専門家の議論：AIの冬は本当に来るのか？

数日前、コンピュータービジョンとAIの専門家であるフィリップ・ピエニエフスキー氏は自身のブログに「AIの冬はもうすぐそこまで来ている」と題した記事を掲載し、ディープラーニングの衰退が近づいており、AIの冬が必ずや来ると主張した。フィリップ・ピエクニエフスキ氏は、自身の判断を証明するために3つの論拠を挙げた。第一に、ディープラーニングはピークに達しており、大きな技術的進歩は起こらないだろう。第二に、ディープラーニングは拡張されていません。 3つ目に、ディープラーニングを活用した自動運転の分野では事故が多発しています（テスラの自動運転システムでは事故が複数発生しており、Uberの自動運転車は歩行者を死亡させています）。最後に結論を述べます。AIの冬を予測することは、株式市場の暴落を予測するようなものです。いつ起こるかはわかりませんが、必ずやって来ます。

ルカンの暴言

一つの石が千の波紋を引き起こす可能性がある。人工知能の博士号取得を目指している男性が、この記事をFacebookのチーフサイエンティストであるヤン・ルカン氏にFacebookで転送し、意見を尋ねました。師匠の返答は「ナンセンスだ！3大企業（Facebook、Google、Microsoft）はいずれもAIを積極的に導入し、世界中から人材を奪っている。不況など全くない。」でした。 （原文は下の写真をご覧ください）

AIの冬が来るのか？Redditのネットユーザーがこの記事をめぐって議論を始めた。ネットユーザーからの素晴らしいコメントをいくつか見てみましょう。

ユーザーコメント

コメント1: ディープラーニングには利点があり、市場の見通しも広い

もちろん、ディープラーニングは大々的に宣伝されていますが、ディープラーニングではそのような魔法のような結果は得られないとだけ述べるこの記事は役に立ちません。

ディープラーニングを使用して構築されたモデルは実際には放射線科医よりもわずかに劣る可能性があるのは事実ですが、それは重要ではありません。重要なのは、このモデルは放射線科医とほぼ同じことができるが、給料なしではるかに速く実行できることです。

これこそがディープラーニングが可能にするもので、訓練を受けた専門家がそれほど苦労せずに実行していたタスク（X 線の分析など）をコンピューターで自動化できます。これは「本物の人工知能」ではありませんが、確かに巨大な市場があります。

コメント2: AIはまだ研究段階なので、早急に結論を出すのは適切ではない

新しいテクノロジーはすべてそういうふうに機能するのではないでしょうか。人々は興奮し、楽観的になり、未来について夢を見始めます。空飛ぶ車！ビデオ通話！月面での生活！そして、これらのテクノロジーは徐々に成熟し、微妙で目立たず、劇的ではない形で社会に溶け込んでいきました。それは社会のもう一つの側面に過ぎません。今年は「寒い冬」ではないと思います。現在、AIはまだ研究段階にあり、成果はまだ不明です。それは人類の進歩のためのツールになる可能性があり、あるいは何かの役に立つ可能性もあります。 AI の世界を混乱させるのは時期尚早のようです。

コメント3: この議論は成り立たない。AIはまだ全盛期にある

まず、自動運転についてお話ししましょう。Tesla Autopilot は自動運転ではありませんし、Uber の技術ははるかに遅れており、これらの技術は ML アプリケーションの全体像ではありません。なぜこの記事では Waymo について一度も触れられていないのでしょうか? 何が可能かについて語りたいのであれば、誰が最もうまくやっているかについて語るのであって、誰が最もうまくやっているかについて語るのではありません。 Waymo はすでに、安全運転ドライバーのいない完全自律走行車を路上で走らせています。彼らは、Uberの事故が起こる前から、本格的なレースサービスを立ち上げることについて話し合っていた。 Waymo について話していないのであれば、何が可能かについて話しているのではなく、自分の主張を裏付けるために最も弱い例だけを選んでいるだけであり、それでは議論が弱まります。これはチェルノブイリの核漏れ事件を利用して原子力エネルギーが安全でないことを証明するようなものだ。まったくナンセンスだ。

過去には、現実世界での応用が不足し、投資と研究が枯渇したために AI の冬が到来したことがあります。当時は誇大宣伝がほとんどで、実際の適用はほとんどありませんでした。今回は違います。 ML にはさまざまな実用的な (そして価値のある) アプリケーションがあり、それを実行するための資金がある限り、ML は今後も実行され続けるでしょう。たとえ ML が過大評価されていることが判明したとしても、ML が優れている分野はまだ多くあり、もちろんその限界を克服する方法を見つけることも含め、これらの分野への投資と研究は継続されるでしょう。 AIは最盛期を迎えています。

コメント4: AIが役に立たないのではなく、役に立つならもはや「AI」とは呼ばれないということだ

AI の根本的な問題は、AI が機能すると、もはや AI とは呼ばれなくなり、顔認識、音声制御など、別の名前で呼ばれるようになることです。定義に従えば、AI は常に未来形になります。 記事は文字通りこう述べている。「人工知能の素晴らしいビジョンはすべて幻想であり、実現されておらず、まだ国中を車で走らせることはできない。」もしそれができるなら、それは「自動操縦」と呼ばれ、私たちはそれが何もできないと文句を言い続けるだろう。

国内の専門家が語る

中国の学者も議論に加わった。6月1日、中国科学院自動化研究所副所長の劉成林氏が微博で次のように語った。

中国科学院院士の譚天牛氏は5月29日、中国科学院第19回院士大会の学術年会報告で、過去10年間、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、インターネット、モノのインターネットなどの情報技術の発展に伴い、人工知能技術は科学と応用の間の「技術格差」をうまく乗り越え、「使えない、使いにくい」から「使える」への技術転換点を突破し、爆発的な成長期に入ったと指摘した。一般的に、人工知能の発展傾向は、理論がより完成し、技術がより先進的になり、産業がより繁栄し、応用がより広くなり、規制がより健全になり、専用知能から汎用知能へ、機械知能から人間と機械のハイブリッド知能へ、「人工知能+知能」から自律知能システムへと移行しています。人工知能は、より多くの国にとって戦略的な選択になるでしょう。譚天牛院士は、人工知能の春はまだ始まったばかりであり、今後10年間で人工知能は最も変革をもたらす技術になるだろうと述べた。

今年初め、李開復氏はインタビューで、年末までに人工知能市場に多くの経済バブルが発生するだろうと発言していたとみられる。しかし、実質的な実体を持つ AI 企業は、非常に順調に発展するでしょう。 AIの大きな波は始まったばかりです。

一般的に、AI の冬が来ているということには誰もが同意しないようです。国家政策の観点から見ると、中国、米国、欧州はいずれも対応する人工知能政策を導入している。人材育成の面では、今年4月に教育部が「高等教育機関向け人工知能イノベーション行動計画」を発表し、南京大学、天津大学、南開大学、吉林大学など多くの大学が人工知能学部や関連専攻を開設した。大手企業の配置では、3つの大手企業（Google、Facebook、Microsoft）がAIを積極的に展開し、世界中で人材を採用しており、中国のBaidu、Alibaba、Tencent、iFlytekは「国家チーム」に選ばれ、国家の新世代人工知能オープンイノベーションプラットフォームの第一陣となった。人工知能起業の波が本格化しています。市場バブルは避けられないが、AIの大きな波はまだ始まったばかりだ。