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AIを実際に作っていると次のようなことを感じることがしばしばあります。

(1)AIは偏った学習をよくする
(2)未学習の領域で急に精度がガクッと落ちる
(3)正しらしいという基準を目の前のデータに純朴に合わせる

これらは、AIがいかにシンプルで真っ直ぐにできているかを示しているのですが、あたかも生まれたばかりの人間そのもののようです。

目の前のものを真っ直ぐに学んだとしても、社会においては別の物差しをもたなければいけなかったり、いまの社会の通例ではこうあるべき、というのを重ねるように学んで「常識」というものが身につきます。

今回のFacebookの取り組みはAIが目の前のデータにだけ純朴に従うのではなく、「常識」を身につけ、社会によりフィットできる存在にの?ための、優れたアプローチなのではないでしょうか。
自然言語処理AIをもっと賢くするには、実サービスに組み込み、人とのリアルな対話を繰り返し、実データを収集することがベスト。

Google、Apple、Amazon、LINEなどが、AIアシスタントをスマホやスマートスピーカーで提供するのは、まさにそのため。
Facebookは、AIアシスタントを普及させられなかったので、この記事のようなプロジェクトで、仮想的な実験環境を用意するのでしょうね。

=抜粋=
AIの賢さを評価するとき、科学者たちは通常「ベンチマーク」と呼ばれる標準的なデータセットを使い、AIがどれほど正確に画像をラベリングしたり、複数選択肢の質問に答えられたりするかスコアをつけていく。

しかし、フェイスブックの研究者ダウ・キーラによると、これらのテストでは研究者たちが重視している内容を計測できないのだという。「本当に興味があるのは、AIが人間とかかわったときに間違いを犯す頻度です。現在のベンチマークでは、わたしたちがAIの自然言語処理で素晴らしい成果を出しているように見えますが、それは勘違いです。まだまだ、やるべきことはたくさんあるのですから」
AIの分野では、Adversarial Attackという小さな摂動を加えてAIが判断を誤るようなデータを生成するという研究も進んでいます。ただ、これも工夫の余地は多分にあって、いたちごっこ状態ではあるのですがいま面白い研究をしていてそのうちNPでつぶやこうと思います(最近こればっかり)
Facebook(フェイスブック、FB)は、アメリカ合衆国カリフォルニア州メンローパークに本社を置くFacebook, Inc.が運営する世界最大のソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)である。Facebookという名前は、アメリカ合衆国の一部の大学が学生間の交流を促すために入学した年に提供している本の通称である「Face book」に由来している。 ウィキペディア
時価総額
83.7 兆円

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