トレンド | AIを学ぶには、まず2018年の人工知能に関する13の予測を理解する必要があります

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2017 年は、ウォール ストリート ジャーナル、フォーブス、フォーチュンなど、数多くの出版物によって「人工知能の年」と呼ばれています。さまざまなオンラインプラットフォームの普及により、ディープラーニング教育の人気が高まっています。 マイクロソフトが最近発表した音声認識精度の記録が、再び複数回破られました。 オックスフォード大学、マサチューセッツ総合病院、ゼネラル・エレクトリックの Avitas Systems などの研究機関や組織は、ディープラーニング スーパーコンピュータの分野に投資してきました。これらは、2017 年に人工知能の分野で起こった画期的な出来事の一部です。

では、2018年に人工知能はどのように発展するのでしょうか?私たちは、世界をリードする研究機関や業界の思想的リーダーから、2018 年の AI 開発に関する予測を集めました。

1. 医療分野に人工知能製品が導入される

「2018 年には、医療における AI が現実のものになります。私たちはアルゴリズムから製品へと移行し、統合と検証について検討することで、これらのソリューションを概念から実際の製品へと発展させ、医師に具体的なソリューションを提供します。来年末までに、主要な医療システムの約半数が、診断グループに何らかの AI を導入することになると思います。これはまず診断医療の専門分野で実現しますが、集団健康、病院運営、さまざまな独自の臨床分野でソリューションが見られるようになるかもしれません。2018 年には、世界中の医師の働き方や患者の医療体験を真に変える可能性を秘めたこの AI 技術の採用が始まります。」

マーク・ミハルスキ

マサチューセッツ総合病院およびブリガム・アンド・ウィメンズ病院臨床データサイエンス担当エグゼクティブディレクター

2. ディープラーニングはエンジニアリングシミュレーションとエンジニアリング設計に革命を起こす

「2018 年は、ディープラーニングがエンジニアリング シミュレーションとエンジニアリング設計に革命を起こし始める年になります。今後 3 ～ 5 年で、ディープラーニングは製品開発を数年から数か月、数週間から数日へと加速させ、革新的な製品機能、パフォーマンス、コストの新しいパラダイムを生み出します。」

マーク・エドガー

GEリサーチ シニア情報科学者

3. AI技術は「日常的な」臨床医療システムに組み込まれる

「2018年から数年後には、AIは臨床医療システムに組み込まれ、もはや日常的なシステムではなくなるでしょう。その時、人々はなぜこれまでこうしたシステムがなかったのかと自問するでしょう。」

ルチアーノ・プレヴェデッロ

オハイオ州立大学ウェクスラー医療センター、放射線科および神経放射線科、医学博士、公衆衛生学修士

4. AIがコンテンツクリエイターの主流になる

「現在の研究の急速な進歩を考えると、AIはユーザー自身の嗜好に基づいて、音楽などの新しいパーソナライズされたメディアコンテンツを作成できるようになると期待しています。既存の曲を再生するだけでなく、ユーザーのために新しい曲を継続的に生成する将来の音楽サービスを想像してみてください。」

ヤン・カウツ

NVIDIA ビジュアルコンピューティングおよび機械学習研究担当シニアディレクター

5. テクノロジーはAIの発展を今後もサポートし続ける

「AIは将来のテクノロジー支出の25%に影響を与えるでしょう。重要な問題は、それらの組織や人々に、AIがもたらす変化を再現し、適応させるにはどうすればよいかということです。」

ニコラ・モリーニ・ビアンツィーノ

アクセンチュアの人工知能部門ゼネラルマネージャー兼技術開発・戦略責任者

6. 生体認証がクレジットカードや運転免許証に取って代わる

「AIのおかげで、あなたの顔は新しいクレジットカード、新しい運転免許証、新しいバーコード認証になるでしょう。顔認識はセキュリティパラダイムを完全に変えました。そして生体認証により、アマゾンのホールフーズのようにハイテクと小売業の融合が実現し、近い将来、人々が店頭で列に並ぶ必要がなくなるでしょう。」

ジョルジュ・ナオン

オレンジシリコンバレーのCEO、オレンジ研究所グローバルリサーチ共同研究所の所長

7. 新しいディープラーニング技術により、データの処理方法の透明性が確保される

「ディープラーニングにより、放射線科レポートの定量的な内容が大幅に増加します。新しい技術によりディープラーニングが何を見ているのか理解できるようになるため、ディープラーニングが「ブラックボックス」であるという懸念は薄れるでしょう。」

