世界で最も賢い人たちは AI についてどう考えているのでしょうか?彼らは13の主要な発展傾向を予測している

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著者:ROSIEBROWN

編纂者：彭祥偉、江宝尚、小玉

ウォール・ストリート・ジャーナル、フォーブス、フォーチュン誌によって「AI（人工知能）元年」と称された2017年、人工知能は実りある成果を達成した。

AI は新しい分野でプロのゲーマーやポーカー プレイヤーを上回ります。さまざまなオンラインプロジェクトを通じて、ディープラーニングの教育範囲は段階的に拡大されてきました。マイクロソフトは最近、音声認識の精度がこれまでの記録を何度も破ったと発表した。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ーに大きな期待を寄せています。

2017年はAI分野で多くの成果が達成されました。

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2018年にAIはどこへ向かうのでしょうか?

ここでは、世界トップクラスの研究者と業界リーダーによる 2018 年の AI に関する 13 の予測を紹介します。これらの最も賢い人たちが何を言うのか聞いてみましょう。

製薬業界：AI機器が発売される

「2018年には、製薬業界でAIデバイスが発売されるでしょう。私たちは製品にアルゴリズムを組み込み、統合して検証し、コンセプトから生まれたソリューションを定着させ、医師がAIデバイスを使って業務を支援できるようにします。」

2018年末までに、AIはさまざまな形で医療システムに組み込まれ、診断医学のほとんどの領域で使用されるようになります。同時に、AIは集団健康、医療業務、臨床診断の大部分にも急速に導入されるでしょう。 2018 年、私たちは世界規模で AI テクノロジーを活用して、医療従事者の働き方と患者の医療体験を真に変えていきます。 ”

—マサチューセッツ総合病院および臨床データサイエンスセンターのエグゼクティブディレクター、マーク・ミハルスキ氏。

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設計に革命を起こす

「2018 年、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設計に革命をもたらします。今後 3 ～ 5 年で、ディープラーニングは製品開発サイクルを加速し、数か月から数日に短縮し、製品の機能、パフォーマンス、コスト開発パイプラインに迅速なイノベーション モデルを提供します。」

--GEリサーチの上級情報科学者、マーク・エドガー氏。

AIは医療診断の日常的なシステムに組み込まれる

「2018年とその後数年間、私たちの診断システムはAI技術に深く組み込まれるでしょう。しかし、私たちはそれをAIデバイスとは呼ばず、単に通常のシステムと呼ぶでしょう。人々はこう尋ねるでしょう。『これらのシステムなしでどうやって生きてきたのか？』」

--オハイオ州立大学ウェクスラー放射線学・放射線医学センターのルチアーノ・プレヴェデッロ医学博士、公衆衛生学修士。

AIが主流のコンテンツクリエイターになる

「AIが急速に発展していることを考えると、AIが個人の好みに基づいて音楽などのパーソナライズされたメディアを作成できるようになることを期待しています。あなたが好きかもしれない古い曲を再生するだけでなく、あなたが好きな新しい曲を継続的に作成する将来の音楽サービスを想像してみてください。」

—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、Jan Kautz 氏

AIは他のテクノロジー産業にも浸透し続けるだろう

「AIはテクノロジー業界の25%に影響を与え、その発展を推進します。鍵となるのは、組織と実務者がAIテクノロジーがもたらす変化にどう対処するかです。」

— アクセンチュアの AI および開発、技術意思決定ガイダンスの責任者、ニコラ・モリーニ・ビアンツィーノ氏。

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技術により、顔情報は人々のクレジットカード、IDカード、バーコードになります。生体認証技術の成熟により、顔認証は個人情報認証の手段として非常に安全になりました。従来の小売業とAI技術を組み合わせることで、AmazonやWhole Foods Marketのように、より良い体験がもたらされます。近い将来、人々はショッピングモールで行列に並ぶ必要がなくなるでしょう。」

--オレンジ シリコン バレーの CEO であり、世界的な共同研究機関であるオレンジ インスティテュートの会長であるジョルジュ ナオン氏。

新しいディープラーニング技術によりデータ処理の透明性が向上

「ディープラーニングは、放射線レポートにおける定量分析の信頼性を大幅に向上させます。ディープラーニングが『見ている』ものを理解できる新しい技術が登場するにつれ、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ますます薄れていくでしょう。」

