スマート革命の始まり！ AIは今後10年間で医療と芸術に革命を起こすだろう

人工知能 (AI) は、新しい材料を設計し、学習方法や周囲のあらゆるものとのやり取り方法を変え、人々が世界や社会を管理する方法、芸術を創造する方法、患者を治療する方法を変えるために使用できる究極のテクノロジーです。

つまり、 AI は人間の存在のあらゆる側面に影響を与えることになります。 過去数千年が人類規模、産業規模の成長であったとすれば、AI はその成長を前例のない指数関数的な速度で加速させるでしょう。

それは、インテリジェンスが当社のすべてのイノベーションの中心にあるからです。大都市に住む人々が世界中を旅し、空に届くほどの高層ビルを建てることができるのは、知恵と創造力のおかげです。人々が今、この記事を携帯電話で読んだり、いつでもどこでも友人や家族とチャットしたりできるのも、知恵と創造力のおかげです。

振り返ってみると、科学革命はわずか 400 年、産業革命はわずか 200 年の歴史しかありません。私たちは今、わずか50年前に始まった情報革命の真っ只中にいる。これらのイノベーションはそれぞれ以前のイノベーションを基盤としており、変化のペースは加速しています。

次の 10 年は、インテリジェント革命、つまり AI の時代が始まる時期です。今後 10 年間で、AI は映画、音楽、テレビ、医療に驚くべき変化をもたらすでしょうが、その将来を完全に予測できる人はほとんどいません。

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  AIは人々の医者や親友になり、私たちはAIと話してどこに行くのかを詳しく尋ね、人々が病気になったときにはAIに治療方法を尋ねることができます。

AI は私たちの生活や社会も再編します。AI は病気の蔓延を追跡し、道路や都市の建設方法を最適化します。AI はデータに隠された目に見えない洞察も示します。

今、このすべては静かに始まりました。

人工知能の未来

現段階では、AI 技術はまだ大手テクノロジー企業が管理する製品です。結局のところ、これらの企業は関連する研究開発部門のコストを賄うために数十億ドルを投資しています。さらに、この分野には、データ サイエンスの側面でサポートを提供する小規模な超トップ チームがいくつかあります。しかし、AI分野のすべての実践者にとって、この開発モデルはまだ初期段階にあります。

Google のような大手テクノロジー企業には、Google のデータセンター ネットワークを運用するための共通クラウド オペレーティング システムを構築した大勢のプログラマーがいます。新しい技術を開発する際には、ソフトウェアを更新・適応させたり、新しいソフトウェアを発明したりすることで管理し、AIを簡単に組み込むことができます。彼らにとって、AI は機械の中の単なる歯車の一つに過ぎません。

大手テクノロジー企業の支配から解放されるには、AI と ML をすべての AI 関係者の手に届けることができる強力なオープンソース プラットフォームが必要です。

つまり、AIにはLinuxが必要なのです。

ベンチャーキャピタル企業の支援を受けた多くのオープンソース企業が、AI イノベーションを推進するための汎用ソフトウェアの開発に取り組んでいます。彼らは、AI の将来のインフラストラクチャのさまざまなレベルでの開発を常に模索しています。そのうちのいくつかは巨大企業となり、他のいくつかは最終的な勝者に飲み込まれるでしょう。

図 | 将来の AI インフラストラクチャ スタックにおける主要企業

この分野で明確な勝者が出れば、この 1 つのスタックが将来の AI イノベーションの礎となるでしょう。スタックが形成されると、開発者は「上へ移動」して、より興味深い問題を解決できるようになります。 ML がデータの 99% にラベルを付け、人間がそれをレビューします。科学者たちは問題を解決するために、すぐに利用できるさまざまな方法から始めます。

同時に、ビデオゲームやディープラーニングの台頭により、チップの高速化が進むでしょう。これらのチップは、すぐにあらゆるスマートフォン、ゲーム機、センサーの一般的なアーキテクチャの一部になるでしょう。

これらすべてにより、AI/ML は大手テクノロジー企業から排除され、大小さまざまな AI アプリケーションの「カンブリア爆発」が起こるでしょう。

こうした大小さまざまなアプリケーションは、農業、金融、医療、防衛、セキュリティ、小売、通信などの産業の急速な発展につながり、この発展は芸術やヘルスケアの分野でさらに顕著になるでしょう。

AIがアートに活力を与える

今後 10 年間で、人工知能は音楽、映画、テレビに革命を起こすでしょう。最先端の研究による画期的な成果はすでに出ており、今後数年間でこれらの成果が積み重なって発展していくでしょう。

将来のスタジオは、望む俳優をデジタルでトレーニングし、AI を使って最新の大ヒット映画に出演させるでしょう。もし皆がハンフリー・ボガートやマリリン・モンローのような銀幕の象徴的な昔のスターを好むなら、現実の俳優が入る余地はない。

もちろん、ディープラーニングアルゴリズムが動きや表現の法則を学習し、それを瞬時に再現できるため、アニメーターの作業も軽減されます。

アニメーターは、キャラクターにどのような感情を持たせたいかを AI に伝え、AI は要件に基づいてそれを作成し、アニメーターは作成物を調整してより完璧なものにするだけです。

