マッシャブルのシリーズアルゴリズム私たちの生活と未来をますます制御する謎のコード行を探ります。
「アルゴリズム」は不可解です。それは神秘的であり、全知であり、全能です。そうではないことを除いて。
アルゴリズムは単純な概念ですが、今日では多くの複雑な表現があります。ソーシャルネットワークの中心におけるアルゴリズムの中心的かつ不透明な位置フェイスブックのようにそのため、アルゴリズム全般を一種の神秘的な尊敬の念を持って見る人もいます。アルゴリズムは、高度に技術的で理解が難しいもの、つまり客観的な真実を裁定するもの、またはその対極にあるまったく信頼できないものと同義になっています。
しかし人々が「アルゴリズム」に言及するとき、それが Facebook や他のテクノロジー企業のレコメンデーション アルゴリズムであっても、単に「アルゴリズム」一般であっても、それが何を意味するのか本当に理解しているのでしょうか。判断するどのくらい広くこの用語は使用されたり誤用されたりしていますが、おそらくそうではありません。 Mashable がアルゴリズムの探求に着手するにあたり、私たちはすぐに何かを知りたかったのです。「そもそも、アルゴリズムとは何でしょうか?」
Mashable は、ワシントン大学のコンピューター サイエンス教授であり、著書もあるペドロ ドミンゴスと話をしました。本私たちの生活の中でアルゴリズムが果たす役割がますます増大していることについて。次に遭遇するコンピューター アルゴリズムに感心したり不信感を抱いたりする前に、私たちの世界を動かしている概念の基本に立ち返ってください。
1. アルゴリズムは非常に具体的な命令のセットです
ケーキを焼く方法、2 + 2 の合計を求める方法、さらには米国憲法に従って国家を運営する方法などはすべてアルゴリズムの例です。なぜ？なぜなら、ドミンゴスによれば、アルゴリズムの定義は「一連の命令」だからです。それでおしまい！
現在、アルゴリズムとは通常、「コンピュータに何をすべきかを指示する一連の命令」を指します。コンピューター プログラムは、コンピューター プログラミング言語で記述され、コンピューターが理解して実行できるアルゴリズムです。
コンピューター用に作成されたアルゴリズムも非常に正確である必要があり、多くの場合「if」、「then」、「else」という命令が使用されます。たとえば、自動運転車は、「道順が左折と言ったら、左折する」というナビゲーション用のアルゴリズムで実行される可能性があります。一見単純な一連の命令にコンピュータを従わせるには、どれほど具体的にする必要があるかわかりますか?
一般的な想像では、推奨アルゴリズムアルゴリズムとは何かという私たちの概念を支配するようになりました。つまり、多くの人がアルゴリズムについて考えたり言及したりするとき、それは、Netflix があなたが好きかもしれないと考えているテレビ番組や、海外旅行者のようなものを参照しているということです。飛行禁止リストに載っている。これらは非常に複雑なアルゴリズムですが、本質的には、指定されたタスクを完了するためにコンピューターが従う一連の命令にすぎません。
「コンピューターを使用すると、アルゴリズムが大幅に複雑になる可能性があります」とドミンゴス氏は言う。 「加算は、数行のテキストで定義されるアルゴリズムです。コンピューターには、定義するのに何百万行もかかるアルゴリズムが組み込まれている場合があります。」
2. コンピューターが存在するずっと前から、人々はアルゴリズムを作成し使用していました
バビロニア時代の早い段階で、人類は農業社会を管理するための数式を計算するのに役立つアルゴリズムを作成していました。
「コンピューターが登場する前にもアルゴリズムは存在した。アルゴリズムを実行するのにコンピューターは必要なく、アルゴリズムは人間によって実行できるからだ」とドミンゴス氏は語った。
コンピューターを使用したアルゴリズムが最初に注目を集めたのは 20 世紀半ばで、軍が移動物体のどこにミサイルを向けるかを決定するための式を書き始めたときでした。その後、この概念は経営管理に移り、給与計算などを管理する計算式をコンピュータで実行したり、科学の分野では空の動きを追跡したりしました。
現代のアルゴリズムの転換点は、ラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンがGoogle PageRank アルゴリズム。検索エンジンのアルゴリズムには、ページ内の情報だけに頼って検索用語との関連性を判断するのではなく、最良の結果を表示するのに役立つ他の多数のシグナルが組み込まれています。最も注目すべきは、その記事を指している他のリンクの数、およびそれらのページを指しているリンクの数に基づいて、それらの記事がどれだけ評判がよいかなどです。それは関連性を示す強力な兆候でした。そして残りは歴史です。
