AIに人間主義の精神を持ち込むことについて、フェイフェイ・リーとビル・ゲイツは今日スタンフォードで何について話したのでしょうか?

マイクロソフト創業者のビル・ゲイツ氏、グーグルの人工知能の第一人者ジェフ・ディーン氏、ディープマインド創業者のデミス・ハサビス氏、スタンフォード大学人工知能研究所（SAIL）所長のクリス・マニング氏、LinkedIn共同創業者のリード・ホフマン氏らが一堂に会するカンファレンスとは、どのようなものでしょうか？

本日、スタンフォード大学で「人間中心の AI 研究所」を正式に立ち上げるサミットに、すべての優秀な人材が集まりました。

これは、スタンフォード大学のコンピューターサイエンスの教授であり、人工知能の巨人であるフェイフェイ・リー氏の新たな動きでもある。同氏は昨年、スタンフォード人工知能研究所の所長を退任し、スタンフォード大学のスタンフォード人間中心のAI研究所（HAI）の共同所長に就任する。

次の段階では、李飛飛が率いるスタンフォード HAI の使命は、人工知能と人間主義精神の融合を推進し、AI が真に人間中心となり、人類に力を与える方向に発展できるようにすることです。

(写真: シリコンバレー・スパイ特別記者アンジェラ・シェン。著作権はシリコンバレー・スパイに帰属します)

これらの学術界とテクノロジー界の巨人たちは、人工知能の開発に関してどのような話題を議論したのでしょうか?分野を超えて人間中心の AI テクノロジーを開発するにはどうすればよいでしょうか? Xiaotanが直接ライブレポートをお届けします！

フェイフェイ・リー：AIは人間に取って代わるのではなく、人間に力を与える

サミットに先立ち、フェイフェイ・リー氏は、スタンフォード大学元学長で哲学者のジョン・エチェメンディ氏とともにHAI研究所の共同所長を務め、「人類の利益のためにAIの研究、教育、政策、実践を推進する」という使命を達成するために協力すると述べた。

本日のサミットで、Fei-Fei Li 氏は HAI のビジョン、取り組み、現在の研究活動を正式に発表しました。

人工知能は人間の仕事を置き換え、失業を増加させるでしょうか？機械学習の過程で生じる、いわゆる「アルゴリズムのバイアス」にどう対処すればよいのでしょうか?ビッグデータ時代の個人情報のセキュリティについてどのようにお考えですか？ AIが発展するにつれて、同様の人工知能脅威論が次々と登場します。

「私たちはあまりにも長い間、テクノロジーがもたらす変化を受動的に受け入れてきました。今こそ、人間社会の持続可能性と発展という観点からテクノロジーを再検討し、理解すべき時です」とフェイフェイ・リー氏は語った。「人間主義の精神、そして人間主義の精神だけが、テクノロジーと人間社会を結びつける力なのです。」

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（スピーチをするフェイフェイ・リー）

フェイフェイ・リー氏はスピーチの中で、人間、エンパワーメント、インテリジェンスという3つのキーワードを中心にHAIについて語りました。これはAIの将来の発展のビジョンでもあります。

まず、AI テクノロジーは人間の知能にヒントを得て作られるべきです。

第二に、人工知能の発展は人間の影響によって導かれなければなりません。

第三に、AI アプリケーションは人間に取って代わるものではなく、人間を補強するものでなければなりません。言い換えれば、人工知能の応用は、人間に取って代わるのではなく、人間の能力を高め、人間に力を与えることです。  

この写真を見て何を思い浮かべますか？

李菲菲氏は上の写真を例に挙げた。コンピュータービジョン認識の分野では、機械は犬、飼い主、ソファーの画像を認識できるが、人間はこの写真からさらに多くのことを読み取ることができる。犬は部屋中を散らかし、飼い主は明らかに不機嫌で、犬も罪悪感を抱いているように見える。これは、人間の脳が場面を認識し、即座に記憶を呼び起こして理解できることを意味します。人間は散在する出来事のつながりを見つけ、そのつながりを使って物語を語ることができます。

