Google の機械学習責任者であるジョン ジャナンドレア氏は、「私たちは AI の春にいるようなものです」と述べています。
ジャナンドレアの声明 -- この用語への言及AI冬-- 人工知能におけるユースケース、関心、研究が実際にどのように始まっているかを要約します。
金曜日に同社の開発者カンファレンスで開催されたGoogle I/Oパネルでは、Giannandrea氏はGoogleプロダクト担当SVPであるAparna Chennapragada氏とGoogle BrainリーダーのJeffrey Dean氏とともに登壇し、AIと機械学習が製品をどのように変えているかについて語った。
クレジット: Google I/O ライブストリーム
ジャナンドレア氏は、AI と機械学習が突然ここまで注目されるようになった 2 つの理由として、音声認識と画像理解の分野における最近の成功を挙げました。
Google は 10 年以上にわたってこのような分野に投資してきたが、ジャナンドレア氏は、同社がこの分野に本格的に取り組むようになったのは 4 年前だと述べた。
AI と機械学習が突然注目を集めている 2 つの理由は、音声認識と画像理解の成功です。
Google Now チームを率いた Chennapragada 氏は、新製品の構築に関しては、機械学習が状況を変えると信じていると述べています。
たとえば、音声対応アシスタントのようなものを考えてみましょう。 Chennapragada 氏は、エラー率が低下するにつれて、この種の製品の使用が増加すると述べています。 「機械学習によって基礎となるエンジンが改善されると、製品はさらに使いやすくなります。」
同氏は、機械学習によって新たなユースケースも開拓できると付け加えた。 「モバイルのおかげで、交通や健康といった現実世界の問題の多くが AI の問題に起因する可能性があります。」
開発者が機械学習を扱えるようにするために、Google はプラットフォームの一部をオープンソース化しました。TensorFlow。 TensorFlow は、マシン インテリジェンスのためのオープン ソース ライブラリです。
TensorFlow の開発に深く関与していた Dean 氏は、Google が自由なアイデア交換の加速に貢献したいと考え、このライブラリをオープンソース化することにしたと述べました。
先週, Google Research は、SyntaxNet として知られる TensoryFlow 用のニューラル ネットワーク フレームワークもオープンソース化しました。そのリリースの一部には、英語のテキストを分析するように訓練された、Parsey McParseface という名前の愛らしい英語パーサーが含まれていました。
マッシュ可能な光の速度
TensorFlow を使用する多くの人々はすでに機械学習に精通していますが、目標は、機械学習の専門家ではない人でもプロジェクトでライブラリとモデルを使用できるようにすることです。
WowとWTHの比率に注目
もちろん、これらのプラットフォームやテクノロジーが進化するにつれて、そこから生み出される製品が常に期待どおりに機能するとは限りません。
Chennapragada 氏は、Google Now に取り組んでいる間、チームは社内で「Wow 対 WTH 比」と呼ばれているものに注意を払うことを非常に認識していたと述べました。言い換えれば、仮定を正しく理解することが楽しくて魔法のような効果をもたらす場合があるということです。しかし、何かを間違えると「ユーザーに高いコストがかかる」可能性があります。
クレジット: Google
AI アシスタントが車で空港に行くように指示しすぎて、飛行機に乗り遅れてしまったら、それはまったくの「何ということだ」という瞬間になるでしょう。
これは、製品の領域に関しては特に当てはまります。一例として、チェナプラガダ氏は、ジャスティン・ティンバーレイクを検索して、必要なほど関連性の低い結果が返されたとしても、それは大したことではない、と述べた。しかし、AI アシスタントが車で空港に行くように指示しすぎて、飛行機に乗り遅れてしまったら、それはまったくの「何ということだ」という瞬間になるでしょう。
特に新しいプラットフォームや製品の初期段階では、比率が適切であることを確認することが非常に重要であると彼女は言いました。
そしてこれは真実です。 5 年経った今でも、Siri が最初につまずいたため、まだ Siri を使用していない人を私は知っています。
Chennapragada 氏は、ユーザーとの信頼関係を築くことも重要であると付け加えました。 「予測不可能で不可解なことは望まないのです」と彼女は述べ、これが、機械学習が最も巧みに解決できる問題、つまり反復的なタスクなど、機械にとっては簡単だが人間にとっては困難な問題に対して機械学習を使用することが良い理由だと指摘した。
ボーグを恐れるべきでしょうか？
質疑応答の中で、ジャナンドレア氏は次のように尋ねられた。イーロン・マスクの恐怖ラリー・ペイジの神話上のロボット軍団。
復習として：マスク氏はAIに対する懸念を頻繁に表明してきた。述べている今後 5 ～ 10 年以内に、「重大な危険なもの」が人工知能によって生み出される可能性があります。
しかし、ジャナンドレア氏は、マスク氏が恐れているような「超知性」が実現するのは「数十年先」のことだと考えていると述べた。
そうは言っても、彼は、したAI や機械学習によって行われる一部の作業には気味が悪い場合があることを認めます。彼は、ツールが本当に役立つことを証明するのは、テクノロジーの背後にある人々 (基本的に彼自身と彼の同僚を含む) の仕事だと信じています。
以前、Giannandrea 氏は、言語と対話がコンピューター サイエンスの大きな未解決の問題であると述べました。彼にとって、コンピュータに読み書きを教えることができるようになるまでは、AI の夏が来るとは考えていません。
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