2017年の人工知能の5つの大きな予測





昨年は、人工知能と機械学習の進歩にとって大きなものでした。しかし、2017年はさらに多くの成果をもたらす可能性があります。ここに、楽しみにしている5つの重要なことがあります。

積極的な補強

史上最高の囲碁プレーヤーの1人である李世ドルに対するAlphaGoの歴史的な勝利は、AIの分野、特に深層強化学習として知られる技術のランドマークでした。



強化学習は、特定の行動がどのようにポジティブまたはネガティブな結果をもたらす傾向があるかを動物が学習する方法からインスピレーションを得ます。このアプローチを使用すると、コンピューターは、たとえば、試行錯誤によって迷路をナビゲートする方法を理解し、迷路を終了するという肯定的な結果を、迷路に至るまでのアクションに関連付けることができます。これにより、機械は指示や明示的な例なしで学習できます。このアイデアは何十年も前から存在していますが、大規模な（または深い）ニューラルネットワークと組み合わせると、非常に複雑な問題（囲碁のゲームなど）で機能するために必要なパワーが得られます。執拗な実験と以前のゲームの分析を通じて、AlphaGoは専門家レベルでゲームをプレイする方法を自ら理解しました。

強化学習が実際の多くの状況で役立つことが証明されることを期待しています。そして、いくつかのシミュレートされた環境の最近のリリースは、コンピューターがこの方法で習得できるスキルの範囲を拡大することにより、必要なアルゴリズムの進歩に拍車をかけるはずです。

2017年には、自動運転や産業用ロボットなどの問題に強化学習を適用する試みが見られる可能性があります。グーグルはすでに深い強化学習を使用して自慢しています データセンターをより効率的にする 。ただし、このアプローチは実験的なものであり、時間のかかるシミュレーションが必要なため、どの程度効果的に展開できるかを確認するのは興味深いことです。



決闘神経ネットワーク

最近バルセロナで開催されたバナーAI学術集会、ニューラル情報処理システム会議では、話題の多くは、 生成的敵対的ネットワーク 。

現在OpenAIの研究科学者であるIanGoodfellowによって発明された、生成的敵対的ネットワーク（GAN）は、トレーニングセットから学習した後に新しいデータを生成するネットワークと、実際のデータと偽のデータを区別しようとするネットワークで構成されるシステムです。これらのネットワークを連携させることで、非常に現実的な合成データを生成できます。このアプローチは、ビデオゲームの風景を生成したり、ピクセル化されたビデオフッテージをぼかしたり、コンピューターで生成されたデザインにスタイルの変更を適用したりするために使用できます。



機械学習の世界有数の専門家の1人であるYoshuaBengio（およびモントリオール大学のGoodfellowのPhDアドバイザー）は、NIPSで、このアプローチは、コンピューターがラベルのないデータから学習するための強力な方法を提供するため、特にエキサイティングであると述べました。今後数年間でコンピューターをよりインテリジェントにするための鍵を握る可能性があります。

中国のAIブーム

これはまた、中国がAIの分野で主要なプレーヤーのように見え始める年かもしれません。この国のテクノロジー業界は、欧米の企業を模倣することからシフトしており、AIと機械学習を次の大きなイノベーション分野として特定しています。



中国の大手検索会社であるBaiduは、しばらくの間AIに焦点を当てたラボを持っており、音声認識や自然言語処理などのテクノロジーの改善や、より最適化された広告ビジネスの面で見返りを享受しています。他のプレイヤーは今追いつくためにスクランブリングしています。大成功を収めたモバイルファーストのメッセージングおよびネットワーキングアプリWeChatを提供するTencentは、昨年AIラボを開設し、同社はNIPSで人材を採用することに忙しかった。今年初めにUberの中国事業を買収したライドシェアリングの巨人、ディディもラボを建設しており、自動運転車の開発に取り組んでいると報じられています。

中国の投資家は現在、AIに焦点を当てた新興企業に資金を注ぎ込んでおり、中国政府は、国のAI産業が開花するのを見たいという願望を示しています。 約150億ドルを投資することを約束 2018年までに。

言語学習

AI研究者に彼らの次の大きな目標は何であるかを尋ねてください、そして彼らは言語に言及する可能性があります。とりわけ、音声および画像認識に目覚ましい進歩をもたらした技術が、コンピューターが言語をより効果的に解析および生成するのに役立つ可能性があることを期待しています。

これは人工知能の長年の目標であり、コンピューターが言語を使用して私たちと通信および対話する可能性は魅力的なものです。言語をよりよく理解することで、機械はずっと便利になります。しかし、言語の複雑さ、繊細さ、力を考えると、課題は手ごわいものです。

しばらくの間、スマートフォンと深く有意義な会話をすることを期待しないでください。しかし、いくつかの印象的な侵入が行われており、2017年にはこの分野でのさらなる進歩が期待できます。

誇大広告への反発

真の進歩とエキサイティングな新しいアプリケーションに加えて、2016年には、人工知能を取り巻く誇大宣伝が新たな高みに到達しました。多くの人が今日開発されているテクノロジーの根底にある価値を信じていますが、AIを取り巻く宣伝が少し手に負えなくなっているという感覚から逃れることはできません。

一部のAI研究者は明らかにイライラしています。 NIPS中に、偽のAIスタートアップと呼ばれる打ち上げパーティーが開催されました。 ロケットAI 、 に ハイライト 成長するマニアと実際のAI研究に関するナンセンス。欺瞞はあまり説得力がありませんでしたが、それは本物の問題に注意を引くための楽しい方法でした。

本当の問題の1つは、大きなブレークスルーが起こらなければ、誇大広告は必然的に失望感を招き、過大評価されているスタートアップが失敗し、投資が枯渇することです。おそらく2017年は、AIの誇大宣伝機に対するある種の反発を特徴とするでしょう。そして、それはそれほど悪いことではないでしょう。

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