未来の世界：すべてが AI になる？

人工知能は私たちの日常生活にますます大きな影響を与えており、研究分野に革命をもたらしています。 ETH チューリッヒはこの分野における責任を認識しており、急速に発展するこの技術における革新と信頼の促進に取り組んでいます。

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時々、機械がみんなを驚かせることがあります。最近の例としては、Scientifica 2019のオープニングで、ETHのロボット学者がドローンに「enjoy」という単語を書いて訪問者を歓迎するように訓練したという出来事がありました。

最初、ドローン (つまり Voliro) が書き始めると、すべてが正常に見えます。人間と同じように、最初の文字から始まります。しかし、2 番目の文字になると、予期せぬことが起こりました。単に「n」の縦線を無視し、他のすべての文字を書き続けたのです。その後、不足しているストロークを追加するために「n」に戻ります。最終結果は完全に正しいのですが、書き込むときに前後にジャンプする方法は、人間の書き方とは大きく異なります。

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もちろん、Voliro はそのような方法でプログラムされていません。実際、その作成者も他の皆と同じように驚きました。リハーサル中、ヴォリロはただ通常の順序で文字を書いただけだった。ドローンがより効率的だと判断した方法で飛行することを学んだのは、最終パフォーマンスまで待たなければならなかった。

Voliro のような機械が予期せず動作を変えると、私たちは自動的に知能を思い浮かべます。実際、同名のイーサリアムブロックチェーンから派生した自律飛行ロボット「Voliro」は、今日の人工知能（AI）の能力を示す素晴らしい例です。外から見ると、人間の意思決定は実際には AI のサブセットである機械学習と呼ばれる統計的かつデータ駆動型のプロセスから生じているように見えるかもしれません。

過大評価され、過小評価されている

機械学習とは、コンピューターがトレーニング データから得た経験に基づいて、データ セット内のパターンと規則性を識別することを自ら学習することです。大量のデータから学習し続けることで、インテリジェントなプログラムは自動的に成功率を向上させます。機械学習の手法では、特に非常に大規模、複雑、または異種のデータセットに直面した場合に、人間では発見できない貴重な結果を発見できます。

「人工知能とは、知能によってのみ解決できるタスクを人間が実行できるようにコンピューターを支援する技術を指します」とコンピューターサイエンスの教授で機械学習の専門家であるアンドレアス・クラウス氏は述べた。 AI 研究は 1950 年代から行われており、期待が満たされなかったものもあれば、予想外の成功例もありました。最近の変化は、AI が私たちの日常生活の中でより明白かつ目に見えるようになったことです。自動的に作成されるフォト アルバムやスマートフォンの音声アシスタントは、その一例にすぎません。

人工知能の人気の高まりは、3 つの技術トレンドの合流によるものです。まず、コンピューターのハードウェアは信じられないほど強力になりました。現代のスマートフォンは 1990 年代半ばのスーパーコンピュータと同じくらい高速であり、ラップトップには実用的な AI モデルを開発するのに十分な計算能力があります。第二に、多くの AI 学習方法のソフトウェア実装がオンラインで無料で利用できるようになり、開発者とユーザーの数が増加しました。 3 番目のトレンドは、AI システムのトレーニングに使用できる膨大な量のデータ (その多くはインターネット上にあります) が利用可能になったことです。科学者たちはほぼ毎日新たな進歩を遂げており、それによってこれらの学習方法についての数学的理解が大きく広がっています。

「人工知能における技術革新の結果は、科学、産業、社会に多面的な混乱をもたらし、その影響は広範囲に及んでいるが、誇張されていると同時に過小評価されている」これは、2019年夏にETHチューリッヒのAI研究者がAIの発展を評価した際に出した結論である。

