アイデアこそが王様！メンサ国際元会長が2021年の人工知能の応用を総括

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人工知能の将来の発展の方向性を真に理解するには、まだ長い道のりが残っています。

——レイ・カーツヴァイ、2009年

2018年、米国フェニックスで無人運転車が運行を開始し、スマートカー競争の幕開けとなった。

人間が抗生物質を開発するには通常数年から数十年かかるが、2019年にMITのAIシステムはわずか数日で新しい抗生物質ハリシンを発見することに成功した。

2020年、GoogleはTransformerを使用してオープンチャットボットMeenaを構築し、隣接するopenAIもGPT-3をリリースして、人間とコンピューターの対話を新たなレベルに引き上げました。AIはついに意味不明な話をしなくなりました。

研究者らはその後、この言語モデルの知能テストを実施し、その結果は人間のものと匹敵するものだった。

2021年までにAI技術の発展は爆発的な成長を遂げ、テクノロジーの増殖と人間と機械の対立を描いた『マトリックス』などのディストピア映画は、徐々に時代遅れになりつつあるようだ。

過去1年間、私たちはさまざまなAIブラックテクノロジーに囲まれてきました。あなたに合わせた音楽、ショートビデオ、映画のおすすめ、ますます増えるスマートホームデバイス、徐々にあなたの心を理解する検索エンジンなど、あらゆるテクノロジーの発展が私たちの生活に反映されます。

最近、メンサ・インターナショナルの元会長であり、人工知能の専門家でコンサルタントでもあるアラン・D・トンプソン博士が、2021年のAI分野における革新的なアイデアをいくつかまとめました。AIが世界をどのように変えるのか見てみましょう。

マイクロチップ設計

Google Brainは6月にNature誌に論文を発表し、AIにはコンピューター内のさまざまなコンポーネントをグリッド状にレイアウトし、配置を計画できる新しいチップを設計する能力があることを実証した。

チップ設計の主な難しさは、状態空間が大きすぎることです。グリッドに 1,000 個のノードがある場合、状態空間は 10 の 2500 乗にまで大きくなる可能性があります。人間に設計を依頼すると、永遠にかかることになります。

この論文の理論的結果は、Google の現在のバージョンの TPU の設計に使用されています。

ソフトウェアプログラミング

GitHubは6月にAI技術をプログラミング分野に導入することを発表し、Copilotをリリースした。

多数のオープンソース リポジトリ コードをトレーニングすることで、モデルは複数行のコードを自動的に補完して生成する機能を備え、Java、C/C++、C#、Python、JavaScript、Ruby、Go など、幅広い言語をサポートします。

その後、GitHub の調査により、一部のプログラミング言語では、アップロードされた新しいコードの約 30% がこの GPT-3 を搭載した Copilot によって自動的に生成されたことが確認されました。

もちろん、すべてが良いというわけではありません。GPT-3 の侵略を、1945 年 7 月に人類が投下した最初の核爆弾に例える人もいます。まるで AI が生成したコードで満たされているかのように、大気中の空気は放射線でほぼ飽和状態でした。

それ以来、空気は徐々に改善されてきましたが、AIがプログラミングのヘルパーなのか、大気の放射線なのかはまだ不明です。

2020 年 3 月以前は、インターネット上のデータのほとんどは人間によって作成されていました。GPT-3 の出現により、データ生成のパターンが変化しました。

スピーチ感情分析

AI のもう 1 つの重要な機能は、データの表面的な現象の背後に隠された実際の状態を推測できることです。興味深い応用シナリオとしては、話し手のボディ ランゲージや話し方に基づいて、その瞬間の実際の心理状態を推測することが挙げられます。

たとえば、CEO との台本のないインタビュー、公開の役員会議、その他の即興の会話のシナリオでは、準備もしていないし、偽ることもできないため、自分が考えていることとはまったく違うことを言ってしまう可能性があります。

AI モデルをエンロン CEO ケン・レイ氏でバックテストしたところ、モデルが実際に機能することが発見されました。

2001 年 8 月 16 日、CEO はスタッフ ミーティングで「復帰できてとても嬉しいです。現在、多くの課題に直面していますが、最も困難な時期は過ぎ、ビジネスは順調に発展しています」と熱のこもったスピーチを行いました。

3ヵ月後、エンロンは破産を宣言した。

AIモデルは、話された言葉のトーン、リズム、強調、フレーズを特徴として利用することで、抜け穴を簡単に発見しました。今後は、スピーチやインタビューの書き起こしにおける感情状態を分析するAIモデルが導入されることが期待されます。

現実のチャットボット

GPT-3の言語生成性能はやはり驚異的なので、チャットボットを仮想アバターと組み合わせれば、まるで本物の人間とチャットしているような感覚になるのではないでしょうか。

2021年8月には、GPT-3とSynthesia.ioの仮想アバター技術を組み合わせたLetaがWorld Gifted Conferenceで発表されました。

2つのAIがチャットをしており、まるで人間のビデオ通話のようです。 「人工知能に取り組むのはどんな感じか」といった話題であれば、ビデオをオフにしなければ、参加者はそれについて話し続けることができます。

https://www.youtube.com/watch?v=JcAY-ae2Drw

ファッションデザイン

海外の人工知能技術と比較すると、国内の人工知能技術は同等の生産性を持っています。

Alibaba の M6 モデル (マルチモダリティからマルチモダリティへのマルチタスク メガトランスフォーマー) は、衣服データベースに基づいてトレーニングされた後、衣服を創造的にデザインすることができます。

ヘップバーンの雰囲気を味わいたいですか?整える。

メンズドレスもデザイン可能です！

そして、2次元スタイルのTシャツも簡単に扱うことができます。えっと？それは「2次元には気をつけろ」というスタイルではありません（doge）。

デザイン、パターン、色など、各衣服のすべての要素は AI モデルによって作成または選択され、各衣服の横にある製品のテキスト説明も AI モデルによって生成されます。

そして、このモデルがデザインした服はすでに主流のオンラインショッピングプラットフォームで販売されている。

バーチャルキャラクター

AIは人工知能と呼ばれているので、技術がどんどん進歩していくと、人間は本当に人工的に人間を創り出すことができるのでしょうか？

仮想キャラクターという概念が生まれました。

6月1日、Wudao 2.0を搭載した「Huazhibing」が北京で正式にデビューし、清華大学コンピュータ科学技術学部知識工学実験室に入学し、清華大学に入学して唐潔に師事しました。

華志兵は詩を書いたり、絵を描いたり、音楽を作曲したりすることができ、また、ある程度の推論能力と感情的相互作用能力も持っています。通常の仮想デジタル人物とは異なり、Hua Zhibiingは継続的に学習する能力があり、テキスト、視覚、画像、ビデオなどからの継続的な学習を含め、徐々に「成長」することができます。これは、人間が周囲の経験から行動パターンを継続的に学習できるのと同じです。

時間が経つにつれて、Hua Zhibiing が新しいシナリオのために学習した新しい機能が独自のモデルに有機的に統合され、ますますスマートになります。

そしてそれは決して古くなることはありません。