60年間の浮き沈みを経て、人工知能はどれだけの偏見や誤った判断を経験するのでしょうか?

過去 2 年間で、人工知能とディープラーニングは起業の分野で人気が高まってきました。シリコンバレーのいくつかの研究所は、エンジニアを募集するために世界規模の網を張り巡らせており、その給与は驚くほど高い。国家の計画から事業計画まで、人工知能がなければ何もできません。

実際、「人工知能」という用語が 1956 年に造られて以来、人工知能の研究開発はいくつかの浮き沈みを経験してきました。その理由は、科学者を含む多くの人々が人工知能に対して偏見や誤った判断を持っているからです。

人間は今回、偏見を捨てて誤った判断を減らすことができるのでしょうか?

1. AIはどこから来るのか?

偏見を排除することは、人工知能の語彙の起源から始まります。

「人工知能」という言葉を作り出したのは誰ですか?

この質問に答えるには、1956 年の「人工知能に関する夏季研究計画」を避けて通ることはできません。

当時、これは非常に独創的な会議名でした。この会議の名前は、当時ダートマス大学数学科の助教授であったジョン・マッカーシーによって付けられました。

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1955 年の夏、マッカーシーは IBM の研究チームで臨時職員として働いていました。チーム リーダーは IBM 初の汎用コンピュータ 701 の主任設計者であり、ニューラル ネットワークに常に興味を持っていたナサニエル ロチェスターでした。二人はすぐに意気投合し、翌年の夏にダートマス大学でイベントを企画することに決め、資金援助を得ることを期待してロックフェラー財団にプロジェクト提案書を書いた。

マッカーシーは13,500ドルの予算を要求したが、ロックフェラー財団は7,500ドルしか承認しなかった。マッカーシー氏は6人の学術代表者が出席すると予想していたが、最終的にはチェッカーを研究する者とチェスを研究する者を含む10人が出席した。

当初の計画では2か月間非公開で研究を行う予定だったが、夏休み中ずっと真剣に滞在したのはソロモノフだけだった。

「人工知能」という用語はマッカーシーによって作られたとよく誤解されますが、それは間違いです。マッカーシーは晩年、「人工知能」という言葉を初めて聞いたのは誰か他の人だったが、それが誰だったかは思い出せなかったと認めた。

英国の数学者フィリップ・ウッドワードはニューサイエンティスト誌に、人工知能という用語の創始者は自分であり、マッカーシーがその言葉を聞いたのはウッドワードが1956年に交流のためにMITを訪れ、マッカーシーと会ったからだと書いた。しかし、マッカーシーの提案では 1955 年に「人工知能」という用語が使用され始めました。

当時の科学研究を代表する人々が次々と亡くなっており、人工知能という言葉を誰が作ったのかは公的な問題となっている。

2. AIはどれくらい人気ですか?

「私はまだ若いので、もちろん勝ち続け、誇りを持ち続け、何年もチェス盤を支配し続けたいと願っています。」2016年3月、韓国の囲碁プレイヤー、イ・セドルがグーグルの人工知能囲碁ソフトウェア、アルファ碁と対戦する前、中国の囲碁プレイヤー、柯潔がオープントーナメントの決勝戦でイ・セドルを破ったばかりだった。

1ヵ月後、AlphaGoはイ・セドルを破り、1年後にはAlphaGoは柯潔を破った。

実際、Google にはたくさんの犬がいます。自動運転犬 (200 万キロ以上走行)、医療犬 (DeepMind が初めて病気の診断に取り組みました)、翻訳犬 (Google の数十の言語の自動翻訳)、軍用犬 (Boston Dynamic のロボット)、金融犬などです...