「機械が人間のように意思決定を行えるようにすることが私たちの最終目標であるならば、機械は人間の感情、言語、目的、行動、そしてさまざまなシナリオでの相互作用メカニズムを理解する必要がある」とフェイフェイ・リー氏は指摘した。そのため、次世代の人間中心のAI研究は、人工知能、神経科学、心理学、認知科学の分野での研究をさらに強化するだろう。

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(サミットの写真。Silicon Valley Spy の特別記者、Angela Shen 氏撮影。著作権は Silicon Valley Spy に帰属します)

「人工知能脅威論」に対して、フェイフェイ・リーは、AIの発展は人間に取って代わることではなく、人間とのコミュニケーションや交流をより良くし、人間が効率的に目標を達成するのを助けたり、人間が達成するのが難しい目標を達成したりすることにあると考えています。例えば、救急医療や教育などの分野では、人工知能がより大きな役割を果たすようになると彼女は期待している。

例えば、医療分野、特に救急治療室に AI を適用することです。

救急外来の外に山ほどの患者がいることを想像してみてください。医師による個別診断に頼ると、時間がかかるだけでなく、患者によっては生命や健康を脅かす可能性もあります。 AI診断技術が患者の過去の医療記録やその他の健康記録に即座に接続できるだけでなく、患者の感情状態や行動特性を素早く把握できれば、パーソナライズされた対応を迅速に行うことができます。待機中の患者に対しても、感情状態や容態の変化を監視し、危機時には即座に対応する「AIオブザーバー」を配置する。

「時間を節約することは命を救うことです。しかし、これは医師の責任に取って代わるものではありません。」それどころか、医師は日常的な診察の手順を減らし、診療所の外にいる大勢の患者のプレッシャーを気にすることなく、各患者との対面での言語コミュニケーションにもっと重点を置くようになるでしょう。

同様に、AI が教室に導入され、人工知能の教育アシスタントがいたとしたら何が起こるでしょうか?

フェイフェイ・リーさんは笑いながら、少なくともスタンフォードの非常に人気のあるディープラーニングの授業では、宿題を採点したり、生徒とのやりとりから生徒の知識習得度を読み取ったりできるAI支援の教育システムである人工知能ティーチングアシスタントの登場をとても楽しみにしていると語った。この時点で、教師は生徒とのより個別化されたパートナーシップに基づくつながりを確立することに仕事の焦点を当て、生徒の心理的成長と精神的健康にさらに多くのエネルギーを注ぐことができます。

フェイフェイ・リー氏は、HAIの研究はスタンフォード大学全体に浸透するだろうと述べた。スタンフォード大学のさまざまな分野の研究能力のおかげで、この研究所は基礎科学、工学、心理学、医学、ビジネス、法律、教育、社会科学など、複数の分野を網羅する学際的な方法で運営されるだろう。

（李菲菲のスピーチPPT）

複数の AI が共存すると、それらは戦うのでしょうか?

「人間に触発された人工知能」と題した基調講演セッションでは、スタンフォード大学人類生物学教授のマイケル・C・フランク氏、スタンフォード大学応用物理学助教授のスーリヤ・ガングリ氏らが、人間が自らの研究や人生経験に基づいて人工知能の進歩にどのように触発できるかを強調した。

Open AI の語彙がどれだけ豊富か想像してみてください。 2歳児はいくつの単語を話せますか？

両者の差は数千倍あると言ってもいいでしょう。 Open AI（2019）の新しいデータによると、入力される単語の数は100億語で、これは平均して2年ごとに機械が約1000万語を学習する必要があることを意味します。 2 歳児が話したりコミュニケーションしたりすることを学ぶのに必要な語彙は、機械が必要とする語彙の 1,000 分の 1 しかありません。しかし、機械はそれを実行できません。

では、より少ないデータでマシンをトレーニングするにはどうすればよいでしょうか?マイケル教授は、子どもの初期の言語学習プロセスを研究することが、社会分野における人工知能の学習（ソーシャル AI）に役立つと考えています。

