2018年に人工知能はどのように発展するでしょうか? 13人の専門家の予測を聞いてみよう

ウォール・ストリート・ジャーナル、フォーブス、フォーチュンなどの出版物は、2017 年を「AI の年」と呼んでいますが、それには十分な理由があります。 AIはプロのゲーマーやポーカープレイヤーに勝利し、ディープラーニング教育はいくつかのオンラインコースを通じて広がり、音声認識の精度記録は何度も破られ、オックスフォード大学やマサチューセッツ総合病院などの研究大学は独自のスーパーコンピューターに投資してきました。

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これらは 2017 年の数多くのマイルストーンのうちのほんの一部です。では、次は何が起こるでしょうか? 私たちは、世界を代表する研究者や業界の思想的リーダーから予測を集めました。

医療における人工知能は現実のものとなる

「2018 年は医療において AI が現実のものとなる年です。私たちはアルゴリズムから製品へと移行し、これらのソリューションを概念から現実に、そして医師にとって具体的なソリューションへと実現するために、統合と検証についてさらに検討します。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 を導入すると思います。その多くは診断医療の専門分野で最初に導入されますが、集団健康、病院運営、さまざまな臨床専門分野向けのソリューションもすぐに続くでしょう。2018 年には、医療従事者の働き方と世界中の患者の医療体験を真に変える可能性のあるテクノロジーを導入し始めるでしょう。」 — 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 センター、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、マーク ミハルスキ

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設計に革命を起こす年になるでしょう。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ヶ月、数週間から数日へと加速させ、製品の機能、性能、コストの急速な革新のための新しいパラダイムを生み出します。」—GEリサーチのシニア情報科学者、マーク・エドガー

AIは「日常的な」臨床システムの一部とみなされるようになる

「2018年から数年後には、AIは私たちの臨床システムに深く組み込まれ、もはやAIとは呼ばれなくなり、単なる通常のシステムになるでしょう。人々は『これまでこれらのシステムなしでどうやってやって来たのか』と自問するでしょう。」— 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のルシアン・プレベデッロ医学博士

AIは主流のコンテンツクリエイターとして見られるようになる

「研究の急速な進展を考えると、AI によって、ユーザーの好みに基づいた音楽などの新しいパーソナライズされたメディアが実現することを期待しています。音楽サービスが、ユーザーが好む既存の曲を再生するだけでなく、継続的に新しい曲を作成してくれる未来を想像してみてください。」 — NVIDIA のビジュアル 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

テクノロジーはAIに適応し続ける

「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。重要なテーマは、AIテクノロジーがもたらす変化に組織と人々がどう対応するかです。」— ニコラ・モリーニ・ビアンツィーノ、アクセンチュア、AIおよびテクノロジー、成長戦略責任者

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、顔は新しいクレジットカード、運転免許証、バーコードになります。顔認識は生体認証によるセキュリティを完全に変えました。また、アマゾンがホールフーズと行ったように、テクノロジーと小売業が融合している様子を見ると、人々が店で行列に並ぶ必要がなくなる未来が予見できます。」— 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ジョイントラボの社長、ジョルジュ・ナオン

新しいディープラーニング技術はデータ処理の透明性を提供する

「ディープラーニングにより、放射線レポートの定量的内容が大幅に増加します。ディープラーニングが『ブラックボックス』になるのではないかという懸念は、新しいテクノロジーによってディープラーニングが『見ている』ものを理解するのに役立つため軽減されます。」 - ブラッドリー・J・エリクソン医学博士、博士号、メイヨー・クリニック放射線科コンサルタント、バイオメディカル統計情報学部門コンサルタント、健康科学研究部門、放射線科研究部門副部長

スマートフォンで人工知能とディープニューラルネットワークを活用できる

「スマートフォンの普及により、ディープ ニューラル ネットワーク上で AI を実行できるようになります。フレンドリーなロボットはより手頃な価格になり、家庭向けの新しいプラットフォームとなり、ユーザーがこれらのコミュニケーション方法の違いに気付かなくても、視覚、言語、会話を橋渡しし始めます。」 — ロビンソン ピラムトゥ、eBay コンピューター ビジョン担当主任科学者

AIは日常生活にさらに深く統合されるようになる

「ロボットは、部屋の中や物体の周りを移動するなど、人間がまだ当たり前だと思っている複雑なタスクをこなせるようになるでしょう。ロボットは、退屈な日常的なこともこなせるようになるでしょう。まだ道のりは長いので、NLP タスクの進歩が見られることを期待しています。何らかの形で AI を搭載した製品が私たちの生活にどんどん登場するでしょう。Waymo のレベル 4 の自動運転車はすでに路上を走っています。ですから、研究室でテストされているこれらのものは、より一般的になり、生活のより多くの側面に影響を与えるようになるでしょう。」 - クリス・ニコルソン、Skymind.io の CEO 兼共同創設者

人工知能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ますます多く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改善を続け、より多くの人々がデータとアルゴリズムを実用化することが容易になるだろう。製品とアプリケーションにより、基礎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において、これらのシステムに対する信頼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継続的な集約が見られるようになるだろうが、これらの対象アプリケーションの範囲は急速に拡大し続けるだろう。」 - George Shih、MD.ai 創設者、米国ウェイル コーネル メディカル カレッジ、放射線情報学准教授兼副学部長

人工知能は現代の天体物理学研究の新たな分野を創造するだろう

「人工知能は、重力波を放出する予期せぬ天体物理学的イベントを検出し、現代の天体物理学における新しい研究分野を切り開く可能性があります。」 — イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の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で重力グループの責任者、エリウ・ウエルタ

人工知能は研究室から患者のベッドサイドへと移行する

「画像診断における AI は「誇大宣伝曲線」のピークに達しており、AI 対応ツールが研究室から放射線科ワークステーション、そして最終的には患者のベッドサイドへと移行し始めるでしょう。AI を評価および実装するためのそれほど野心的ではないシナリオ (ワークフロー ツール、品質/安全性、患者のトリアージなど) が、開発者、保険会社、および医療機関の注目を集め始めています。医療および画像診断 AI 業界が直面する最大の課題の 1 つは、規制当局がイノベーションのペースに追いつくことができるかどうかです。FDA は、病気のスクリーニング、検出、診断のための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。」— Safility Halabi、ルシール パッカード小児病院、スタンフォード小児医療、放射線情報学、医療ディレクター

AIパーソナルアシスタントは今後もさらに賢くなる

「パーソナル アシスタント AI はより賢くなります。パーソナル アシスタントが私たちの日常生活についてどんどん学習するにつれて、夕食の準備にまったく悩まなくて済む日が来ると思います。私の AI は、私が好きなもの、キッチンに何があるか、家で料理をするのが好きな曜日などを把握しており、仕事から帰宅したときにはすべての材料が玄関先に用意されているので、おいしい食事を用意できます。」 — NVIDIA のシニア リサーチ サイエンティスト、アレハンドロ トロッコリ