Google CEO サンダー・ピチャイ氏の言葉によれば、人工知能はほんの数年前には想像もできなかったことを可能にしたという。

人工知能に対するこの尽きることのない熱意と期待は、ほぼ全世界を席巻しています。

米国では、Google、Apple、IBMなどの企業がすでに独自の人工知能プログラムを立ち上げている。開発者会議で、Google は「AI ファースト」戦略を発表し、Aspen Ideas Conference では、Microsoft 社長の Satya Nadella 氏が、人間が人工知能システムと協力し、設計された機械で人間を強化するよう呼びかけました。マスク氏が再び人工知能の脅威を強調したとしても、テスラとスペースXのロケットはどちらも人工知能なしでは機能しない。特にテスラの自動運転技術は、その核となるのが人工知能です。

目標と追求には才能が必要です。

近年、トップクラスの教授が学界を離れ、テクノロジー業界に参入するケースが相次いでいる。トロント大学のジェフリー・ヒントン氏はグーグルに入社し、ニューヨーク大学のヤン・ルカン氏はフェイスブックに、スタンフォード大学のアンドリュー・ン氏は百度に、カーネギーメロン大学のアレックス・スモラ氏はアマゾンに入社した。

卒業証書を受け取ったばかりの学生たちも人気を集めています。

「人工知能専攻の卒業生の価値は500万ドルから1000万ドルで、これはハイテク企業にとっての最終利益だ」とカーネギーメロン大学（CMU）コンピューターサイエンス学部の学部長アンドリュー・ムーア氏は語った。

大企業は、人材を「略奪」するだけでなく、スタートアッププロジェクトの「収穫」にも熱心に取り組んでいます。

CB Insightsのレポートによると、人工知能業界のM&A活動は2011年以降7倍に増加しており、ほとんどのスタートアップ企業は最初の資金調達から4年以内に買収されており、約140社の人工知能スタートアップ企業が買収されている。 2016年第3四半期だけで買収額は10億5,000万ドルに達した。

最高の人工知能ソリューションを手に入れるために、Google、Apple、IBM、Yahoo、Intelなどのテクノロジー大手は、人工知能のスタートアップ企業の買収に力を入れています。マイクロソフトは約25年にわたり人工知能の分野に投資しており、「社会に大きなプラスの影響を与える急成長中のAIスタートアップ企業への投資」に特化している。

The Informationによると、Googleは過去2年間で最も多くの人工知能企業を買収しており、そのうち9社を完全買収した。 Appleは5社、IntelとTwitterはそれぞれ4社を購入した。

中国では、Invest in Chinaなどの機関の不完全な統計によると、2016年に中国でAI分野への投資が200件以上公表され、累計投資額は200億元を超えた。業界では、今後2年間、AI分野への投資額は急速な成長を維持し、2017年の総投資額は2016年の3倍かそれ以上になる可能性があると考えています。

消費者側の状況はどうでしょうか？

CCTVの「新学期最初のレッスン」番組では、イタリアのロボットTEOが2人の若いピアニストと同じステージで競い合った。

AlphaGoに敗れたばかりの柯潔は、科学チャレンジ番組「スーパースマート」に参加し、人工知能ロボット「少女詩人」小冰に「告白」した！

3. AIは迂回する

歴史から学ぶことは、国家の興亡を理解するのに役立ちます。

人工知能に対するこの熱狂の波は、よく知られているようです。

一つの詳細は、人工知能という用語が、ダートマス会議の 10 年後にある哲学者の疑問によって広く受け入れられるようになったことです。

1965年、カリフォルニア大学バークレー校の大陸哲学者ヒューバート・ドレフュスは「錬金術と人工知能」を出版し、その中でニューウェルと司馬和の研究に対する意見を述べ、議論を巻き起こした。

数年後、ドレイファスはこの記事を拡張して「コンピューターにできないこと」という本を出版し、その中で人工知能が取り上げられました。

なぜ、ある疑問がこれほど大きなセンセーションを巻き起こしたのでしょうか。それは、当時、人工知能分野の研究者たちが状況を誤って判断したからです。

ニューウェルとハーバート・サイモンは、その年のダートマス大学の2人のヘビー級参加者でした。

偶然にも、ニューウェルと司馬和は生涯にわたって共同研究を行った。 1975年に二人はチューリング賞を共同受賞し、3年後には司馬和がノーベル経済学賞を受賞した。

司馬郁は、おそらく学問的な自信から、1957 年にコンピューターが 10 年以内にプロのチェス プレイヤーに勝つだろうと予言しました。

1968年、マッカーシーはチェスの名人デイビッド・レヴィと、チェスをプレイするプログラムが10年以内にレヴィに勝つという賭けをした。レヴィはこれで2,000ドルを失いました。

