人工知能は 5 つの主要な地球規模の問題に解決策をもたらす | ダボス ブログ

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人々は常に人工知能について多くの懸念を抱いています。人工知能は私たちの仕事にとって何を意味するのでしょうか? ロボットが仕事で人間に取って代わるのでしょうか? それは「人間対機械」の戦争につながるのでしょうか?

現在の研究プロジェクトは、人工知能が人類に大きな利益をもたらすことができることを示しています。ここでは、機械学習が困難な問題の解決に役立つ 5 つの分野を紹介します。

医学

人工知能の最大の利点の 1 つは、非常に短時間で膨大な量のデータを確認できることです。これにより、研究者は研究を行う際に焦点となる領域を正確に特定することができます。

例えば、最近では筋萎縮性側索硬化症（ALS、ルー・ゲーリック病としても知られる）の研究において画期的な進歩が遂げられています。この研究は、バロー神経研究所とIBMの人工知能コンピューティングシステム「ワトソン・ヘルス」によって実施された。

IBM の Watson は、人工知能を使用して何千もの研究を調べ、ALS に関連する遺伝子を特定するコンピューティング システムです。

「データサイエンティストや研究者は、あらゆる地球規模の問題を把握したいと考えていますが、従来の研究ツールでは彼らのニーズに応えられなくなってきています。人工知能は、困難な問題を解決し、世界中の何十億もの文書から関連情報を見つけるのに役立ちます」とIBMはプレスリリースに記している。

「この発見はALS研究者に新たな知見をもたらし、世界で最も恐れられ、最も致命的な病気の一つであるALSに対する薬剤標的と治療法の開発への道を開く。」

医療分野における人工知能のもう一つの有望な応用は、薬の有効性の予測です。たとえば、がん患者は同じ薬を服用することが多く、人々は薬がどのように効いているかを知るために患者の反応を監視します。人工知能は、データに基づいて患者にとってどの特定の薬が最も効果的かを予測し、患者に高度にパーソナライズされた治療計画を提供できるため、貴重な時間と費用を節約できます。

安全運転

今年、無人運転車が繰り返し交通事故を引き起こし、たびたびニュースの見出しを飾った。それでも、この分野で人工知能を活用することで、道路上での死傷者の数を大幅に減らすことができる可能性がある。

上位5社には、経営コンサルティング会社のデロイトとアクセンチュアがランクインしています。デロイトの評価は、新入社員にとってキャリアの最初のスタート地点となることに焦点を当てており、アクセンチュアに対する賞賛は、興味深いだけでなくグローバルな視点を持つ従業員プログラムを提供していることに焦点を当てています。

スタンフォード大学の報告によると、自動運転車は交通事故による死傷者を減らすだけでなく、私たちのライフスタイルも変えることができるそうです。通勤中に仕事や娯楽に費やす時間を増やすことができ、住む場所の選択肢も増えます。

報告書ではまた、「自動運転車の快適性の向上、人々の認知負荷の軽減、共有交通手段の増加は、人々が住む場所を選択する際に影響を及ぼす可能性がある要因である」とも述べている。

学習方法を変える

今年初め、ジョージア工科大学の学生たちは、親切なティーチングアシスタントがロボットだったことに驚きました。当初は多少の困難があったものの、機械教育アシスタントは学生の質問に 97% の確率で正しく回答しました。

ジョージア工科大学の調査によると、学生が中退する主な理由はサポート不足であることが判明した。そこで彼らは、この機械教育アシスタントを設計しました。

人工知能により、人々の学習方法は変化します。学習のスピードも出発点も変わります。人工知能は人々を未来へと導き、人々はよりパーソナライズされた方法で学習するようになります。世界中のどの教育システムもすべての子供に家庭教師を提供することはできませんが、人工知能はこのニーズを満たすことができます。 「ロボット教師」は、非常に擬人化されており、生きているような声と外見をしています。彼らは、個別教育の「ガイド」になります。

エネルギーの合理的な使用

人工知能はエネルギーをより合理的に使用するのに役立ちます。実際、これはすでに達成されています。

Google などのテクノロジー大手は、サーバーの稼働と冷却を維持するために大量のエネルギーを必要とする巨大なデータセンターを所有しています。 Google は、DeepMind と呼ばれる人工知能プラットフォームを使用して、データセンターが過熱する時期を予測しました。冷却システムは必要なときのみ作動します。人工知能により、Google のサーバー ファームのエネルギー消費が 40% 削減されます。

画像: Google DeepMind

野生動物の保護

医療分野と同様に、大量のデータを分析する AI の能力は野生動物の保護にも活用できます。

たとえば、AI は動物の動きを追跡できます。そうすれば、彼らがどこへ行くのか、どの生息地を保護する必要があるのか​​を知ることができます。この研究では、計算技術を使用して、モンタナ州でクズリやハイイログマのための野生生物回廊を作るのに最適な場所を特定しました。野生生物回廊は、生態学的に重要な相互接続された保護地域であり、野生生物は回廊を通って野生地域を安全に移動できます。

多くの利点があるにもかかわらず、課題は残る

しかし、人工知能は必然的に多くの課題をもたらします。最大の課題は、人工知能システムのセキュリティをどのように確保するかということです。アルゴリズムはデータに基づいており、データの変更により人工知能の動作とそれがもたらす結果が変わります。

「機械学習モデルに対して考えられるほぼすべての『悪いこと』は、今日でも実行可能です」と、スペインで最近行われた人工知能カンファレンスで、ある専門家は述べた。「それを擁護するのは信じられないほど難しいのです。」