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オートML



技術特異点はもうはじまっている!?

GoogleのAIが人間が作るAIの性能をはるかに超えるAIを生み出すことに成功

これだけタイトルにAI(人工知能)が連発されるとわけがわからなくなるかもしれない。要するにAIを作るために開発されたAIが、予想以上にとんでもなく高性能なAIを作り上げちゃったという話である。

人類をはるかに超える知能を宿した機械が登場し、何かが起きるとされている技術特異点(シンギュラリティ)は2045年までやってくると予想されていたが、もうすでに水面下で進行しているのかもしれない。

2017年5月、グーグル・ブレインの研究者「オートML(AutoML)」の開発を発表した。これは人工知能(AI)を作るAIである。

そして最近、オートMLにこれまでで最高のチャレンジを与えたところ、人間が作り出したあらゆるAIを凌駕する”子供”が生み出されたそうだ。

「オートML」が作り出した史上最強の視覚システムを持つAI

研究者が行なったのは、「強化学習」というアプローチを利用して機械学習モデルの設計を自動化することだ。AIを作るAI「オートML」は、ニューラルネットワーク制御装置として働き、特定のタスク向けの子AIネットワークを発達させる。

この「NASネット(NASNet)」と呼ばれる子AIのために、タスクは映像内のオブジェクト(人、車、信号機、ハンドバッグ、バックパックなど)をリアルタイムで認識する。

オートMLはNASネットのパフォーマンスを評価し、その情報を使って子AIを改良。このプロセスを数千回と繰り返す。

「イメージネット」と「COCO」のデータセット(グーグルの研究者によれば、両データは、最も評価の高い大規模学術的コンピューター視覚データセット)でテストしたところ、NASネットは他のコンピューター視覚システムの性能を上回った。

研究者によると、イメージネットの検証データセットでNASネットに画像予測をさせたところ、82.7パーセントという精度を叩き出した。

これは従来の記録より1.2パーセント上回っている。また平均平均適合率(mean Average Precision/mAP)は43.1パーセントと、これまでより4パーセント効率的であった。さらに、NASネットの演算負荷が低いバージョンでは、モバイルプラットフォーム向けの類似モデルが達成した最高記録を3.1パーセント上回った。


オートMLは近い将来一般人に向けて解放される

機械学習は、多くのAIシステムに特定のタスクを実行する能力を授けるものだ。その背景にあるコンセプトはかなりシンプルだが、そのプロセスには膨大な時間と労力がかかる。

AIを作るAIは、正確かつ効率的なAIシステムの作成プロセスを自動化することで、そうした作業の負荷に対応する。このことはつまるところ、オートMLが機械学習とAIを専門家ではない一般人に向けて解放するようになることを意味している。

コンピューター視覚アルゴリズムの展望

NASネットのような正確かつ効率的なコンピューター視覚アルゴリズムは、その応用可能性の高さから待ちに待たれた技術だ。

高度なAIロボットの開発や視覚障害者の機能回復など、さまざまな利用法が考えられる。自動運転車の技術改良にも使えるだろう。自動運転車が道路にある物体を認識する速度が増すほど、それに対する反応も速くなり、安全性が向上する。

ディストピア的未来を防ぐための対策も

NASネットとオートMLにさまざまな応用が考えられる一方、AIを作るAIの登場については懸念もある。

例えば、親AIが子AIに無用なバイアスを伝えることを防ぐにはどうすればいいだろうか? オートMLは社会がついていけないほどの速度でシステムを作り出すのではないだろうか? 自動監視システムにNASネットが搭載されるような将来もたやすく想像できる。

幸いにも、世界の指導者たちは迅速に対応を進めており、そうしたシステムがディストピア的未来を生み出さないよう防止に努めている。

アマゾン、フェイスブック、アップルといった企業はいずれも責任あるAIの開発を推進する非営利団体「Partnership on AI to Benefit People and Society」に所属している。

また「IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)」はAI向けの倫理基準を提案。グーグル傘下のディープマインドは最近になってAIの道徳・倫理面の研究を行う団体の設立を発表した。

政府も自律兵器をはじめとする危険な用途へのAIの利用を防ぐ規制の導入を進めている。AI開発の方向性を人間がコントロールできている限り、AIを作るAIの恩恵は計り知れないものになるはずなのだ。コントロールできさえすれば..




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