモニタリングする必要がある。車内のデータ処理が自動車業界の差別化要因になる。車外に出る行動を予測できれば、後ろから車が来ているときだけドアをロックするなどできる。)ECの特徴としてロングテール問題があげられる。似たような商品のうち、1回でも買われた商品は再度レコメンドされ、販売数を伸ばしていくが、運悪く買われなかった商品はレコメンドされずどんどん買われなくなっていく。売れた商品はどんどん売れ、売れなかった商品はいつまでたっても消費者に届かないのである。楽天はAIを活用することで、この問題を解決するという。今となってはコンピュータは発達し、大量のデータを処理できるようになった。楽天はR&Dを積極的に行っている。今後ロングデールは進行していく。4万5000店以上の店舗があり多様化が推し進められている。なってしまうとユーザの理解は人手でできず、ビッグデータを解析する基盤が必要になってくる。内部損傷の推定などの事例を紹介。他にもフィンテックやIoT、セキュリティの領域でもさまざまな効果を実証しているという。ブラックボックスと言われていた結果の「理由部分」を明らかにする説明可能なAIを今後開発していくとしている。量子コンピューティングへの取り組みとして、デジタルアニーラを紹介。量子現象に着想を得たデジタル回路で、組み合わせ最適解を高速に算出できるとしている。従来のコンピューティングでは解けない最適化問題を瞬時に解く新たなあー=きてくちゃで、安定動作と現実社会の実問題へ適用可能だと原氏は太鼓判を押した。AI」の実現だという。人が幸せになるAI、自律成長と人の協調による課題解決として、理研AIP-富士通連携センターを設立し、重要な社会ニーズに対応する次世代のコア技術を創出していくと息込んだ。具体的には、社会インフラやヘルスケア、ものづくりへの活用を椅子得て、想定外を想定するAIを研究開発していくとしている。ロバストな機械学習、シュミレーション・AI融合、大規模な知識の構造化を進める。日本はディープラーニングやテクノロジー、デバイスが人気あります。少なくともイスラエルではここ数年でシフトしています。我々はディープラーニング領域では、数年前であればスゴイ科学者がいる会社に投資していました。いった会社が買収されてコモディティ化してくるとコア技術の革新が減り、データが多い会社に投資を強めています。サイバーセキュリティでディープラーニングを使っている企業には投資を進めています。我々はグローバルな投資家です。5年前に投資を始め、ビッグデータを扱う会社に投資をしました。私たちはプラットフォーム企業に投資をして成功しました。クリエイティビティを重視しています。垂直統合型のAI企業も見ており、この数年間でシリーズA,Bに対して大きな投資を行ってきました。AIはアプリケーションが垂直型のものが多くなってきて、頭打ちになっているのが多くなっていると思います。90%がバーティカルです。限られた人しかホリゾンタルはできないと思います。バーティカルを見て、機械学習でマーケットにフィットするかということを重視しています。テクノロジーとマーケットフィットですね。新しい投資段階に入っています。数年間“診断”に注視してきた。メディカルテクノロジーのほうが1000倍診断よりも価値があります。診断問題は解決し始めていて、治療分野へのシフトしています。直樹氏:まとめてみると、AIが広く適用しているのでテクノロジーとマーケットフィットが大事になってきたということですね。AIスタートアップを見るとときに苦労するのはドゥーテリジェンス(不動産投資やM&Aの際に、企業の資産価値を適正に評価する手続き。企業の収益性やリスクなどを総合的かつ詳細に調査してその価値を査定する。アーリーステージでテクノロジーに投資していてもテクノロジーだけでは判断していません。ここ数年コアの発明はありません。テクノロジーが浸透してくると、知的な話をするのは難しくなります。必要な場合には学術機関にはお世話になっています。AIでおもしろいことは、何に価値があるかということです。何がおもしろいのかはっきりわからないのが問題点。誰向けなのかが重要です。プロダクトサイドの人がAI業界には少ないと思います。サービスかデータかレコメンドなのか、何に価値があるのかがはっきりしていない。いう意味でAIは面白いと思います。「ここに価値がある」とはっきりわからない。AIが重要な役割をはたすだろうというのは誰もが一致しているが、誰が顧客なのかがはっきりわかっていません。アルゴリズムとデータ、どっちにインテリジェンスがあるのかが曖昧な会社が多いです。