Googleは本日、「AIの民主化というミッション」の一環である新サービス「Cloud AutoML」を発表した。
この技術は、人工知能を設計できる人工知能として宣伝されています。つまり、独自の機械学習ソフトウェアを構築するのではなく、GoogleのCloud AutoMLがトレーニングデータを取得し、ユーザーが何を求めているかを理解し、自動的にインテリジェントなコードを生成するのです。
実際には、これは画像分類システムです。
「MLとAIの進歩をフルに活用するために必要な人材と予算にアクセスできる企業は、世界でもほんの一握りだ」と、Google Cloud AIの主任科学者であるフェイフェイ・リー氏と研究開発責任者のジア・リー氏はブログ投稿で述べた。
「高度な機械学習モデルを作成できる人材は非常に限られています。たとえML/AIエンジニアを抱える企業であっても、独自のカスタムMLモデルを構築するという、時間と労力を要する複雑なプロセスを管理しなければなりません。」
言い換えると、まともな機械学習プログラマーがいないということです。自分でやろうなんて考えないでください。Googleが全部持っています。Googleが一番よく知っています。AIコーディングはGoogleに任せましょう。それでは、クレジットカード情報をこちらに入力してください。
現時点では、Cloud AutoML はコンピューター ビジョンの問題のみを処理できます。
企業は、自社の興味関心に合わせてカスタマイズされたニューラルネットワークを学習するために、画像をアップロードすることができます。例えば、衣料品メーカーは、Tシャツ、セーター、スカートなどの画像をGoogleのクラウドに入力することで、在庫にある様々な種類の衣料品を識別できるシステムを構築できます。
ソフトウェアが物体を認識できるように、画像にラベルを付ける必要がある。Googleは「ヒューマンラベリングサービス」を提供しているほか、ユーザーがトレーニングデータに手作業でラベルを付けることも可能だ。
バブル崩壊
AutoMLは、ウェブ広告大手のGoogle Brainと呼ばれる研究部門内の社内プロジェクトとして始まりました。研究者たちは、機械学習を用いてニューラルネットワークアーキテクチャの設計プロセスを自動化する方法を模索していました。彼らは進化アルゴリズムと強化学習を組み合わせて、ニューラルアーキテクチャ探索と呼ばれる手法を考案しました。これは基本的に、新しい機械学習モデルの作成とテストのタスクをソフトウェアで自動化するものです。
科学者たちは、2040年にはソフトウェアのほとんどが機械によって書かれると予測している
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現在、ニューラルアーキテクチャ探索と転移学習がCloud AutoMLの基盤として活用され、オンデマンドでカスタマイズされたモデルを生成しているようです。刺激的な研究成果が実稼働環境で展開されているのは興味深いことですが、そのどれだけが真の知性なのか、そしてどれだけが人間が生成し、顧客向けにボットが選択したテンプレート化されたコードやモデルなのかは不明です。
上記のブログ記事では、ドロップダウンメニューを使ってカスタムAIを構築する方法について触れられていますが、これは少しネタバレです。「Cloud DropDownML」と呼ぶだけでは、ドラマチックさが足りないかもしれません。
Googleは顧客ごとに新しいモデルをゼロから作成するのでしょうか？それとも、既に学習済みのモデルを様々なユースケースに合わせて微調整するのでしょうか？このサービスの料金も不明です。中小企業でも利用できるのでしょうか？料金は必要なモデルの複雑さに応じて請求されるのでしょうか？Googleの広報担当者はまだ回答を得られていません。
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