211service.com
1つのグラフでのGoogleのAI爆発
自然。 国立科学アカデミーの議事録 。 ジャーナル・オブ・アメリカン・メディカル・アソシエーション 。
これらは、世界で最もエリートな学術雑誌です。そして昨年、あるテクノロジー企業であるAlphabetのGoogleが、それらすべてに論文を発表しました。
マウンテンビュー検索の巨人による前例のない一連の科学的結果は、眼科からコンピューターゲーム、神経科学、気候モデルに至るまで、あらゆるものに触れました。 Googleにとって、2016年は アナス・ミラビリス その間、その研究者はトップジャーナルをクラックし、膨大な量の記録を打ち立てました。
急増の背後には、人工知能、特にディープラーニングへの投資が増えています。ディープラーニングは、画像やその他のデータを理解する能力が検索や翻訳などのサービスを強化している手法です（10 Breakthrough Technologies 2013：Deep Learningを参照）。
グーグルが提供した集計によると MITテクノロジーレビュー、 2016年には、機械学習に関する218のジャーナルまたは会議の論文を発表しました。これは、2年前のほぼ2倍です。
ClarivateAnalyticsのサービスであるWebof Scienceから同様のデータを探し、急増を確認しました。 Clarivateは、Googleの出版物の影響について 対策 それが使用する出版の強さは、世界平均の4〜5倍でした。人工知能を多用して公開しているすべての企業と比較して、ClarivateはGoogleを大幅に1位にランク付けしています。
いたずらへ
出版物の爆発は偶然ではありません。モントリオール大学の深層学習スペシャリストであるYoshuaBengio氏によると、Googleは過去数年間で同社で働く機械学習研究者の数を3倍以上に増やしました。彼らは狂ったように募集した、と彼は言います。
また、計算ラボからの最初の選択を取得するために、企業はシリコンバレーサイズの給与のみを提供することはできません。ノースウェスタン大学の計算論的神経科学者であるKonradKordingは、お金のためだけに人を雇うのは難しいと言います。トップの人々は世界の進歩に関心を持っています。つまり、世界が使用できる紙を書くことと、世界が使用できるコードを書くことを意味します。
グーグルでは、科学的責任は、神経科学者でプログラマーのデミス・ハサビスによって設立されたハイコンセプトの英国のAI企業であるDeepMindによって主導されてきました。 Googleは2014年に4億ドルでそれを取得しました。
ハサビスは、彼が科学的野心を保持していることに疑いの余地はありません。 1月に ブログ投稿 、彼は、DeepMindには、学部の長期的な考え方と、最高のスタートアップのスピードと焦点とのハイブリッド文化があると述べました。学問的な目標に合わせることが私たち個人にとって重要であると彼は書いています。博士研究員の1人であるMohammadAzarが最近DeepMindに採用されたコーディング氏は、プロジェクトの大部分が科学を進歩させることは完全に理解されていると述べています。
昨年、DeepMindは2回公開されました 自然 、DNAの構造とヒトゲノムの配列決定が最初に報告された同じ名高いジャーナル。 DeepMindの論文1枚 囲碁の古代のゲームでトップの人間のプレーヤーを打ち負かしたそのプログラムAlphaGoに関係していました。 他の ワーキングメモリを備えたニューラルネットワークがどのように新しいタスクを理解し、適応できるかを説明しました。
その後、12月に、Googleの研究部門の科学者が最初の ディープラーニングペーパー アメリカの医師の8月のジャーナルであるJAMAに登場することはありません。その中で、彼らは深層学習プログラムが網膜画像と医師から失明の原因を診断できることを示しました。そのプロジェクトは グーグルブレイン 、会社のカリフォルニア本社を拠点とする別のAIグループ。また、出版物を優先するとも述べており、そこでの研究者は 独自の議題を設定する 。
AIバトル
より強力なAIを開発するためのコンテストには、現在、数百の企業が参加しており、Google、Facebook、Microsoftなどのトップテクノロジーの巨人の間で最も激しい競争が繰り広げられています。テクノロジーを使用して顧客データからより多くの情報を引き出したり、自動運転車を道路に乗せたり、医療に携わったりすることで、新しい利益を得るチャンスを誰もが見ています。研究は、コンピューターチップの初期の頃、または最初のバイオテクノロジーの植物や薬を彷彿とさせるホットハウスの雰囲気の中で行われています。
それが、出版物のスコア保持が重要である理由を説明しています。古いアカデミックソーの公開または消滅はAIレースを定義し始めており、公開記録が弱い企業は大きな不利益を被っています。計画と製品発売に関する厳格な秘密で有名なAppleは、その文化がGoogleやFacebookの取り組みに遅れをとっているAIへの取り組みを傷つけていることに気づきました。
そのため、Appleが昨年カーネギーメロン大学のコンピューター科学者Russ SalakhutdinovをAIの新しい責任者として採用したとき、彼はすぐにブログや講演を行うことでAppleの秘密の規範を破ることを許可されました。昨年末にバルセロナで開催された主要な機械学習科学会議で、サラフトディノフはそのアップルを発表することを強調しました 公開も開始します 。彼はスライドを見せました：私たちは出版できますか？はい。
サラフトディノフはで話します MITテクノロジーレビュー 来週サンフランシスコで開催される人工知能に関するのEmTechDigitalイベント。