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コンピュータと呼ばれる機械は、電子計算機です。元々は人間より圧倒的に早くたくさんの計算ができる、というだけが取り柄でした。どういう計算をするのか、式などは人間が設定してやらねばなりませんでした。核爆発から月ロケットまで、人間が最適な数値を出すためのシミュレーションで、無数の計算を肩代わりして手伝う、というのがコンピュータの仕事でした。
 「AI」と呼ばれるのは、こういったシミュレーションの計算作業を、もっと人間の下準備なしに、コンピュータが自分でできるようにする、という目的のもとに開発されてきました。そのためには、やらねばならない計算をどれだけ減らせるか、という準備作業がカギになります。これがデータ前処理です。
 たとえば上海の街を歩く数百万人の中から一人の男を見つけ出そうとする時、人間が探すならば、信号機や看板、自動車は最初から捜索の対象外です。人間の、男性だけを探す、というスクリーニングが働いています。コンピュータにもスクリーニングができれば、大幅なデータ前処理ができて、必要な計算が圧倒的に減ります。こういった目的には、コンピュータの画像・動画認識の能力を高める必要があります。
 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)は、必要な画像・動画と不必要な画像・動画を、区別するための仕組みです。基本的には、線形代数を使います。「ニューラルネットワーク」というのは、原義としては人間の神経網のことですが、人間の思考を模すことで、データ前処理を発展させようとしてできたのがニューラルネットワークです。
 数学、とりわけ確率論や線形代数、幾何学の組み合わせが基礎ですが、電子計算機でこういった数学を使ったシミュレーションをやらせる試みが最も盛んに行われたのは、やはりスタンフォード大学とグーグルのあるカリフォルニアでした。
 この記事の面白いところは、圧倒的に有利な条件のあったカリフォルニアではなく、トロントでニューラルネットワークの革新が起きていたことです。インタビューでも「ヒントンがいたからだ」と述べられていますが、あるアイディアにこだわり続ける一人の学者がいるということだけで、一地方大学が科学史の革新の場になる、ということはしばしば起こります。
一つの「真実」に行き着きました。今のAI時代を語る上で欠かせないパズルのピース、歴史の「始点」がまだ一度も表舞台で語られていないという事実です。

一週間という限られた試合時間の中で、取材チームで必死にパス回しをしながら、アレックスのインタビューを実現してきました。あれほど緊張と興奮と疲れが同居した取材も、そうそうないと思います。

編集長就任後、第一回の『電脳チャイナ』キャンペーン報道に続く第二弾は、ディープラーニング発祥の地であり、トランプのアメリカから流出する移民をも飲み込む、ダイバーシティに富んだ成熟国家『AIカナダ』を一週間にわたって特集します。

本日同時公開のドキュメンタリーも、ぜひ一度ゆっくりご覧ください。
【完全ドキュメンタリー】AIの爆発はこうして始まった
https://newspicks.com/news/4312864
「AIが、魔法のように動作すると思えない。」という言葉にアレックス氏の苦悩が読み取れます。グーグルをやめたのは、ペテン師症候群(インポスター症候群)の、非常に悪いケースに陥っていたそうです。

ディープラーニングでアウトプットした結果は、なぜそうなのか、ブラックボックス化してわからない。教師なし学習なのだから。
今日のAIブームの祖としてヒントン教授にスポットライトが当たることが多い中、本当の立役者は別にいるのではないかーー。取材班のそんな仮説のもと、あらゆる手段で取材獲得を試みました。

アレックスから「サンフランシスコでなら会えるよ」という返事が来た時は、高揚するとともに偽物だったらどうしようと若干不安になりました笑

世界のどのメディアでも実現したことのないインタビュー。たっぷりとお楽しみ頂ければ幸いです。

こちらで、動くアレックスも見られます→ https://newspicks.com/news/4312864/
AI取材チームがカナダで取材しているときにシリコンバレー支局に連絡が入りました。

「アレックスさんという、キーマン中のキーマンの取材がとれました!」と。

池田編集長も書いているように、情報が全くないキーマンに会えるという期待・興奮と不安が一緒に訪れました。

ご本人はとても物静かな方でした。「猫を最近飼い始めたんだよ」、と猫を見ると表情が一気に緩みました。そのアレックスの語るAIの歴史、これまでに聞いたことのない話の連続です。
いよいよ公開です。こちらのドキュメンタリー(https://newspicks.com/news/4312864/)と合わせて、どうぞ!
素敵な記事を邪魔したくないので、補足だけします。

「2010年のイメージネット・チャレンジで優勝したチームのAIの画像認識精度は72%。ちなみに人間のそれは平均95%だ。」

予め設定された1000クラスの認識において、確信度の高い5クラスまで答え、その中に正解が含まれていたら正解とする場合においてです。

また、人間は100%だろうと思われるかもしれませんが、犬種の細かい違いなどは当然答えられないので95%という精度も、Ph.Dコースの学生が血のにじむような特訓をした場合にというおまけ付きです。

このコンテストは2017年を最後に開催されなくなりました。


「CPUではなく、グラフィックに特化したGPUを使って、実装するコードを書き上げました」

2000年代なかばくらいからゲーム用に高性能化されたGPUを並列演算に使えるのでは、というGPGPUという概念が広がっていました。その後、NVIDIAなどがその有用性に気づいて並列演算に特化したハードウェアとライブラリを出してきます。全ての計算に対してGPUが早いわけではありませんが、CNNのように全てのピクセルに対して同じ処理を並列に行う場合には爆発的な処理能力を発揮します。
世界初の貴重なインタビュー。
AI研究の概要や経緯をわかりやすく学べると同時に、イノベーションの起こり方についてさまざまな示唆を与えてくれる記事です。

人の心は移り変わるので、インタビューは絶対無理だろうと思っていた人でも熱意とお願いの仕方によって応じてくれることがあるんですよね。もちろんタイミングもすごく大事で、それらがぴたりと合わさって実現したインタビューだったのでは、と推察します。
これ動画も見たけどとても面白かった。オンラインメディアでこのレベルのコンテンツ作っているのNPだけだな。米国でクォーツ持っていることも、海外で取材する上で効いている気がする
時代を変える人は、目線が遠い未来に向いていますね。自らが作り出したAIについて、最後の方で、とても冷静にみていることが分かります。世の中のマジックワードのようにAI、AIと言われるなか、彼は次に何を生み出すのでしょうか。すでにその原型は、頭の中にありそうです。