GoogleのAI研究チームの2017年成果 基礎研究、PAIR、Fairness

  • 2018.02.25
  • AI
GoogleのAI研究チームの2017年成果 基礎研究、PAIR、Fairness

1.GoogleのAI研究チームの2017年成果 基礎研究、PAIR、Fairnessまとめ

・基礎研究(分子構造の予測、太陽系外惑星の発見、地震の余震予測など)
・PAIR、人間の関係に着目して人工知能をより有用にするプロジェクト
・人工知能が増幅してしまう思い込みやバイアスに関する問題への取り組み

2.人工知能を使って太陽系外惑星の発見

Kepler90と言う地球からおよそ2500光年離れた太陽より大きい恒星がある。その恒星の輝きの増減15000パターンを人工知能で学習し、新しい惑星(Kepler90i)を発見。
・Kepler90は太陽よりほんのちょっと大きい恒星
・Kepler90iは地球の1.3倍くらいの惑星
・Kepler90iの公転は約14日、つまりとてもKepler90に近い
恒星、つまり太陽のように自分のエネルギーで自ら輝く巨大な星に近すぎるので、通常の観測では気づけなかった惑星を、Kepler90iがKepler90を横切る際のわずかな輝きの違いを人工知能が発見し、新惑星の発見につながったと言う事。

3.People + AI Research (PAIR)

人工知能(AI)と人間の関係に着目して人工知能をより有用にするプロジェクトで目標は3つ。
・ツールとしてのAIの利用手段を広げる事
・医療等の専門家が職務を軽減するためにAIを活用する事
・エンジニアがよりAI開発を行いやすくする事
有名な成果物
1)Facets
ビッグデータを理解し解釈できるようにする可視化ツール。ビッグデータを直感的に理解するのは困難だが、Facetsを使うとビッグデータを細かく分類や図示出来きるので全体像の把握や問題点の把握などがやりやすくなる。
2)deeplearn.js
ブラウザで動かす事ができるJavaScriptのディープラーニング用ライブラリ。これはブラウザ単独で動作し、ブラウザ以外の特殊なソフトを必要とせず、GPUも扱う事が出来る。

4.人工知能とバイアス

「椅子」のように先入観や思い込みが入る余地がほとんどないと思われる単語であっても国や地域によってイメージされるものが違う。
オープンデータセット(誰でも扱えるように広く共有されているデータ)にもこういった偏見(バイアス)が入り込んでいる事があるけれども現在はこういった人工知能が増幅してしまうバイアスはあまり認識されていないので、啓もう活動やディスカッションの場の提供など、業種の枠を超えて問題に取り組んでいる

5.GoogleのAI研究チームの2017年成果 基礎研究、PAIR、Fairness関連リンク

1)googleblog.com
The Google Brain Team — Looking Back on 2017 (Part 2 of 2)
deeplearn.js でブラウザから機械学習の力を活用
2)github
facets
3)ai.google
PAIR | People+AI Research Initiative
4)partnershiponai.org
partnership on ai