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新たな分業

実際、AI と機械学習は個々のユーザーや業界のワークフローに影響を与えるだけでなく、研究者とコンピューターの間で作業が分散される方法も変えるでしょう。 ETH Global の副社長であり、ETH の「シンク・アンド・ドゥ」タンク RETHINK の創設者で、コンピューター支援医薬品設計の教授でもあるギスバート・シュナイダー氏は、AI を使用してコンピューター上で新薬を開発しています。 「私たちは、1つ以上の望ましい特性を持つ分子構造を自動的に生成する仮想医薬化学のAIモデルを持っています」と彼は語った。このアプローチにより、チームは新しい化学物質を導き出し、コンピューターで設計されたこれらの化合物を合成してテストし、計算された生物学的活性があるかどうかを確認できます。 「AIアプローチは研究者の創造性を高め、これまで考えもしなかった驚くべき提案を生み出します」とギスベルト・シュナイダー氏は言う。

多くのアプリケーションでは、ある程度の意思決定の自律性が求められます。コンピュータ工学およびネットワーキング研究所の教授であり、デジタルトランスフォーメーション担当副社長でもある Lothar Thiele 氏は、過酷な状況でもデータを収集できるセンサーネットワークの技術を開発しています。彼のグループはさまざまなパートナーと協力して、気候変動がスイスアルプスの永久凍土に与える影響と、それが引き起こす破壊的なプロセスを研究している。彼らの研究結果は早期警報システムにも役立つ可能性がある。

「膨大な量のデータが継続的に収集されます」とティール氏は説明する。 「したがって、個々のセンサーは、イベントが関連しているかどうかについて独自の判断を下す必要があります。AI が非常に効果的であることがわかったのは、この点です。」

研究で AI を使用しているのはシュナイダー氏とティーレ氏だけではありません。AI アプリケーションは現在、ETH のあらゆる科学分野で広く使用されています。原則として、あらゆる研究分野が AI を活用した手法の恩恵を受けることができます。他の国と比較すると、ETH とスイスにおける影響力のある AI 研究の重要性が確認されます。スタンフォード大学のAIインデックス2019によると、スイスの研究者はシンガポールに次いで人口1人当たりのAI論文の出版数が2番目に多い。さらに、引用率を見ると、スイスの出版物が最も影響力のあるものの一つであることが分かります。

AIの重要性の高まりは、ETHの学生数からも見て取れます。 2012年から2013年にかけて機械学習とAI手法のコースを受講した学生はわずか数百人でしたが、現在ではその数は3,000人以上に増加しています。 「機械学習入門」の受講生は、他のどの講義よりも多くなっています。学生のほとんどは、コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、数学といった中核分野を専攻しています。同様に驚くべきことは、ETH のすべての学部で学生が AI コースを受講していることです。この需要に応えるため、ETH は 2017 年にデータ サイエンスの修士課程と継続教育コースを開始しました。

「ETHチューリッヒの人工知能の強みは、数学、コンピューターサイエンス、情報技術、データサイエンスにおける優れた基礎研究と、そのインフラの質にあります」と研究担当副学長のデトレフ・ギュンター氏は言う。 「しかし、AIの基礎における卓越性と、当社が提供する幅広い分野で実施しているトップレベルの研究を組み合わせることで、革新的なAIアプローチを開発できる大きな可能性も秘めています。」

つながる未来

政府、企業、大学は、AI の経済的および社会的影響の拡大に対処するために AI 戦略を実施しています。米国と中国は特にAIに多額の投資を行っています。これにより、スイス、ひいてはヨーロッパが世界的にどのような位置を占めるのか、また、ETH チューリッヒが AI 分野でどのように存在感を拡大し続けることができるのかという疑問が生じます。

ETH の AI 研究者であり、マックス・プランク ETH 学習システムセンターの共同ディレクターであるトーマス・ホフマン氏へのインタビューで最近提案された戦略の 1 つは、チューリッヒ、ローザンヌ、ルガーノを含むヨーロッパの AI エクセレンス センターを統合し、ETH の研究者を含む汎ヨーロッパの AI ネットワークを構築するというものです。

