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深層学習の基礎から、画像分析、医療ヘルスケア、翻訳からアートまで。その“授業内容”を、一つのレポート記事に要点をまとめてみました。
プレゼンテーションはとても分かり易いものから、数式だらけの難解なものまで多様でしたが、せっせとスライドを撮影していたことが功を奏して、「このレクチャー自体を紹介しよう」というアイディアが成立しました。
*お昼食べたgoogle食堂も美味しかった…
記事にもありますが,80年代にもこういったニューラルネットワークのアイディアはあったわけですが,ただその当時のマシンの性能では,少なくとも画像をまるっと読み込んで学習させるなどということは無理だったため,その前処理で人間が重要だと思うパラメータにデータを落とし込んで学習させていたので,今ほどの精度は出なかった,ということだと理解しています.
今はそれが画像をそのまま読み込ませられるので,性能が上がってきているわけですが,とはいえ,今であっても,100万画素とかそういった画像データを数千~数万という枚数読み込ませて学習させるとなると,マシンパワーは相当なものになります.そもそも,学習させるための膨大な画像データをどうやって集めるかという問題もあるので,そのあたりの諸々込みで,Googleは強い!ということですね.
人工知能が人工知能を,という話は,いくつか聞いたことがあります.
例えばうちの学科の猿渡先生のところでは,音声合成の性能を上げるために,人の音声と人工音声とを見分ける人工知能を作って,それにバレないように音声合成のパラメータを調整する,というようなアプローチをして成果を上げているようです.
http://www.sp.ipc.i.u-tokyo.ac.jp/research/
https://www.slideshare.net/YukiSaito8/slp201702
こうした画像処理、音声認識、翻訳等々のAIの基本インフラはGoogleや大手のテック企業が用意してくれているので、あとは、AIが人間の生活の利便性を上げるために、それを使ってどういうサービスを世の中に提供してゆくか。ここは特定の業界の知識・課題や、ユーザのことがよくわかっている人が、スタートアップ的に(大企業の中の新規事業でも良いのですが)作り込んでゆくのが相性が良いと思っています。
とにかくAIは電気と同じインフラになるので、一般的にさらに理解が進む必要があると思います。(そういう意味で素晴らしい記事)
現在の本領域である検索エンジン、広告領域でマネタイズする収益構造も、10年後、20年後は変わっているかもしれないですね。
Googleはどの分野を狙っているのか?
再確認するのに、Alphabet社の会社構造が、下記のリンクにある図にわかりやすくまとまっています。
https://agilecat.files.wordpress.com/2016/03/alphabet.png
Google傘下には、ヘルスケア、都市開発、スマートホーム、自動運転といった領域の子会社が存在する。
この全ての分野に共通して技術革新につながるのが「人口知能」ということですね。