HONGO」(カーネル本郷)。将来AI技術で世界を牽引する人材を育て、スタートアップの支援基盤となるべく、コワーキングスペースや計算資源、メンタリング、さらには食事まで、包括的なサポートをメンバー向けに提供している。米国本社副社長が抱く、若いAI人材への熱い期待を紹介した。今回は選抜をくぐり抜けKERNELのメンバーとなった4名に、AI技術で切り開く未来のビジョンについて語ってもらった。一人一人が全く異なる経歴、研究テーマを持つメンバー達。彼らはどのような思いでKERNELへと参加し、何を成し遂げようとしているのか。今を輝く若き才能たちの実状をレポートする。*今回のインタビューは英語で行い、編集部で翻訳しています。Interaction。人間とロボットとの共生、相互のコミュニケーションに焦点を当て、ロボットの知識獲得プロセスの研究に従事。産業へのAI技術の応用を目指す。衛星写真から自動で地図を生成する研究を進める。高橋秀徳(たかはし・ひでのり)自治医科大学の眼科医であり、准教授として研究を進める立場でもある。糖尿病網膜症のAI診断を開発中。現在では診断だけでなく治療プロセスにもAIを活用する手法を探る。信号処理を軸足に置きつつ、ディープラーニングも用いて環境音認識の研究を行なっている。*座談会にはオンラインで参加していただきました。学部時代は法学部で教育行政を学ぶ。現在は学習評価・創造性に関する研究を行いながら、学習・イノベーションのためのチーム運営・コミュニティ運営に携わっている。今回はファシリテーターを務めた。扱うテーマは十人十色。本日はお集まりいただきありがとうございます。私は「人間とロボットのインタラクション」をテーマに、AIの強化学習を中心とした研究をしています。強化学習ではAlpha-Goに代表されるように、AIが学習して行動してさらに学習するというサイクルをとります。この学習プロセス自体の仕組みについて理解を深め、人間との関わりの中から自発的に学ぶAIを生み出すことが大きな目標です。「人間とロボットのインタラクション」とは、具体的にはどういうことを指しているのでしょうか。何か学習プロセスに変化をもたらすものなのでしょうか。現状の機械学習では、学習のためのルールを前もって用意するなど、人間がお膳立てをしないと目標とする機能の学習を行うことはできません。僕が目指すのは、人間が他者との触れ合いや環境の中で自然と知識を習得していくように、ロボットが自力で学習できるアルゴリズムです。ありのままの環境から機械学習を行うことは私も課題と感じます。私は学部のときに受けた信号処理の授業の影響を受け、現在は環境音認識をテーマに研究しています。音声以外の音の認識を実現させたいのですが、ディープラーニングにも得意・不得意があるので、人間のように理解させることはまだまだ壁がありますね。環境音認識に関する研究は、一個一個の音の特徴をどのように抽出するかと、それらの音をどのように識別するかの大きく2つに分けられます。ディープラーニングが得意なのは後者ですね。「おはようございます」と「こんにちは」と「おやすみなさい」という特定の3つのフレーズを識別させるために、ディープラーニングを使って繰り返し学習させるというのは簡単に想像できると思います。すべての音の認識を研究しようとすると、一つ一つの音が「なぜそのように聞こえるか」を考える必要がある。音声ならまだしも、環境音を取り扱うとなると無数の音源が混在しているので特徴を抽出するのが難しい。ここをうまく解決したいですね。万能ではないんですね。元々はカイロの大学で土木工学を学んでいましたが、卒業のタイミングで偶然にもTEDxTalkで現在の指導教官のことを知りました。そのときに彼が話していたのが、都市部で人間の移動、分布をビッグデータ処理によって明らかにするヒューマンモビリティに関する研究です。この現代的な研究テーマに強く惹かれたのがきっかけですかね。現在は機械学習を用いて衛星写真から自動で地図を生成する手法の開発を進めています。個人の携帯電話やスマートフォン所持が当たり前になってから、モバイルを情報源とする膨大なビッグデータは、都市設計に大きな寄与をもたらしました。人々が街中をどのように移動、行動しているのかを明らかにすれば、交通のコントロールや都市の設計に生かすことができる。これを実現するのが今の大きな目標です。ありがとうございます。高橋さんは眼科医として働かれているそうですが、どのような経緯でKERNELに参加されたのでしょうか。私は、准教授として大学で研究をする立場でもあります。3年ほど前に、ディープラーニングで画像の識別ができると知り、糖尿病網膜症*の診断アルゴリズムを作りました。「診断だけでなく治療のプロセスにもディープラーニングを活かせないものか?」と思い、その手法を探るためにKERNELに参加しました。具体的には、加齢黄斑変性(AMD)**という失明をもたらす網膜の病気に対して、意思決定のアルゴリズムの提案を考えています。AMDには特効薬がありますが、投与の要不要やタイミングを人工知能で判断できたらいいなと。従来の画像判定による診断との根本的な違いはどんなところにあるのでしょうか。「出血が見受けられたら注射する」といった分かりやすい判定基準を設ければ、最低限の治療が行えます。似ているけれど異なる病気である場合や、症状の進行度の判別がつきにくいケースもあるんです。昔だったら場数や経験を積むしかないと考えられていましたが、今後は医師の感覚をAIで代替できるのではないかと考えています。