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3. 今日、アルゴリズムはどこにでもあります。
私たちはアルゴリズムを数学の方程式として考えるかもしれませんが、ドミンゴス氏によれば、アルゴリズムは「あらゆるものからあらゆるものを計算でき、数値はまったく関係しない可能性があります。」顕著で非常に複雑なアルゴリズムの 1 つは、Facebook ニュースフィード。これは、Facebook がユーザーがスクロールするときにどのコンテンツを表示するかを決定するために使用する方程式です。言い換えれば、ニュース フィードに何を掲載するかを決定するための一連の指示です。
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「Facebook がニュースフィードに載せられるものは無限にありますが、選択する必要があります。」
「Facebookがニュースフィードに載せられるものは無限にあるが、選択する必要がある」とドミンゴス氏は語った。 「そして、それは通常、その投稿を直接的または間接的に作成した人々のことをどの程度気にかけていますか、といったことが組み合わさったものです。あなたのソーシャル ネットワーク内で彼らがあなたにどれだけ近いか、主題から見てそれ自体の関連性がどれくらいあるか、そしてどれくらい最近のものか。」
Facebook、Google、Amazon、その他の大手テクノロジー企業はすべて、顧客にコンテンツや製品を提供するためにアルゴリズムに依存しています。しかし、あなたの人生には、あなたが気づいていないかもしれないアルゴリズムもあります。
たとえば、食器洗い機が洗浄から乾燥に移行する時期をどのように判断するか、車が燃料摂取をどのように調整し、ガソリンスタンドにいるときにタンクが満杯になるかをどのように認識するか、またはデジタル画像に影がどのように表示されるかを制御するアルゴリズムがあるとドミンゴス氏は説明しました。現実世界の太陽を完璧に再現したアニメーション映画。
「明らかに、コンピューターを操作したり、インターネットに接続したりするときには必ずアルゴリズムが関与しています」とドミンゴス氏は言う。 「しかし、最近ではアルゴリズムがほぼあらゆるものに関与しています。」
4. 最も複雑なアルゴリズムは機械学習を使用します
私たちが学んだように、アルゴリズムは通常、コンピュータが何をすべきかを理解するために「耐え難いほど詳細に」書かれなければなりません。ただし、アルゴリズムを作成する人が機械学習 (一種の機械学習) を組み込んでいる場合はそうではありません。人工知能— それが最も洗練されたアルゴリズムにつながります。
「従来のプログラミングでは、人間が他の人が何をしなければならないかをあらゆる詳細に書き留める必要があり、これには非常に時間とコストがかかります」とドミンゴス氏は言う。 「機械学習とは、コンピューターが何をすべきかを指示されるのではなく、独自のアルゴリズムを発見することです。」
別の言い方をすると、機械学習とは、プログラマーが出発点として生のデータをプログラムに供給し、そのデータの組織化され分類されたバージョンがどのようなものであるかという終点を送信し、どのように理解するかをプログラムに任せることです。タマネギを考えてみましょう。調理方法を知っている人間は、そのタマネギを刺激的な生の球体からカラメル状のおいしい細片に変えることができます。従来のアルゴリズムでは、プログラマーが調理手順のすべてのステップを作成していました。しかし、人工知能によって開発されたアルゴリズムでは、目標として終点が与えられると、プログラム自体が生の状態からキャラメル化された状態に到達する方法を見つけ出します。したがって、機械は学習しました。
この種のアルゴリズムは、人間が地点 A から地点 B に移動する方法を知らない場合にさらに強力になります。たとえば、猫が猫であることを人間が認識できるようにするプロセスには、非常に複雑な脳力が必要です。段階的に書き出すことは不可能です。しかし、猫の画像と猫ではない画像の束をプログラムに与え、猫の画像を猫として分類するという目的のエンドポイントを示すことで、コンピューターはそのプロセス自体を実行することを学習できます。
