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AIの冬が来ない
人工知能は大流行しており、見出しをつかむ進歩が目まぐるしいペースで発表されており、企業は可能な限り迅速に専用のAIチームを構築しています。
ブームは続くことができますか？
Baidu Researchのチーフサイエンティストであり、機械学習とAIの分野の主要人物であるアンドリュー・ン氏は、コンピュータープロセッサの設計の改善により、パフォーマンスの進歩とブレークスルーが当面続くと述べています。複数の[ハードウェアベンダー]が彼らのロードマップを共有するのに十分親切でした、とNgは言います。私はそれらが信頼できるものであり、今後数年間でより多くの計算能力とより高速なネットワークを手に入れることができると確信しています。
AIの分野は、過去に急速な進歩と誇大宣伝の段階を経て、すぐに投資と関心の冷え込みが続き、しばしばAIの冬と呼ばれます。最初の寒気は1970年代に発生し、進歩が鈍化し、政府の資金が枯渇した。最新のトレンドが期待された商業的影響を与えることができなかったので、別のものは1980年代に襲われました。
繰り返しになりますが、有用なタスクを実行するためのトレーニングマシンの急速な進歩によって推進された、現在のブームに匹敵するブームはおそらくありませんでした。企業は商業的に重要なブレークスルーが続くことを前提に研究チームを構築するため、人工知能の研究者は現在、基礎研究を実行するために巨額の賃金を提供されています。
BaiduResearchのチーフサイエンティストであるAndrewNg。
近年見られる進歩は、強力な深層学習システムの開発のおかげです（10 Breakthrough Technologies 2013：Deep Learningを参照）。数年前から、研究者は、ラベル付けされた例を使用して、人間のような精度であらゆる種類のものを認識するために、非常に大規模または深いニューラルネットワークをトレーニングできることを発見しました。これにより、画像や音声の認識などが驚くほど進歩しました。
Ngは、これらのシステムはより強力になるだけだと言います。これにより、既存の深層学習ツールの精度が向上するだけでなく、言語の解析や生成などの新しい領域でこの手法を活用できるようになる可能性があります。
さらに、ハードウェアの進歩により、新しいAI技術を実現可能にするために必要な燃料が提供されるとNg氏は言います。
パフォーマンスが10倍向上した場合にのみ、実行したい実験が複数あります、とNg氏は付け加えます。たとえば、彼は、さまざまな異なる画像処理アルゴリズムを使用する代わりに、より大きなコンピューター能力により、あらゆる種類の画像関連タスクを実行できる単一のアルゴリズムを構築できる可能性があると述べています。
世界をリードするAI専門家が今週バルセロナに集まり、 ニューラル情報処理システム会議 。数年前の数百人から今年は6,000人以上にまで拡大した集会の規模は、人工知能への大きな関心を感じさせます。
確かに誇大広告があります、とNgは付け加えます、しかし私はそれが前の年のようにクラッシュしないような本当の価値の非常に強力な根底にあるドライバーがあると思います。
リチャード・ソッチャー Salesforceのチーフサイエンティストであり、機械学習と言語の有名な専門家である、は、機械学習アルゴリズムの進歩と相まって、大量のデータの可用性も進歩を続けると述べています。
Salesforceは、セールスリードと顧客とのコミュニケーションを管理するためのクラウドツールを提供します。同社のAIの取り組みは、今年初めにSocherのスタートアップであるMetamindを買収した後に形になりました。 Salesforceは現在、画像認識システムなどの簡単な機械学習ツールも企業に提供しています。
これまで、機械学習は主に消費者分野のいくつかの大企業によって実証されてきた、とSocher氏は言います。そのような技術をより広く利用できるようにすることは、大きな影響を与える可能性があると彼は言います。機械学習を通じてSalesforceを使用する15万社を1％効率化すると、米国のGDPで文字通りわかると彼は言います。
Socherは、産業での機械学習の適用により、しばらくの間AIへの関心が維持されると考えています。以前の冬と同じくらい寒くなる可能性のある将来のAIの冬を想像することはできません、と彼は言います。
Andrew Ng、EmTech Digital2016で講演