AI技術者を育む「最高の環境」とは何か。高速な通信環境の提供と、利用できる計算資源の豊富さは魅力ですね。強力なディープラーニングを実施するとなれば、GPUなどの備えは不可欠ですから。研究室に十分な備えがない人には特にオススメできます。立地もいいし、スペース内は静かで雰囲気もいい。それぞれの研究の特徴に関して本質的な箇所を教えあえるベストな環境です。留学先として日本を選んだこともKERNELメンバーとして参加したことも、最良の選択だったと思います。ディープラーニングを学んでいる人や、起業している人の生の声を聞けるのはとてもありがたいです。自分はいちユーザーで、手法の専門家ではないので。自分と違う意識を持っている人と話ができるのは刺激的ですね。書籍が多いのがありがたいですね。技術書って自分で買うには結構高いんですよ。あと飲食のサービスが素晴らしいと思いますね。食事!やっぱりそこは大きいですよね。食事の提供が、人々の集う「場」を生み出す側面も少なからずあると思うんです。足を運ぶモチベーションになるし、食事中の何気ない会話から研究のアイデアが生まれたりとか。あと、メンバー間で論文の輪講会をやるのですが、これが非常に勉強になるんです。ここでこの手法を使ったのか?など本質的な議論になります。様々な専門の方々がいるので扱う論文も多種多様ですしね。お互いが先生であり、生徒であるというのは素晴らしいですね。多様なバックグラウンドをもつ人々が集まっているので、マッチングシステムのようなものを作り、お互いの学術的な興味を共有したりする、なんていう取り組みも面白いかもしれませんね。磨いたAI技術で加速していく未来。来年からIT企業で営業職に就く予定です。そこで働くイメージはなく、仕事を通して色々な人と話をしてインスピレーションを得ていきたいですね。未来のことはわからず、起業や復学も選択肢にはあるので、KERNELで技術的な相談ができる仲間を作っておきたいと考えています。私はいま就職活動中で、しばらくは企業のエンジニアとして活躍することを考えているよ。サラリーマンをしている自分はあまりイメージできません(笑)。落ち着いたらPhD(博士号)を取りたいです。PhDの研究はそれ自体がビジネスになりやすいため、上手くいけばそのまま起業も視野に入れています。卒業後は大学院に進もうと考えています。取り組みたい目標としては第一次産業にディープラーニングの技術を応用し、ブレークスルーを起こすことですね!例えば、今具体的に考えているのは漁業への応用です。海中の映像を元に漁のサポートをしたりとか。フィッシングポイントの選定に使えそうだね。いつ・どこで漁をすればいいのかを正確に予測できるようになれば、漁師たちにとっては時間の節約になるはず。第一次産業はまだまだAI技術による効率化の余地が十分にあるものと考えています。今後10年くらいを掛けて是非新しい技術の開発に取り組んでいきたいですね。時間的コストを削減する、という面では私の目標と近いものがあります。私が関わる医療の現場では、施術自体は5分程度で終わるはずなのに、診断・意思決定で数時間掛かってしまう、ということもしばしばあります。私は一昨年、眼科AI開発の会社を起業しまして、病院ごとの診断・治療ばらつきのような問題を解決しようと考えております。将来はディープラーニングでこの問題を解決し、医療現場を加速させていきたいですね。***KERNELでは継続してメンバーを募集中。専門分野の垣根を越え、機械学習を軸に人が交わるこの場に飛び込んでみてはいかがだろうか。手厚いサポートはもちろん、メンバーから受ける刺激は必ずやあなたの研究や起業を力強く後押しするだろう。<KERNEL募集要項(抜粋)>今回の応募にあたっては以下の条件を踏まえてご応募ください。※低学年の方も実績の有無にかかわらず、積極的に応募歓迎いたしますその他詳細については、下記リンクをご覧ください。数値流体力学を用いた風力発電用風車のシミュレーション。JSAワインエキスパート持ちのワインかぶれ。休日はアイドル声優のライブに出没。ベンチャーCEOが語る『大学研究室とオープンイノベーション...『大学研究室とオープンイノベーション』をテーマにしたイベントが、eiiconと株式会社POLの共催で11月16日に開かれました。本イベントで...コラム『異能こそ才能』―ユーザベースが目指す、エンジニアのための「自由」と「成長環...テクノロジーと人の力。両方を用いて、ユーザベースはいかに経済情報プラットフォームとして独自のポジションを築いたのでしょうか。アホウドリの住む島で(後編)はじめまして、ばん・ぶーです。僕の専門は生態学です。地方でこそ活きるAI〜函館から見える人工知能の未来とは?松原仁教授インタビュ...ドラえもんや鉄腕アトムなど、日本では昔から人間と友達付き合いができるロボットが多くの漫画やアニメに登場してきた。そんな日本でも、最近では人工...コラム半分以下の時間と10分の1のコストでDNAフラグメントを合成する―長鎖DNA...本記事は、産学連携により生み出されたサービスやプロダクトを紹介する連載です。初学者に道を敷く仕事2「物理学のわかりやすい解説」を極めるEMANの胸の内(...2000年頃から「EMANの物理学(http://eman-physics.net/)」で物理学の解説を公開し始めた広江克彦さん。cool研究の未来をデザインするメディアです。外部リンク学術サイエンスニュース。