スタンフォード大学の第二回AI Index Report

１．スタンフォード大学の第二回AI Index Report まとめ

・スタンフォード大学がAI Index Reportと言うAIの傾向に関するレポートをまとめた
・グラフや付録が多いとは言え全94ページで日本語訳も準備中
・AIの進歩を時系列で追う事が目的でありスナップショットの意味合いがある

２．スタンフォード大学主導の人工知能の傾向調査

以下、news.stanford.eduより「A Stanford-led survey of trends in artificial intelligence finds advances in working with human languages, global reach」の意訳です。元記事は2018年12月12日、SOFIE BATESさんによる投稿です。

スタンフォード大学主導の人工知能の傾向調査は、世界的なトレンドとしてAIの人間の言語に関する能力が進歩を確認しました。

過去2年間、スタンフォード大学が主導するグループは、進化の速い人工知能研究の発展状況を調査しました。2018年12月12日に発行された第二回AI Index Reportでは、同グループは言語処理 – AIが人間の言語を学び理解する方法 – がますます注目を集めている事を確認しました。同グループはまた、この進歩を時系列で追跡することを目的として、AIの多様性の最初のスナップショットを作成しました。

このレポートは、投資家や政府機関が資金の振り分け先を決定するのに役立ち、AIの新しい開発によって生活が影響を受ける人々に最新情報を提供します。これは、AI分野の進捗状況を追跡することが重要であると感じた研究者の共同研究であるAI100によって開始されました。現在はスタンフォードのHuman-Centered AI Initiativeのもと、コンピュータサイエンスの教授であるYoav Shohamによって監修されています。

「私たちは人工知能についての議論を信頼できるデータを使って伝えようとしています」とShoham氏は言っています。

言語を学ぶ
ほとんどの情報はインターネット上に文章として存在するので、コンピュータ科学者は、人工知能の文章を理解する能力を向上させようと試みてきました。 Shoham氏は、次のように述べています。「それが情報の宝庫であることを理解する機会はたくさんあります」

人間の言語の複雑さを学ぶことは、人間の子供やその言語を母国語としない人にとってさえ難しい事ですが、AIにとっては特に困難です。

科学者はすでに、簡単なタスクの実行方法をコンピューターに教えており、人工知能は、ある言語を他の言語に翻訳したり、キーワードを検索したりするなど、これらの限定的な問題を解決するのに向いています。しかし今や科学者たちは、より複雑で微妙な質問に対して首尾一貫した回答をするために情報の断片をまとめることができるAIアルゴリズムを構築する方法など、より難しい問題に取り組んでいます。

「言語を用いればあらゆる考えやアイデアを表現する事ができるのですから、言語はAIリサーチの究極のフロンティアです」とShoham氏は言います。「それは人間の思考と同じくらい奥深いものです。」

AI研究への関心も世界的に広がっています。特に中国の北京にある清華大学ではAI入門と機械学習コースへの入学者数が16倍に増えました。AIに対する国際的な関心の高まりを受けて、チームは今後さらにグローバルな指標を含めることを望み、今年のレポートを中国語、スペイン語、日本語に翻訳作業中です。

AIを通して自分自身について学ぶ
このようなテンポの速い分野では、人工知能が人類の全てを引き継ぐ未来を想像したくなります。しかし、それはただのサイエンスフィクションの世界です、とShoham氏は語ります。代わりに、GPSシステムやプログラム可能な洗濯機に似た、より「スマートな」技術や、自動運転の自動車で見られるようなプロセスの自動化が見られるでしょう。

Shoham氏によると、これらの変化はおそらく雇用市場に影響を与えると言います。産業革命の間の進歩が多くのブルーカラー労働者に取って代わったのとほぼ同じ方法で、退屈なプロセスを自動化することは、一部の職業においてホワイトカラー労働者に取って代わるかもしれません。「歴史的に、テクノロジーは雇用を奪う数より創出する数の方が多い雇用創出者でした」Shoham氏は言います。「それは仕事の性質を変えるだけです」

AIの分野がどれほど急速に発展しているのかを考えると、これらの仕事、又は私たちの日常生活が将来どのようになるかを予測するのは困難です。しかし、Shoham氏とって人工知能の研究が刺激的な理由は人工知能に可能な事だけなく、不可能である事にもあります。

「これは、人間の脳をシリコンで真似るだけではなく、人間を人間たらしめている本質的な特性が何であるのかを尋ねる事に繋がるため、私はコンピュータでそれらを摸倣する事が出来るとは思いません」とShoham氏は言います。「私たちの創造性、公正さ、感情、当然のことと思われるもの全てに。機械は近づくことすら不可能です。」