AIのリサーチルース

AIを想像すると、何が見えますか？ヒューマノイドロボット？ AIの実際のアプリケーションについて考えるとき、何が思い浮かびますか？おそらく自動運転。 AIの技術的な詳細について考えるとき、どのようなアプローチをとっていますか？ディープラーニングだと思います。

実際には、AIにはさまざまな形や形があります。 AIマシンは、ヒューマノイドロボットをはるかに超えています。それらは、ソーシャルメディアでのいじめを検出するソフトウェアから、個人の健康リスク要因を監視するウェアラブルデバイス、麻痺した人々を他の惑星を探索する自律型ロボットに供給することを学習するロボットアームにまで及びます。 AIの潜在的なアプリケーションは無限です：個別教育、高齢者支援、野生生物行動分析、医療記録マイニングなど。

このスペクトルを理解できないことは、フィールドを抑制する恐れがあります。ヒューマノイドロボット、自動運転車、ディープラーニングなど、AIを1つのタイプとしてまとめて考えると、次世代の研究者がこれらの狭いものだけに興奮することを奨励しています。学生にAI研究の役割モデルの同種のプールが提示された場合、それは自己達成的な予言であり、それに適合する学生だけがフィールドに残ります。

AIには魅力的な幅広いアプリケーションが存在するため、AIの問題に取り組む比較的幅広い経験と世界観を持つ人々が必要です。 AI医療アプリケーションに取り組んでいる研究チームは、生物学の訓練を受けた研究者から恩恵を受けませんか？ AIの飢餓救済に取り組んでいるチームは、貧しい国で直接経験を積んだ研究者から恩恵を受けませんか？ AI支援機器に取り組んでいるチームは、身体障害を持つ研究者から恩恵を受けませんか？

今日、AIで多くの魅力的な作業が行われていますが（AIの言語の問題を参照）、私たちも一種の轍を踏んでいます。私たちは同じスタイルの研究者を何度も育てる傾向があります。同じような経歴を持ち、同じような興味を持ち、子供と同じ本を読み、同じ思想的指導者から学び、最終的には同じ種類の研究を行う人々です。 AIは非常に包括的な分野であり、私たちの将来の大きな部分を占めることを考えると、もはやそれを行う余裕はありません。

Olga Russakovskyは、カーネギーメロン大学ロボティクス研究所のポスドク研究員です。

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