最先端AI研究者に改めて聞く。「人工神経」とは【後編】

本名かい、すごい苗字

AIの中枢、ニューラルネットワークの権威、恐神さんのインタビューの後編です。コンピュータが人を近未来に超えるといいますが、複数の人間が集まって答えを導き出すことがいかに難しいか、サッカーの例にした恐神さんの説明が印象的でした。人の脳を超えるのはそう簡単ではない…。

AIであろうとなんであろうと、現場レベルになるとそのサービスが提供できる付加価値と導入コストのバランスですよね。

人工知能系の普及には2パターンある気がして、
画像処理のようなに人工知能が圧倒的な付加価値を生み出すパターン。既存のサービス向上として裏で人工知能を走らせるパターン。
IBMは、後者でBtoBビジネスで花を開くような気が個人的にはします。

AIの論調で、いつも引っかかることがありますが、人が期待しているAIと技術者が考えるAIは全く異なっています

「人間レベルの意思決定ができるようになるまでに、現状では人間よりはるかに多くの試行錯誤を繰り返す必要があります。」

試行錯誤ではなく、条件抽出です、強化学習という言葉が適切かもしれません
このことは言われるまでもなく、DeepMind社のAlphaGoで言われてきたことです。ここには書かれていませんが、人間の知見を超える仕組みがあるのか、あるならどう実装したか、とても興味深いです。

・「一つは、人が扱うことができないほどの大量のデータから関係を見出して活用すること。一般に「機械学習」と言われている分野です。」
・「もう一つは、人が処理しきれないほどの多数の候補の中から良いものを見つけ出すこと。」

この二つの視点は、コンピュータ、特にデータベースの特徴です。
AIではなく、データベースと置き換えるとすぐに分かります。データベースは、例えば100万件の中から売上10億から20億の企業を瞬時に探せますが、人間はどのくらい時間がかかるでしょう？
「機械学習」が絡むと、他のデータも使って、高度な抽出条件で検索できるということです

AIを否定はしませんが、技術者が積極的にミスリードするのは問題です