ブラッドリー・J・エリクソン博士

メイヨー クリニック放射線科研究副部長、健康科学研究科および放射線科コンサルタント、生物医学統計情報学科コンサルタント

8. 人工知能技術とディープニューラルネットワークがスマートフォンに応用される

「スマートフォンの幅広いアプリケーションが、ディープニューラルネットワークによって実現される AI 機能を実証するでしょう。インテリジェントロボットが登場し始め、誰もが手頃な価格で購入できるようになります。ロボットは視覚、言語、会話の間のギャップを埋め始め、ユーザーの生活はよりシームレスになり、これらのコミュニケーション方法の違いを意識する必要がなくなります。」

ロビンソン・ピラムトゥ

eBay のコンピュータビジョンの主任科学者

9. AI技術は日常生活にさらに深く統合される

「ロボットは、部屋の中を移動したり、物体の上を移動したりするなど、人間が当たり前のようにこなしている複雑なタスクをこなせるようになるでしょう。また、日常生活に適応し、ありふれたタスクをマスターする能力も向上するでしょう。自然言語処理では既に一定の成果が出ていますが、ロボットがどのようにこの分野で進歩していくのか楽しみです。また、日常生活に何らかの形で AI を取り入れた製品もますます増えていくでしょう。路上で走る Waymo のレベル 4 自動運転車のように、研究室でテストされた研究はすべて実装され、日常生活でより広く普及して使えるようになり、より多くの人々に恩恵をもたらすでしょう。」

クリス・ニコルソン

Skymind.ioの共同創設者兼CEO

10. AI技術の発展はより多様化する

「AI の構築、開発、生産には、あらゆるバックグラウンドを持つ人々が参加するようになるだろう。ツールとインフラストラクチャは今後も改善され、より多くの人が独自のデータとアルゴリズムを現実世界のアプリケーションに変えることができるようになるだろう。製品やアプリでは、基盤となるモデルの内部動作をよりインタラクティブに照会できるようになり、特にミッションクリティカルなアプリケーションでは、これらのオペレーティング システムに対する信頼性と自信が高まるだろう。医療分野では、単一のユースケースに焦点を当てるのではなく、複数の分野にわたる情報源の集約が見られるようになるため、これらの目標の範囲は拡大し続けるだろう。」

ジョージ・シー

MD.ai の創設者、ウェイル・コーネル医科大学の准教授および放射線情報学の副ディレクター

11. 人工知能技術は現代の天体物理学研究の新たな分野を創出する

「人工知能技術を用いて重力波を発見した天体物理学的現象の偶然の検出は、現代の天体物理学における新たな研究分野を切り開くことになるだろう。」

エリウ・ウエルタ

イリノイ大学シャンペーン校、国立スーパーコンピューティング応用センターの天体物理学者および重力グループリーダー

12. AI技術は研究室からベッドサイドへ

「AI を利用した画像処理は「超音速曲線」の頂点に達しつつあり、AI を利用したツールが研究室から放射線科医のワークステーション、そして最終的には患者へと移行し始めるでしょう。AI の評価と実装のユースケース (ワークフロー ツール、品質/安全性、患者のトリアージなど) は、開発者、保険会社、医療機関の注目を集め始めるでしょう。医療および AI 画像処理技術業界が直面する最大の課題の 1 つは、関連する革新的な技術の適用に遅れずについていくことです。FDA は、病気のスクリーニング、検出、診断に使用されるアルゴリズムを審査および承認するための効率的で合理化された方法を見つける必要があります。」

安全性ハラビ

スタンフォード大学医療センター、ルシール・パッカード小児病院、放射線情報学部門医療ディレクター

13. パーソナルアシスタントはAIでさらに賢くなる

「AI を活用したパーソナル アシスタントは、さらに賢くなります。パーソナル アシスタントが私たちの日常生活をより深く理解できるようになれば、その日の夕食の準備に悩む必要がなくなるでしょう。パーソナル アシスタントは、私が何を食べるのが好きか、キッチンに何があるか、どの曜日に自宅で料理をするのが好きかを把握しており、仕事から帰宅したときには、日用品がすべて玄関先に用意されていて、私が食べたいおいしい食事を用意してくれます。」

アレハンドロ・トロッコリ

NVIDIA シニア研究科学者