イベント機械が私たちの仕事をすぐに奪うことはない、とマーク・ビショップ教授は MCubed のオープニングで宣言した。主な理由は、現時点ではコンピューティングが真の人工知能を生み出すよりも、人工的な愚かさを強化することに適しているからだ。
ビショップ教授は、レジスターとハイズが後援する会議の開会基調講演で、科学者がまだ一般的な人間の知能の謎を解明するところまでには程遠いことを考えると、人工意識を作ろうとするのは少し無理があるとも指摘した。
2日目の基調講演者、Googleのメラニー・ウォリック氏も、この技術の可能性と、最も熱心な予測が実現する前に乗り越えなければならないハードルの両方を指摘し、聴衆に「リラックス」するよう促した。
機械学習、アナリティクス、そして人工知能を扱うカンファレンスのオープニングとして、このような奇妙な方法に聞こえるなら、それは明らかに私たちの運営方法を理解していないということです。このカンファレンスの目的は、経験豊富なテクノロジープロフェッショナルの皆様に、テクノロジーが私たちを圧倒しない限り、いつか何が実現できるのかというユートピア的なビジョンを提示することではなく、機械学習とAIにおけるデータサイエンスの可能性、そしてそれを現実世界の企業に導入することの実際的な意味合いを検証し、示すことでした。
そのため、量子コンピュータが会計システムを整理するために何ができるかを説明する講演は行いませんでしたが、TensorFlow や R などのツールの紹介と詳細な説明は行いました。
同様に、シンギュラリティについてはあまり触れられませんでしたが、保険会社やお気に入りのオンライン食料品店などの大企業における機械学習システムの開発と展開の現実を扱うセッションがいくつかありました。
AI 主導の政府がどのように機能するかを説明する人はいませんでしたが、ML システムに真剣に取り組む場合に考慮する必要がある倫理的および法的考慮事項を扱うセッションはありました。
また、自動運転システムや音声認識システムの開発訓練の詳細や、社会や政府が具体的にどのように適応していく必要があるかについても詳しく検討しました。
そんな中、なんとか、とても聡明な読者の方々とグラスを傾けながらおしゃべりする時間を見つけることができました。私たちも、講演者の方々も、素晴らしい時間を過ごせました。情報、素晴らしいアイデア、そして美味しい料理でお腹がいっぱいになった参加者の方々にお別れを告げる時、皆さんもとても幸せそうに見えました。
その間、MCubedのウェブサイト（こちら）をご覧いただくか、番組のYouTubeチャンネルにアクセスして、ほとんどのプレゼンテーションをご覧いただけます。もちろん、その方法では、ピアツーピアのチャット、講演者との雑談、そして盛りだくさんの食べ物と飲み物という、刺激的な組み合わせを見逃してしまいます。
来年の MCubed に参加したい方は、数か月以内に論文募集を開始するので、しばらくお待ちください。