この戦略を念頭に置き、ETH チューリッヒは 2020 年 5 月にマックス・プランク協会とのパートナーシップをさらに 5 年間延長することを決定しました。 2015年に開始されたこのパートナーシップは、学習システム分野におけるAIの2つのヨーロッパの卓越した研究拠点であるチュービンゲンとシュトゥットガルトのマックス・プランク研究所とETHチューリッヒを結び付けます。欧州学習・知能システム研究所 (ELLIS) は、ヨーロッパ全土の AI 研究者を結びつける新しい取り組みです。 ELLIS は 2019 年 12 月に発足し、17 の欧州 AI センター オブ エクセレンスで構成されています。 ETH チューリッヒは、ETH ELLIS 部門を通じて当初からこのプログラムに関与してきました。

信頼性が高く倫理的なAI

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3 つ目の新しい側面は ETH 自体に関するもので、より具体的には、ETH が AI 研究者をより広い世界と結び付け、「AI@ETH」の可視性を高める方法に関係しています。 2020年10月20日、大学は新しいETH AIセンターの開設を記念した開所式を開催します。 「AIセンターは、イノベーションを促進し、信頼を喚起する方法で人工知能を継続的に開発する方法について、産業界、政府、社会との学際的な対話の基盤を築くことになる」とギュンター氏は述べた。

組織構造の面では、センターは ETH の強みを基盤とし、AI の理論的および方法論的基礎とさまざまな分野の専門知識を組み合わせています。中核グループは、機械学習、ビッグデータ、統計などの主要 AI 分野の研究を行っている約 20 人の教授で構成されています。この範囲では、AI 手法を開発したり、特定の分野における AI の効果を研究したりする研究者が増えています。このセンターは、他の AI 研究機関や業界からのゲストにも開放されています。

「AIセンターは仮想ネットワークではない」とセンター長に任命されたアンドレアス・クラウス氏は言う。 「ここは、研究と産業界のAI科学者がアイデアを交換し、共同研究プロジェクトに着手できる真の出会いの場です。」AI分野は急速に発展しているため、学際的なプロジェクトと人材育成に重点を置いたAIセンターを徐々に設立する計画です。

センターの戦略は、絶えず変化する状況に直面しても、意欲、好奇心、創造性、柔軟性といった比類のない人間の特性に基づいています。 「私たちの目標は、フェローシップ プログラムから始めて、人材にしっかりと焦点を当ててセンターを立ち上げることです」とクラウス氏は言います。「博士課程の学生とポスドクは、学際的な研究パートナーシップで重要な役割を果たすでしょう。彼らは、研究テーマを結び付けて新しい AI ツールを開発する方法について新しい洞察を提供してくれるでしょう。」新しいセンターには、マックス プランク ETH センターが運営する博士課程や、コンピューター サイエンスの学生が他の研究分野で AI ソリューションを開発するデータ サイエンスの修士課程など、多くの前向きな経験があります。 「両プログラムとも素晴らしい成果を生み出し、貴重なインスピレーションを与えた」とクラウス氏は語った。

内容的には、ETH AI センターは AI に関連する基本的な問題に取り組みます。たとえば、実践的には AI 手法が数多く存在しますが、理論的にはまだ不足しています。これらのギャップを埋めるには、AI アプローチが機能するかどうかだけでなく、実際にその理由を理解する必要があります。 「AIモデルが安全かつ確実に機能し、解釈可能で公正な結果を生み出すように、AIモデルの開発方法を根本的に再考したい」とクラウス氏は語った。

「AIの社会的影響と倫理に関しては、説明責任と透明性が極めて重要だと私は考えています。」安全で信頼性が高く公正なAIソリューションは、特にモビリティ、健康、製造、エネルギー、気候、環境など、ETHチューリッヒの強みを生かす研究分野で大きな違いを生み出すことができます。 AI の専門家の中には、責任ある信頼できる AI がヨーロッパにとって大きなチャンスとなる可能性があると主張する者もおり、ETH AI センターは信頼できる AI を優先することに尽力しています。