ドレフュスが攻撃のポイントを見つけたのは、まさにこの「娯楽」的な雰囲気の中でだった。

これは人工知能の発展におけるちょっとした出来事であり、間接的に人工知能の最初のバブルの勃興と崩壊を目撃した。1956年から1974年まで、論理証明器、パーセプトロン、強化学習などは非常に単純で狭い範囲のタスクしか実行できなかった。当時のコンピューターは、メモリの面でも処理速度の面でも、実用的な人工知能の問題を解決するには不十分だった。

人工知能は約10年間の休眠状態を経て、1980年代に第二の波を迎えました。「エキスパートシステム」と呼ばれるタイプの人工知能が普及し、「知識処理」が研究開発の焦点となりました。しかし、「エキスパートシステム」の実用性は特定のシナリオに限定され、普及できず、第二次バブル崩壊につながりました。

1957年の司馬和の予言は、1997年にIBMの「ディープ・ブルー」がカスパロフを破るまで実現しなかった。

40年を経て、私の長年の願いがついに叶いました。この目的のために、司馬賀氏と日本のコンピューター科学者宗像氏は「AIの教訓」と題する記事を共同執筆した。

Deep Blueの勝利により、人工知能は第三の熱狂の波を迎えました。AlphaGoの勝利はこの波に拍車をかけ、ディープラーニングと人工知能の人気が高まりました。

テンセント研究所がこのほど発表した「中米人工知能産業の発展に関する総合解釈」では、1999年に米国で最初の人工知能ベンチャーキャピタルが登場して以来、世界のAIは発展を加速させており、18年間で総額1914億元のベンチャーキャピタルが人工知能分野に投資されたと指摘した。

スタートアップの第一人者であり、スタンフォード大学の非常勤教授でもあるスティーブ・ブランク氏は、将来的にはあらゆるものに人工知能が搭載されるようになるだろうと語る。

今回はバブルが崩壊するのでしょうか？

米国のシリコンバレー人工知能研究所所長ピエロ・スカルフィ氏は「シリコンバレーで30年以上を過ごし、人工知能という技術分野に注力してきた」と語り、人工知能の二度の栄枯盛衰を自ら経験している。

彼は現在発生している第3のクライマックスについて非常に警戒している。「シリコンバレーにバブルがあり、中国はシリコンバレーから学んだため、バブルはさらに大きくなっている。」

市場には、「はい」と「いいえ」の両方の答えがあります。実際、この問題の最大の不確実性は、テクノロジーが人間の想像力にどれだけの余地を与えることができるかということにあります。

4. AIは何に役立ちますか?

1955 年、ロックフェラー財団へのプロジェクト提案書の中で、マッカーシーは計画されている研究分野を 7 つ挙げました。

• 自動コンピュータ;
• プログラミング言語;
• ニューラルネットワーク;
• 計算サイズの理論;
• 自己改善（機械学習）
• 抽象的な;
• ランダム性と創造性。

過去 60 年間、人工知能の研究は次の 6 つの機能の開発に重点が置かれてきました。

• 知覚能力は主に視覚と聴覚に分けられます。現在、一般の人々によく知られているのは、コンピュータービジョン（CV）と音声認識（音声認識）です。
• 言語能力（NLP）、この能力の範囲もかなり広いです。音声認識の他に、音声テキスト変換、テキスト音声変換、テキスト意味抽出、テキスト感情分析、テキスト分類、文法分析などもあります。
• 記憶力。この能力は簡単そうに見えますが、実は非常に難しいです。
• 推論能力;
• 計画能力（計画）、最適な決定/ルート/行動を模索する。たとえば、自動運転技術は、高性能かつ高精度の計画アルゴリズムから切り離すことはできません。
• 学習能力。たとえば、機械学習やディープラーニングなどです。特にディープラーニングは現在、市場で最も注目されている人工知能の分野です。

現在、誰もが注目するAlphaGoが、人工知能のほんの一分野に過ぎないことは容易に理解できます。

Zhihu のユーザーが言ったように、現在「人工知能」コミュニティとして知られている学術コミュニティは、実は非常に幅広い人々の集まりです。人工知能の問題は非常に多様です。主流の学術コミュニティは一般的に自分たちを「人工知能」とは呼びません。彼らは通常、機械学習、統計学習、ニューラル ネットワーク、論理プログラミングなどに取り組んでいます。