「人間がプログラムするのではなく、コンピューターが自らプログラムを学習するのです。」
「人間がプログラムするのではなく、コンピューターが自らプログラムを学習するのです」とドミンゴス氏は言う。 「もちろん、これは機能すると非常に強力です。なぜなら、人間の介入をほとんど必要とせずに、非常に強力で非常に複雑なアルゴリズムを作成できるからです。」こうなったときもとても面白いですそれは機能しません。
5. この用語が最近キャッシュされたにもかかわらず、アルゴリズムは魔法ではありません
膨大な量のデータ アルゴリズム プロセスのおかげで、秘密を明らかにするために作られた全知のミステリー ボックスのように見えるかもしれません。ただし、アルゴリズムとは単に一連の命令を意味することに注意してください。さらに、アルゴリズムを作成するのは人間であるため、アルゴリズムには欠陥がある可能性があります。
「アルゴリズムについても多くの誤解があります。その理由の一つは、人々がコンピュータ内で何が起こっているのかをよく見ていないことです」とドミンゴス氏は言う。 「非常によくあるのは、アルゴリズムが何らかの形で完璧であると人々が考えていることです。」
ドミンゴス氏は、プログラマーは、コード行が適切な結果を生み出すために、アルゴリズムの間違いを修正するのに膨大な時間を費やしていると説明しました。ただし、人間は常にその間違いに気づくわけではありません。さらに、アルゴリズムは、人間が見たい出力、つまり人間が最適化しているものに基づいています。取ってください採用アルゴリズム、表向きは、仕事に最適な候補者を見つけるはずです。人間が、仕事に必ずしも関係のない資格（大学の学歴など）を調べるように指示した場合、アルゴリズムが「候補者 A が最適な人材である」と言ったからといって、それが真実であるとは限りません。
多くの場合、それは偏見によるものです。そして、人工知能を活用したアルゴリズムでは、バイアスの問題がさらに悪化する可能性があります。
「従来のプログラミングでは、プログラマーの偏見を心配する必要があります」とドミンゴス氏は言う。 「機械学習では、主にデータから生じるバイアスを心配する必要があります。」
たとえば、機械学習を利用した採用アルゴリズムは、候補者の大量の履歴書を出発点として使用し、その出力として過去に採用された人々の履歴書を使用する可能性があります。しかし、ほとんどのテクノロジー企業は、人種的に多様ではない。したがって、採用を推奨する自動アルゴリズムは、現実世界の不平等を反映する可能性があります。
研究示しました人工知能は、それを訓練する人間の性別や人種の固定観念を反映できるということです。ある研究では、単語の関連性を生成するアルゴリズムは、単語間の関連性を学習するためのトレーニング データとして Web 上の英語全体を使用しました。私たちの世界に存在する偏見のおかげで、アルゴリズムは、女性の名前は芸術に関連しており、男性の名前は数学と科学に関連していると判断しました。このような研究は、アルゴリズムが本質的に中立、完璧、または悪意を持っているわけではないことを示しています。アルゴリズムは、人間とアルゴリズムを訓練するデータが指示したことを実行するだけです。要するに、彼らも私たちと同じように欠陥があるのです。
6. アルゴリズムは技術革命の先駆けとなっている
アルゴリズムは不完全かもしれませんが、それでも私たちの世界を変えています。
「ウェブやソーシャルメディアなど、私たちが当たり前だと思っているものはすべて、アルゴリズムがなければ存在しません」とドミンゴス氏は言う。
「産業革命が肉体労働にもたらしたのと同じことが、アルゴリズムによって頭脳労働にも行われているのです。」
食器洗い機から政府のスーパーコンピューターに至るまで、これらの自動化された一連の指示がますます普及するにつれて、人間はこれまでよりも迅速かつ効率的に知識を行使できるようになりました。ドミンゴスはそれを革命にほかならないと考えています。
「産業革命が肉体労働にもたらしたのと同じことを、アルゴリズムが頭脳労働にも果たしている」とドミンゴス氏は言う。 「アルゴリズムは知能の自動化です。それを考えてみると、これは非常に強力なことです。以前は人間の思考と労力が必要だったことを、今ではアルゴリズムによって実行できるのです。」
アルゴリズムは今後も存続します。しかし、それらをどのように設計するか、偏っているか公平であるか、役立つか有害であるか、そしてそれらの存在をどの程度疑いなく受け入れるかは、私たち次第です。
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