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AIの非常に破壊的な時間
ライアン・アダムスは、自分のタイミングが完璧だったことを知っています。 2011年からハーバード大学のコンピューターサイエンスの教授であり、機械学習ポッドキャストの共同ホスト トーキングマシン 、アダムスは、彼の15か月の機械学習スタートアップであるWhetlabが昨年の夏にTwitterに買収されたとき、インテリジェントアルゴリズムの研究を行うグループを率いていました。
Whetlabのテクノロジーは、大規模な機械学習システムを構築する上で最も難しい部分のいくつかを自動化します。これは、視覚的な異議認識や音声処理などの難しい機械学習の課題に取り組むために作成されました。
ライアン・アダムス
ハーバード大学の研究者は、生物医学ロボットから化学の問題まで、幅広いプロジェクトでこのツールの使用を開始し、Netflixは初期のオープンソースバージョンを使用して深層学習も実験しました。
アダムズはハーバード大学を離れる際に、マサチューセッツ州ケンブリッジにあるTwitterのオフィスでビジネスレポートのシニアエディターであるナネットバーンズに、機械学習への関心の高まりについて話しました。
人工知能は、学術研究の焦点から商用ツールに移行しました。何がそれを推進しているのですか？新しいアルゴリズム、高速コンピューター、大量の利用可能なデータ？
何よりも、AIへの投資は大きな違いを生んだと思います。この時点で、テクノロジー企業による数十億ドルの投資があり、それによって事態はより速くなります。
Twitterがあなたの会社を買うように。機械学習はどのようにしてTwitterをより良くすることができますか？例を挙げていただけますか？
Twitterコンテンツの編成方法を改善し、進行中の新しいことを見つけ、対話できるコミュニティを発見するのに役立ち、Twitterがユーザーにとってより良い体験になる方法を改善するための大きな機会があります。想像できる課題の1つは、人々がリンクを提供する興味深い情報を組み合わせて、Twitterのコンテンツに関連するコンテンツを理解しようとすることです。
ディープラーニングのようなAI技術のどれだけがまだ謎ですか？
現在、ディープラーニングは経験的な目的に非常に依存しています。あなたは重要なことが明らかに起こっていることを知っています。これらの[ディープラーニングシステム]はクールなことをしています。私たちはそれをほとんど理解していませんが、彼らは機能します。
AIを定義するのは難しい場合があり、人工知能の適切なテストでさえ議論の余地があります。
これらの企業は、コードとアイデアを提供するときに、ファームを提供しているように感じないのはなぜですか？他の企業にはGoogleのコンピューティング能力がないため、Twitterのコンピューティング能力も、データもありません。
これの課題の一部は、知性の概念を擬人化する必要性です。インテリジェンスは世界の所有物ではないかのように、人工知能というフレーズを使用します。飛行機を人工鳥とは呼びませんし、人工飛行もありません。彼らは実際の飛行をしていますよね？
それは非常に人間中心主義的な見方であり、別の知的なものがあればそれは人工的なものになるだろうというものです。ですから、人間中心主義ではない知性の定義を思いつくのは非常に難しいと思います。私にはそれがありません。
あなたが戻って、50年または60年前にAIについて初期の思想家に言った場合、あなたは常にデバイスを持っているでしょう、そして本質的にそれはあなたが答えたいと思うどんな質問にも答えることができます幅広いトピック;それはあなたの声を理解し、世界のあらゆる場所のビューを提供し、ポイントAからポイントBに移動する方法を教えてくれます。スマートフォンがGoogleやさまざまな種類のマッピングツールを介して何ができるかを要約で説明した場合、 Siri —その人は「それはAIだ」と言うだろうと思います。しかし、私たちが使用するツールに期待することは、時間の経過とともに大きく変化します。
これまでのところ、企業はAIの洞察の共有、オープンソースソフトウェアのリリース、スタッフによる論文の公開や会議での講演などについて非常にオープンになっています。それはどれくらい続くと思いますか？
コードを公開することは、コミュニティに貢献するのに役立ち、機械学習の優秀な人材を採用するのに役立ちます。また、企業は、より大きなコミュニティがツールに対して行う改善を利用できます。
これらの企業は、コードとアイデアを提供するときに、ファームを提供しているように感じないのはなぜですか？他の企業にはGoogleのコンピューティング能力がないため、Twitterのコンピューティング能力もありませんし、データもありませんよね？だからあなたはアイデアを持つことができます。あなたはコードを持つことができます。しかし、データがなく、馬力がない場合、それらをどのように処理しますか？
AIはどのような形になると思いますか？
AIは、私にとって突然非常に賢いロボットのようには見えません。私は思いません。 AIは、常に良くなるツールのように見えると思います。
私が心配していることの1つは、メディアを合成して本物と区別するのが非常に難しいものを作成する能力（機械学習とAIを使用）を手に入れようとしていることです。これらは、真実を表現するためにビデオのようなものにますます依存する社会で持つべき非常に危険なツールです。