スタートアップ企業とAI分野の話をすると、製品化が難しいところがあります。勝負の要因がわかっていない会社が多いからですね。見ているものはデータです、初期の段階のスタートアップにデータについてどのように考えているのか、データ収集についてどう考えているのか、またそれをどのように顧客に価値を提供するのかをわかっているか聞くようにしています。私達が、何に注目しているかというと新しいセンサーです。まれにアルゴリズムで有利なときはあるが、新しいセンサーは面白いと思います。数量が多く高速度なセンサーが楽しみです。最後にこの1年ほどで、スタートアップとしてはじめて、より後期段階のディストリビューションモデルを作りました。誰もが同じデータを持ってるとしても、それで何を探して良いのかわかっていない。ハイパーデータを集める。誰もアートを3Dプリントしようとは考えていませんでした。AIでそういうデータの捉え方をやっていなかったからです。AIスタートアップ企業はどんな問題に直面しますか?また人は足りているのでしょうか。人材は課題ですが思っているほどではないのはないでしょうか。大学院でコンピュータなどをしてそれなりにAIに触れている人なら、OJTで教育も出来ます。応用AIみたいなカリキュラムみたいなものがあれば理想ですが。データオペレーションはすべてのスタートアップの課題です。ROIを説明できるかが肝心です。人材不足はないと思いますが、多様性は欠けていると思います。プロダクト側の人間が少ない。AIの分野では脳科学などで進捗がありました。Googleなどの企業はそれぞれ企業文化がありAIをある程度特定しています。BaiduなどはAIの捉え方が一枚岩です。バイアス(偏見)だと思っています。AIの分野ではバイアスは危険です。人材よりも多様性だと思います。ルネッサンス型の人材が欠けています。将来についてお聞きします。個人的にはまだシンギュラリティは遠いと思います。AI倫理でもすることはたくさんあります。一部の国が不公平になあることにおいて、見方としては100年前の石油みたいではないでしょうか。AIは効率化に使われますが、AIを使えるところは有利になります。フェアじゃないことが始まるのではないかと思っています。それに伴って格差が広がる可能性があります。コアな技術はオープンソースにならないので、数10年は苦しむ国は苦しみますね。競争は激しくなると思います。リードAIリサーチャー)AINOWでもおなじみの三宅陽一郎氏の講演。ゲームに使われるAIとしてメタAI、キャラクターAI、ナビゲーションAIについてそれぞれ講演した。詳しくはAINOWでのインタビュー記事を参考にしてほしい。名誉研究科学者)身体化されたAIについてのセッション。AIは人間の知能を拡張するべきだと考えているというJeff氏。人間の認知は三次元の空間の中で影響を受けているという。俊一(東京大学名誉教授)「ロボットは意識があるのか」「人間とはなんなのか」について述べた。今のAIは3年後には普通のテクノロジーになるという。脳は進化によるランダムサーチで、ごたごたの設計の中で精妙な構造になっていて超複雑。人工知能はどう実現するか。人間の脳の材料はアミノ酸なため制約を受ける。歴史的な制約があり、前の遺伝子を騙して進化してきた。AIは脳の一端を捕まえて技術的に実現した。ディープラーニングの人間との1番の違いは意識や心の有無である。ロボットは合理的で使命感があるが、人間は不合理で芸術や喜び、愛などを感じる。編集後記2日間を通して、このイベントに参加させていただいた。滅多に集まらないであろう有識者たちが虎ノ門に集結。個人的には国際的な知見をつかめたことが非常に有意義で、また、ほとんどの有識者が似たような意見を持っていたのも特徴的であった。人工知能のコアテクノロジーはしばらくはブレークスルーがないため、データ量などを投資で重視していくというところが最も心に残った部分である。SOCIETY」のように、社会実装を進めていく、そんなサービスが国内からも生まれることを期待したい。■Twitterでも発信しています。┃AIが人間と共存していく社会を作りたい。活用の視点でAIの情報を発信します。AINOW編集部イベントこの記事が気に入ったらいいねしよう!最新記事をお届けします。週1回、注目のAIニュースやイベント情報を編集部がピックアップしてお届けしています。こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。0x83」と表示される。解説RECOMMENDこちらの記事も人気です。