【特別授業】グーグル研究者らが教える、人工知能は何ができるのか？
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Google I/Oでは、人工知能を研究しているメンバーたちが、なんと丸一日がかりでAIの「イロハ」を教えこんでくれる、豪華な勉強会がありました。
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…中途半端な知識で，不安を煽られるような記事を書かれるくらいなら，きちんと詳細を教えますよ，というスタンスでいいですね．
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
