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【世界初独占】「AIの時代」を作った男、初めて口を開く

NewsPicks編集部
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    静岡県立大学国際関係学部 准教授

    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。


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    NCB Lab. 代表

    「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。


  • NewsPicks CXO

    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


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