彼は、自分の子供が26か月のとき、一度も教えたことのない言葉を使ってコミュニケーションをとることができたという例を挙げました。その理由としては、子どもたちは他の人の考えについて考え、理解できないときにはアイコンタクトなどの社会的行動を通じて積極的に助けを求めるということが挙げられます。社会的文脈におけるこの言語学習により、子どもたちはより少ないデータ（単語）でも話すことを学ぶことができます。

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（HAIの創設者2人、写真はスタンフォード大学公式サイトより）

その後の対話セッションでは、LinkedInの共同創設者リード・ホフマン氏、Googleの人工知能の第一人者ジェフ・ディーン氏、DeepMindの創設者デミス・ハサビス氏、スタンフォード大学人工知能研究所（SAIL）のクリス・マニング氏らが議論に参加した。

人工知能研究の今後の進め方について、司会者のレディ・ホフマン氏は、機械にタスクを完了させるという点では、確かに訓練によって素早く完了させることは可能だが、現在「一般性」の問題に直面していることは否定できないと述べた。

ジェフ・ディーン氏もこれに同意した。音声認識や視覚認識などでは、非常に難しい問題であっても、大量のデータを入力することで機械を訓練し学習させることがすでに可能だからだ。しかし、今日人工知能が直面しなければならない問題は、機械が何千ものタスクを同時に実行し、あるタスクから次のタスクへと学習を迅速に転送できるようにする方法だ。 「将来的には、機械がさまざまなタスクを学習し、それをうまく実行できるようにする普遍的なシステムが必要になるかもしれません。」

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（パネルシーン）

デミス・ハサビス氏はまた、考えるべきトピックについても言及した。「今後数年間で人工知能が発展し、複数の人工知能が共存するとしたら、その関係はどうなるでしょうか？」

デミス氏の原文では、「何千もの AI が協力したり、人間とやり取りしたりする場合、それらの関係は協力的または競争的になる可能性があります。どのように共存するのでしょうか?」と述べられています。これには社会科学の研究が必要であり、複数の人工知能学習システムがチーム内でどのように機能するかを社会学的な観点から観察し、実験する必要があります。たとえば、DeepMind には、単一の人工知能から複数の人工知能へと進化しているマルチエージェント チームがあります。

ビル・ゲイツ：AIに国境はあるか？境界線を引くのは難しい

午後の討論会では、ビル・ゲイツ氏が人工知能分野の若い学生2人と会話を交わした。一人はハーバード大学でコンピューターサイエンスを専攻する1年生のエイミー・ジンさん、もう一人はカリフォルニアの高校生ステ​​ファニー・テナ・メザさんです。

「AIの何に最も興味がありますか？」ビル・ゲイツ氏は、人工知能は多くの分野で応用の可能性があるとし、発展途上国の医療や健康問題にどう貢献できるかに最も関心があると語った。

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（ゲイツが現場にいます）

ゲイツ氏は、アフリカの最貧国では、20％の子供が5歳になる前に死亡し、40％の子供が生涯を通じて身体的にも精神的にも世界平均に達することはないだろうと述べた。当初は先進地域で一般的だった医療技術やシステムをアフリカに移転する方法がなく、AIはアフリカの健康を理解するのに役立つツールです。

例えば、23andmeの遺伝子データをAIで読み取るようになったところ、セレンなどの元素の不足がアフリカの早産率に関係している可能性があることが判明しました。ゲイツ氏は、ゲイツ・アンド・メリンダ・ゲイツ財団が今後18カ月で2万人のアフリカ人女性を支援し、これらのアフリカ諸国における早産率が15％低下すると予想していることを明らかにした。

教育の面では、ゲイツ氏はAIが優れた教育の仕組みを見つけるのに役立つことを期待している。「これまで、私たちは熱意、相互作用、優れた教育方法の本質を完全に理解していません。たとえば、同じ優れた教師が、異なる生徒を教える場合があります。おそらくAIは、これらの要素を理解し、優れた教育システムに適用するのに役立つでしょう。」

