分析Google は、Cloud AutoML プラットフォームで「AI を民主化する」というミッションを力強く推進しているが、期待に完全に応えているわけではない。
今年初めに初めて導入されたこのツールは、機械学習を活用したいものの、その技術に関する専門知識がほとんど、あるいは全くない企業向けのツールとして販売されました。よく見ると、導入したいAIソフトウェアをドロップダウンメニューで選択できるように見えます。メニューには、画像認識、言語解析、翻訳といった機能が用意されています。
これら3つのサービスは、非常にシンプルな機械学習技術であり、多くのクラウドやソフトウェアライブラリで提供されています。しかし、Googleによると、Cloud AutoMLは「ニューラルアーキテクチャ探索」と「転移学習」を用いてカスタムニューラルネットワークを自動構築するため、非常に魅力的です。
したがって、たとえばハゲワシとカモメを区別するものが必要な場合は、画像認識オプションを選択し、大量の鳥の写真を入力すると、あなた専用にそれらを区別する特別なモデルが作成されます。
それでは、その基礎となる技術を詳しく見てみましょう。
ニューラルアーキテクチャ探索は、AIがAIを設計する、と説明されています。これは、ユーザーの要件に合わせて新しいニューラルネットワークを自動的に構築しようとする機械学習ソフトウェアです。
転移学習とは、あるタスク用にモデルをトレーニングし、それを使用して密接に関連する問題を解決する機能です。たとえば、あるビデオ ゲームをマスターするためのコードを学習させて、別のタイトルをプレイできるようにするなどです。
どれも素晴らしいように聞こえるが、実際には、これらの技術を同じ問題に両方使用するのは簡単ではない、とfast.aiの共同設立者であり、米国サンフランシスコ大学でデータサイエンスを教える助教授のレイチェル・トーマス氏が今週説明した。
転移学習は、知識を様々なタスクに適用できる汎用的なニューラルネットワークの構築に依存しています。一方、ニューラルアーキテクチャ探索は、特定のデータセットや問題に特化した独自のアーキテクチャを開発することを伴います。この2つは必ずしも一致するわけではありません。
トーマスはこう述べています。
GoogleがCloud AutoML画像認識サービス（Vision API）でこれらの2つの手法をどのように採用しているかは正確には不明であり、今年初めにはこの点について言及を拒否しました。Cloud AutoMLがユーザー向けに独自のモデルを自動的に構築するというGoogleの主張を無視すれば、残るのはごく標準的なAIツールだけです。
言い換えれば、AI 設計 AI という誇大宣伝がなければ、これはもう 1 つのオンライン画像認識サービスです。
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「クラウド ビジョン API の AutoML を、それがどのような機能を持つのかを調べるために使用しましたが、実際にそれを本番環境で使用したことがある人は知りません」とトーマス氏は本日The Registerに語った。
写真に写っている物体とその位置を特定するなど、コンピュータービジョンに関する様々な研究が進められています。これは便利なサービスになり得ますが、これらの技術は広く実装されており、Googleが示唆するほど独自のものではありません。また、消費者は様々なサービスから選択できますし、開発者はオープンソースツールを使って同様のサービスを構築することも可能です。
AutoML はこれまでも画像認識を実行してきましたが、今週の新機能は自然言語処理と翻訳サービスです。
「AutoML Natural Languageは、お客様が希望する分野に特化したカスタムテキストカテゴリを自動的に予測するのに役立ちます」と、Google AIのチーフサイエンティスト、フェイフェイ・リー氏は説明します。「また、AutoML Translationを使えば、翻訳済みの言語ペアをアップロードして、独自のカスタム翻訳モデルをトレーニングすることも可能です。」
これら2つの新サービスが転移学習とニューラルアーキテクチャ検索も活用しているかどうかは不明です。Googleに詳細を問い合わせましたが、期待はしていません。一方でトーマス氏は、このウェブ界の巨人は少なくとも、この技術の性能についてより透明性を高めるべきだと主張しました。
「私はただ、それがどれだけうまく機能するのか、そして他の選択肢と比べてどうなのかを知りたいだけです」と彼女は私たちに語った。
例えば、Googleが特定の問題における自社サービスのパフォーマンス比較を公開してくれることを期待しています。AI企業が自社の成果を過剰に宣伝し、誤解を招くような約束をするのは、誰にとっても良くありません。消費者が最終的に失望すれば、AI分野全体が詐欺だと結論づけてしまう人も多いでしょう。
アクセスの販売
業界全体が「AIの民主化」に躍起になっています。ニューラルネットワークをよりアクセスしやすく使いやすくすることは良いことだという考えです。コードやAPIを公開することは有益な場合もありますが、開発者を誘い込み囲い込むための巧妙な販売戦略に過ぎない場合もあります。
「より使いやすく、アクセスしやすいツールを開発することは良いことであり、有益だと思います」とトーマス氏はエル・レグ紙に語った。「しかし、企業はこれらのツールで何ができて、何ができないのかを明確にする必要があると思います。」
「テクノロジー業界は、例えば世界を繋ぐなど理想主義的な宣伝を売り文句にしてきた歴史があるが、実際はユーザーのデータへのアクセスを広告主に売っているだけだ。
AIにおいては、いくつかの理由から、特にそれが顕著だと思います。極端な傲慢さが蔓延していることが多いのです。AIの専門家は、自分がどれほど優秀で稀有な存在であるかを常に聞かされています。消費者は特に脆弱で、ほとんどの人がAIに威圧感を感じ、販売されているものを批判的に検証することができません。®
