いつの日か、人工知能(AI)が人間を凌駕する超知能(スーパー・インテリジェンス)に発達し、人間の存在を脅かすようになることはあるのだろうか。故ポール・アレンが立ち上げた「アレン人工知能研究所(AI2)」のオレン・エツィオーニCEOによる特別寄稿。
ゲームプレイや自動運転など最先端の人工知能(AI)で使われている強化学習に、深刻な脆弱性が発見された。強化学習を使って訓練されたAIは、相手の奇妙な行動によってだまされる可能性があるというのだ。
ソーシャルメディア上の偽アカウントは、スパムやフィッシングリンク、マルウェアを拡散し、ユーザーにさまざまな被害をもたらす。フェイスブックはネットワーク全体におけるコネクション・パターンにより偽アカウントを見抜く人工知能(AI)システムを運用し、大量の偽アカウントを削除している。
ロボットが現実世界で役に立つためには、物理的な環境において、人間の介入なしに移動することを自ら学習できなければならない。グーグルの研究チームは、強化学習アルゴリズムに手を入れることで、前後への歩行や左右に曲がることを、数時間以内に独力で学習する四足ロボットを開発した。
世界一のAI大国を目指す中国では、教育分野でもAIの導入が急速に進んでいる。「世界を狙う」エドテック企業も出てきた。
感情認識技術を規制すべきだとする声が高まっている。科学的根拠が薄いままに、採用面接における候補者の評価といった人生に関わる重要な局面で使われるようになっているというのがその理由だ。
米国のスタートアップ企業が、強化学習の手法を用いて、かつてない正確さで商品を判別して移動させるロボットアームを開発し、すでにドイツの電子機器メーカーの倉庫などで実運用されていることが明らかになった。人工知能研究の著名人などから2700万ドルの資金を調達している注目企業だ。
複数のデータセットにまたがる事象の因果関係を見抜くことができる手法を英国の研究チームが開発した。量子暗号にヒントを得たもので、大規模な医療データベースに適用することで、医療診断AIの精度を高めるのに役立ちそうだ。
深層学習に基づく自然言語処理技術は最近、長足の進歩を遂げているが、人工知能(AI)は読んだ文をどれだけ本当に理解しているのだろうか?アレン人工知能研究所(AI2)の研究チームは、機械が文の意味をどれだけ理解しているのかを評価するための新たな大規模データセットを作成し、最先端の言語モデルでテストして人間の結果と比較した。
深層学習の人工知能(AI)システムがさまざまな分野で使われるようになるにつれ、ブラックボックス批判が高まっている。だが、AIをただ「説明可能」にするだけでは不十分だ。
深層学習は万能薬ではない。ニューヨーク大学のゲイリー・マーカス教授(ウーバーAI研究所元所長)は、より広い視野を持って安全なAIを構築するべきだと訴えている。
IBMは、「論証マイニング」と呼ばれる手法を用いて、多くの情報源を検索し、あらゆる根拠を使って議論を組み立てられる人工知能(AI)システムを構築している。議論を通じて人々とコミュニケーションを取れるバーチャル・アシスタントは、人々がより良い意思決定を下すのに大いに役立つだろう。
画像や音声を作り出す合成メディア技術の進化に伴い、「ディープフェイク」が社会問題化しつつある。未来に貢献するテクノロジーにするには、悪用を防ぐための「努力」が必要だ。
グーグルのAI子会社であるディープマインドは、改良した強化学習アルゴリズムが、ドーパミンが脳の学習を手助けする際の神経細胞の振る舞いと一致することを示す研究を発表した。この結果は、AI研究の現在の方向性が正しいことを示すと同時に、神経科学の研究者に新たな知見を与えてくれるだろう。
中国のテック大手であるバイドゥ(百度)は、人工知能(AI)による自然言語理解のコンペで、グーグルとマイクロソフトを抑えて首位に立った。バイドゥの快挙は、元々英語向けに開発された言語理解の手法を中国語に適用する際の改良に基づくものであり、AI研究における多様性の重要さを示している。
人・機械インターフェイス(HMI)を使って人間の足の動きを模倣するロボット・システムをMITとイリノイ大学の研究チームが開発した。ロボット工学の課題である自律型ロボットへの応用が期待される。
プライバシー保護に力を入れるアップルは、Siriで「協調機械学習」と呼ばれる手法を採用。他人の声との「聞き分け」を可能にしている。
2019年はかつてないほど、人工知能(AI)の倫理的問題に関する話題が多い年であった。その取り組みはまだ緒に就いたばかりだ。
もっとも有名なAI研究会議である「神経情報処理システム(NeurIPS)」がバンクーバーで開催された。 ここ数年のAIブームで「お祭り」化していたNeurIPSだが、参加者の多様化が進み、社会的なテーマへの関心が高まるなど、確かな変化が感じられた。
深層学習に代表される人工知能(AI)関連技術に期待されているのが、創薬や材料科学などの科学研究分野での応用だ。膨大な計算時間の短縮のために「ハードウェア革命」が求められる中、米アルゴンヌ国立研究所は巨大な「AI専用チップ」搭載コンピューターを導入した。
アップル・カードの利用限度額問題に端を発して、人工知能(AI)による与信の問題点が明らかになった。与信審査に性別を持ち込むのは米国では違法だが、最新研究によると男女別のモデルを作成することでバイアスを是正できるという。
機械学習により、どの音楽的要素が人間の身体的、情緒的反応をどう引き起こすかが分かるかもしれない。将来的には、依存症治療やセラピーにも利用できる可能性がある。
「アレクサ」と呼びかけなくても、ユーザーのあらゆるニーズを察知し、生活全般を支援する——。そんなAIアシスタントの未来へ向けた取り組みをアマゾン・アレクサ部門の研究責任者が語った。
ルービックキューブを片手で解くロボットハンドは、近年注目を集めるロボットと人工知能(AI)の融合を進める研究成果として大きな注目を浴びた。画期的な成果だが、汎用ロボットに近付いたというオープンAIの主張には疑義を挟む研究者もいる。
ナスダック株式市場に、取引の不正行為を検知するための深層学習システムが導入された。統計やルールを利用して市場の不正行為の兆候を警告する既存のソフトウェア監視システムに追加する形で取引を監視し、人間のアナリストと協働することで、不正行為の検知能力を漸次高めていく。