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（対話セッション中のゲイツ氏）

ライブQ&Aセッションでは、スタンフォード大学の学生が、人工知能分野における才能とそれに関連する成果の集中について懸念があるか、また競争を促進するにはどうすればよいかを質問した。

ビル・ゲイツ氏は、競争に関して言えば、現時点では米国が多くの技術分野で確かにリードしている可能性があると考えている。人工知能の分野では、研究開発は大学や大手民間企業が主導しており、（米国）政府の役割は、過去にいくつかの分野で果たしてきたほど大きくないかもしれない。

しかし、10年後はどうなっているでしょうか?ゲイツ氏はかつて「中国の人工知能は米国を超えるか？」という質問を聞いたことがあると語った。ビル・ゲイツ氏の見解では、そのような質問は明確に定義されていない。現在の人工知能の研究開発は多国籍企業や民間部門によって独占されているため、国境は曖昧になっていると言えます。

ビル・ゲイツ氏は、マイクロソフトやグーグルなどの企業が北京に人工知能研究所を設立し、清華大学と共同で優れた研究が行われる可能性があると例を挙げた。では、この種の AI をどのように定義するのでしょうか?この分野での協力は特定の国に属するのでしょうか?あまり。そのため、これが中国のAIなのか、米国のAIなのかを区別することは困難です。

対談後、午後のサミットでは、数名の教授による講演や、「人類に力を与える方法」や「人類と社会への影響」などのテーマに関する円卓討論も行われました。

(写真提供: シリコンバレー・スパイの特別現地記者、アンジェラ・シェン。著作権はシリコンバレー・スパイに帰属します)

HAI: フェイフェイ・リーは3年前にこのアイデアを思いつきました

HAI は今日正式に設立されたばかりですが、Fei-Fei Li のアイデアは 2016 年にまで遡ります。

当時、休学中だったフェイフェイ・リーは、ある日、自宅の車道で、当時スタンフォード大学の学長だったジョン・エチェメンディと雑談していた。彼女は、ある質問をした。

AI 業界に関わる人々は、数学、コンピューターサイエンス、エンジニアリングといった似たようなバックグラウンドを持つようです。業界には、これらの新しいテクノロジーを研究できる哲学者、歴史家、行動科学者が不足しています。女性のような代表的なグループの場合、その数はさらに少なくなります。

これは彼女が今日その場で言ったことでもあります。人工知能業界には「パーカーを着た男たち」が溢れています。

「私たちがテクノロジーを教育し、推進する方法は、十分な人々に刺激を与えていません。AI に関する議論の多くはエンジニアリングとアルゴリズムに焦点を当てていますが、より幅広い議論が必要です。より深い、私たちが共有する未来に関連する議論です。さらに重要なのは、より幅広い議論と考え方が、すべての人の生活をより良くする、より人間中心のテクノロジーをもたらすということです。」

このビジョンを念頭に、ジョンが2017年にスタンフォード大学の学長を退任したとき、フェイフェイ・リーは正式に彼をHAIの活動に参加するよう招待しました。

HAIの公式ウェブサイトによると、同研究所の現在の研究分野には、人間への影響、人間の能力の強化、インテリジェンスなどが含まれる。

HAI の研究は単独で行われるのではなく、人工知能を通じて人類のより良い未来という目標を達成するために、業界、政府、非政府組織と連携して取り組んでいきます。この取り組みの一環として、HAI はテクノロジー企業、金融サービス、ヘルスケア、製造業など、幅広い業界の企業と緊密に連携しています。

フェイフェイ・リー氏が紹介文で述べたように、「AIはもはや科学技術分野だけの問題ではありません。より良い未来を創るためには、技術専門家、教育者、政策立案者、ジャーナリスト、そしてAIに精通した社会の他の分野の人々が協力する必要があります。」

現在、研究所の正会員にはスタンフォード大学の教員 200 名が含まれており、センターではさまざまな分野における学際的な研究に重点を置く 20 名の新たな教員を採用する予定です。これまでに、55人の研究者が、医療上の意思決定、ジェンダーバイアス、難民の再定住などの問題に対するAIの影響を研究するための助成金を受け取っている。