人類を死をもたらす AI ロボットの大群から守るために地下室の建設に戻る前に、私たちはあなたの将来についてより楽観的な見通しを持っています。
人工知能は人類の滅亡につながるわけではないが、インターネットが可能にしたコミュニケーションの大幅な拡大に対処するのに役立つかもしれないし、そしてなんと、人類がお互いを少し理解し合うことに実際に役立つかもしれない。
先週パームデザートで開催されたインテル キャピタル カンファレンスで講演した 3 人の AI 専門家は、私たちが向かう方向について全体的にもっと実際的で前向きな見解を示しました。
「人工知能マシンは人間になりたいとは思わないだろう」と、マトロイドのCEO、レザ・ザデー氏は主張する。「顧客に奉仕するだけで満足するだろう」
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エレメントAIのCEO、ジャン＝フランソワ・ガニエ氏も同意見で、「私たちは自己認識型システムを開発するでしょうが、人間を模倣することはないと思います。それは違うものになるでしょう」と述べた。また、ガマロンのCEOであるベン・ヴィゴダ氏も同意見で、「AIは人々を結びつける手段として活用できる」と述べた。
機械が必然的に創造主に反旗を翻すという恐怖は、AIについてよりも、私たち人間について多くを物語っているとパネリストたちは指摘した。私たちは何百万年にもわたる進化の過程において、主に生存を目的としてきた。私たちの脳に埋め込まれたコードは、次の日も生き延び、遺伝子を次の世代に伝えることに集中しているのだ。
しかし、AIマシンが生存への同じ根源的な衝動を感じる理由は見当たりません。そして、現在放送中のHBOシリーズ『ウエストワールド』のようなSF的な展開はさておき、AIアプリケーションは特定のタスクに役立つように設計されており、自律的な存在として存在するように設計されているわけではないというのが真実です。
平和、愛、そして理解
そして、その楽観的な波にもう少し乗りたいのであれば、ガマロンのヴィゴダ氏は、人工知能によって人類が自分自身をもう少し理解できるようになると信じている。
Vigoda は、数十万、数百万もの情報源や人々からの入力を、有用かつ実用的なものに変換するように設計された、非常に興味深い新しいテクノロジーに取り組んでいます。
これをスーパー Alexa と見なすこともできます。つまり、ユーザーが言おうとしていることを、ユーザーが言おうとしていること通りに実際に理解し、それを企業が顧客が本当に望んでいるものを把握するために使用できるインターフェイスに取り込むデジタル アシスタントです。
このインターフェースは時間の経過とともに学習し、私たちが専門知識と見なすものに相当する「モジュール式 AI」を作成します。つまり、多数の入力とクエリに基づいて、特定の分野で物事がどのように機能するかを理解することです。
記事や本が特定のアイデアや有用で応用可能な情報を伝えることができるのと同じように、モジュール式 AI も同じことができると Vigoda 氏は指摘する。
現在、Siri、Alexa、Google Assistant などの主流のアプリケーションでますます多く見られる人工知能/ディープラーニングのアプローチは、話されている内容を理解するために、チェックされているかチェックされていないかのオプションの人間が作成したリストに依存しています。
ヴィゴダ氏によると、このアプローチの問題点は、柔軟性があまりないことだという。不確実性に対応できず、確率を扱うこともできない。その結果、デジタルアシスタントが文脈を理解できなかったり、文脈や個人の好みを記憶できなかったりするケースが最も顕著に見られる。
例えば、ピザを注文するなど、システムに一つのことを指示した場合、必要な情報がすべて揃わなければ、システムはそれを処理できません。より賢いシステムは、持ち帰りか配達か、ピザ会社の選択など、何かが欠けていることを認識し、以前の情報を保持したまま、その情報を要求します。
パターン
しかし重要なのは、チェックボックス式のディープラーニングから、いわゆる「差分学習」へと移行することで、同じシステムが異なるリクエスト間のつながりを導き出すことができるようになることです。つまり、たとえば、ホテルの予約は、航空便の予約と非常に似ていると識別できるようになります。
この場合、AI システムは、人間が通常行うのと同じように、いくつかの調整を加えるだけで他のタスクに適用できる一連のパターンとして物事を認識するようになります。
こうした仕事は、私たちが人材に高く評価するものです。コンサルタントは、あるビジネスを調査し、他社の事例から得た教訓を活かして、より効果的または効率的なものにするために高額の報酬を得ています。同様に、最高のカスタマーサービス担当者は、顧客が何を求めているかを素早く理解し、たとえそれが一見無関係に見えて、多種多様な形で現れていても、根深い問題を特定できる人材です。
Gamalon のシステムが特に興味深いのは、システムがどのように情報を理解し、意味づけるかを確認できるユーザー インターフェイスを生成していることです。つまり、編集可能な思考ツリーを生成します。
現在、多くのAIシステムはブラックボックスのように機能することがよくあります。何かを入力して、その出力に驚嘆するだけです。しかし、その出力が期待通りでない場合もあります。例えば、Microsoftのチャットボットがわずか1日足らずでフェミニストを憎むナチスに変貌したように。
ヴィゴダ氏は、顧客からの何十万ものリクエストに対応する企業でこのシステムが利用されることを予見しています。蓄積された情報は、システムを圧倒するのではなく、むしろよりスマートにし、業界の専門家であれば認識できるようなパターンを浮かび上がらせるでしょう。もし専門家が何十万ものメッセージを読み取ることができれば、なおさらです。
また、スタッフには専門知識に基づいてさまざまな編集権限が与えられていると彼は考えています。ビジネスとシステムを理解しているプロであれば、学習ツリーを無視できます。初心者でも変更はできますが、その変更が入ってくる内容と一致しない場合は、システムがすぐに無視します。