-- ブラッドリー・J・エリクソン医学博士、放射線科コンサルタント、健康科学研究部門生物医学統計・情報学コンサルタント、メイヨー・クリニック放射線科研究担当副委員長。

AI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導入される

「スマートフォン上の多数のアプリは、AI技術の実装をサポートするためにディープニューラルネットワークアルゴリズムを実行します。家庭用ロボットはより賢くなり、コストは低くなります。」

視覚、言語、音声によるインタラクション方法を巧みに組み合わせることで、ユーザーがさまざまなコミュニケーション方法の違いを認識することが困難になります。 ”

—eBay のコンピューター ビジョン担当主任科学者、Robinson Piramuthu 氏。

AIは人々の日常生活に浸透する

「ロボットは、部屋の中を歩き回ったり、物をまたいだりといった、人間が複雑だと考える作業をより上手にこなせるようになるでしょう。ロボットは退屈な作業にも慣れてくるでしょう。自然言語処理の進歩にも期待しています。この分野にはまだ改善の余地がたくさんあるからです。」

今後、AI技術を組み込んだ製品が数多く私たちの生活に入ってくるでしょう。 Waymo のレベル 4 自動運転車両はすでにテストのために路上を走行しています。研究室でテストされているこれらの AI プロジェクトはすべて、私たちの将来の生活の中で実現可能になるでしょう。 ”

—Skymind.ioのCEO兼共同創設者、クリス・ニコルソン

AIの発展はより多様化する

「あらゆるバックグラウンドを持つ人々が、AI プロジェクトを構築、開発、製品化しています。開発ツールとインフラストラクチャが改善し続けるにつれて、データとアルゴリズムを実用的な製品に変えることが容易になります。製品とアプリケーションは、内部で動作している基礎モデルに対してインタラクティブなクエリを実行できるため、特にミッションクリティカルなアプリケーションでは、これらのシステムに対する人々の信頼が高まります。医療分野では、現在このアプリケーションが業界を席巻していますが、単一のアプリケーション ケースに焦点を当てるのではなく、複数の学際的な情報ソースを統合して活用します。」

— MD.ai 創設者、コーネル大学ウェイル医科大学情報学部副学部長兼放射線科准教授、ジョージ・シー氏。

AIは現代天体物理学に新たな章を開く

「AI技術は天体物理学における未知の物体から放出される重力波を検出できるため、現代の天体物理学に新たな研究分野が開かれる。」

-- イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校国立スーパーコンピュータ応用センターの天体物理学者、重力グループ責任者、エリウ・ウエルタ氏

AIは研究室から臨床応用へと移行する

「AI は画像処理のハイプ サイクルのピークに達しており、AI デバイスは研究室から放射線科医のワークステーション、そして最終的にはベッドサイド デバイスへと移行しています。医療用 AI デバイスの評価と実装は、ワークフロー ツール、品質/安全性分析、患者のトリアージなどの他のユース ケースに比べると、開発者、投資会社、医療機関などにとって魅力がはるかに低くなります。

医療および AI 画像業界が直面している最大の課題の 1 つは、規制当局が技術革新のペースに追いつくことができるかどうかです。米国食品医薬品局 (FDA) は、病気のスクリーニング、検出、診断に使用できるアルゴリズムの承認プロセスを合理化するための効率的かつ合理的な方法を見つける必要があります。 ”

--スタンフォード小児医療、ルシール・パッカード小児病院の放射線情報学部長、サフワン・ハラビ氏。

AIパーソナルアシスタントはより賢くなる

「AIパーソナルアシスタントはますます賢くなります。パーソナルアシスタントが私たちの日常生活のパターンについて多くを学習するにつれて、夕食の準備の複雑な手順を心配する必要がなくなる日を想像してみてください。私のAIパーソナルアシスタントは、私が何を食べたいか、キッチンに何があるか、そして私が家で料理をするのが好きな曜日を知っているでしょう。仕事から家に帰ると、料理に必要な材料が玄関先に用意されていて、私のために準備されています。」

—NVIDIA シニア研究科学者、アレハンドロ・トロコリ氏

出典: https://blogs.nvidia.com/blog/2017/12/03/ai-headed-2018/?ncid=so-twi-dplglncn-29699

[この記事は51CTOコラムBig Data Digest、WeChatパブリックアカウント「Big Data Digest（id: BigDataDigest）」のオリジナル翻訳です]

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