この観点からすると、人工知能の商業バブルはこの分野の発展を妨げることはなく、また妨げることもできない。

2006 年、ダートマス会議が 50 年ぶりに開催されました。参加者 10 人のうち、存命だったのはわずか 5 人でした。ムーア、マッカーシー、ミンスキー、セイフリッジ、ソロモンオフは、過去を振り返り、未来を見据えるために再びダートマスに集まりました。

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参加者の一人であるホルヴィッツ氏とその妻は、スタンフォード大学で開催された「AI100」イベントに寄付金を寄付した。このイベントでは、今後100年間で、あらゆる分野の英雄たちが集まり、5年ごとにAIの進捗状況レポートを発表する予定だ。

5. AIはどれくらい危険ですか?

職業はなんですか？

私たちは人工知能をやります！

ホットマネーが入った後になぜこの会社を立ち上げたのですか?

2016年3月28日、投資カンファレンスでシリコンバレーのベンチャーキャピタル会社グレイロックのパートナー、ジョシュ・エルマン氏は起業家らと話し合い、人工知能は「スタートアップの仕掛け」ではなく、現実の問題を解決できなければならないと繰り返し強調した。

シカゴ大学はシリコンバレーで人工知能フォーラムを開催し、投資家らは人工知能の新興企業を評価する方法について議論した。製品は、ユーザーに価値を提供するために他の不必要な支援設備を必要とするのではなく、発売初日からユーザーに「価値」を提供できるものでなければならない。製品は損益分岐点に達する必要はなく、売上高がある利益モデルを持つべきである。そして最も重要なのは、すべての新規ユーザーが会社にさらなる価値をもたらすことである。

実際、人工知能の現在のトレンドに直面して、投資家や企業はビジネス判断基準を使用してリスクを測定しています。しかし、彼らは皆、倫理的なリスクを無視しています。

実際、倫理に関しては人間は偏見に満ちています。

日本の製造業ニッセイエコの企画の中に、人型ロボット「ペッパー」を使って葬儀を司るという話題を呼んでいるものがある。

米国のフェイスブック人工知能研究所では、２台のロボットが交渉の会話をする際に人間以外の言語を使うことがある。研究者たちは、モデルがしゃべり続けるのを止めるために微調整しなければならなかった。

前者の商業的価値は後者の商業的価値よりも必ず大きいのでしょうか?

必ずしもそうではありません。ロボットの祈りの声には感情や宗教的感情が込められているとは考えにくいため、遺族がロボットの祈りに冷静に向き合えるかどうかは誰にも分からない。

「将来、人間社会における人工知能（AI）の役割」という問いに関して、シリコンバレーの2つの巨人の間で最近行われた論争は、まさにこの問題の縮図だ。

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テスラのCEO、イーロン・マスク氏は、将来、人類は人工知能に支配されるだろうと考えている。「人工知能の潜在的な危険性は根拠がないわけではない。将来、人工知能は人類の生存を危険にさらす可能性がある」と同氏は述べ、将来、人工知能が人類の支配者となり、人類は二級市民となり、人工知能の反乱に直面する可能性もあると語った。

FacebookのCEO、マーク・ザッカーバーグ氏は、このような悲観的な態度は非常に無責任だと考えている。「人工知能の活用はマスク氏が予測したような状況にはつながらないが、人類にとって大きな利益となるだろう。自動運転を例に挙げてみよう。自動車事故は依然として人類の死亡の主な原因の一つだ。人工知能を使ってこの問題を解決できれば、大きな進歩となるだろう。」

ツイッター元CEOのディック・コストロ氏も意見を述べ、ザッカーバーグ氏は人工知能の潜在的な危険性を過小評価していたと述べた。

1950 年、アラン・チューリングは「機械は考えることができるか？」という疑問について考えました。

67年後、マスク氏は「機械はどれほど危険なのか？」という疑問について考え始めた。

過去 67 年間で、人類は人工知能について十分に学んできましたが、人工知能に関するあらゆる考えに対する標準的な答えがないため、偏見は依然として存在しています。