映画とビデオゲームの進歩が互いに影響し合っているのはすでに見られており、今後 10 年間でこの融合は加速するでしょう。ビデオゲームがリアルタイムでフォトリアリスティックなグラフィックスへと移行し続けるにつれ、最終的には AI が成功し、そのテクノロジーが映画制作の世界を真に支配することになるだろう。

図｜エヴァ・ガードナーがAI時代に生まれ変わる

最終的には、箱の中に映画スタジオが作られるようになるだろう。このボックスでは、アニメーターやディレクターはキャラクターをドラッグ アンド ドロップするだけで、映画全体をすばやく作成できます。そして、これらのキャラクターに架空の俳優や実在の俳優を何人でも重ね合わせて、素晴らしい新しいショーを作り上げることができます。

AI がこれらの動きや表情を動かし、エヴァ・ガードナーのため息、トム・クルーズの魅力、マシュー・マコノヒーとメリル・ストリープの涙をリアルに再現します。

また、俳優の演技の一部がAIによって修正されたり変更されたりする様子も見られるようになります。アルゴリズムは、監督が後で何かを変更したいと思ったときに俳優が再撮影に戻る必要がなく、新しい演技を簡単に追加することができます。

音楽業界では、すでにデジタルスターの歌唱が実現に近づいており、この成長は今後数年間で加速するでしょう。 OpenAI Juke Box はすでにフランク・シナトラ、エルビス・プレスリーなどを再現できます。

近い将来、メディア企業も独自の AI 研究チームを持つようになるでしょう。高度な研究チームは必要なくなり、実績のあるテクノロジーを誰でも使用できる主流のアプリケーションに適応させる基本的なプログラミング スタッフのみが必要になります。

ヘルスケアに変化をもたらす

AI は、新薬の発見から病気の検出、人々が必要な治療を受ける方法まで、あらゆるものを加速することで、今後 10 年以上にわたって医療に革命をもたらすでしょう。

近い将来、AI が医薬品を処理し、病気と闘うための新しい薬を探す様子が市場に登場します。アルゴリズムは、研究者が試そうとも思わなかった新しい化合物やウイルスに対処する新しい方法を設計するでしょう。 AIはどんな放射線科医よりも優れたがん検出能力を持ち、医師の治療をまったく新しいレベルに引き上げることができます。

最も速い進歩は病気の検出において起こるでしょう。今後 10 年間で、AI は急速に放射線医学の終焉をもたらすでしょう。

2017 年、Google の研究者は、事前トレーニング済みの Inception V3 畳み込みニューラル ネットワークを使用して、皮膚がんの検出精度が 72% であることを実証しました。 2018 年までに、最高の分類器は ISBI Open Dermatology データセットで 85% の精度を達成しました。 2020 年までに、クラス最高のシステムの精度は 96 パーセントに達し、これは世界トップクラスの放射線科医の精度と同等です。

一流の放射線科医たちも AI の到来を予見していました。ロバート・シア医師は、Radiology Today 誌に寄稿し、今日の最高の放射線科医よりも優れた乳がん検出能力を持つ Google チームのアルゴリズムについて説明しています。彼はこれが自分の職業にとって何を意味するかを正確に理解しています。「このシステムの出現は、診断放射線学の終わりの始まりを意味します。」

病理画像から転移性乳がんを検出する CNN モデルは驚異的な 99% の成功率を達成していますが、人間の医師は難しいスライドで 38% という低いスコアを出すこともあります。

2008年、米国食品医薬品局は医療用画像診断に使用するアルゴリズムを承認し、2013年までにその数はゼロにまで減少しました。しかし、2017年にはその数は4に増加し、2018年までに米国FDAは18もの医療用画像アルゴリズムを承認しました。

AIが優れた医師となり、患者がAIからより良く、より早く、より安価なケアを受けられるようになることが予測されます。しかし、Schier 氏が書いているように、「AI は最終的には放射線医学の専門職にとって良いものではないだろう」。

次の10年間で、スタートレックのロボットが作られることはないだろうが、日常的な健康問題を素早く検出し、治療する方法を知っている機械の基礎が築かれることになるだろう。

医療における最も根本的な変化は、最も予想外の場所から起こるでしょう。昨年始まったCOVIDパンデミックは、バイオテクノロジーの台頭を大きく促進するだろう。

過去 10 年間が大手デジタル テクノロジー企業の台頭の時代であったとすれば、次の 10 年間はバイオテクノロジーの力がかつてないほど急上昇するでしょう。

パンデミックは世界中の人々にとって実存的な脅威であり、たとえこの病気が私たちが考えていたほど致命的ではないとしても、社会全体に与える負担により、医療システムはより強化されることになるだろう。

病気の蔓延を追跡するために機械学習が導入されているのはすでに見られています。データサイエンティストはGPSデータを使用して、大規模な自転車ラリーが米国中西部でどのようにCOVID-19を広めたかを追​​跡している。彼らのモデルは数週間先までのデータを計算し、感染拡大の予測時間を数時間に短縮するため、政府や関係する規制機関にタイムリーな警告を発することができます。

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また、人類史上最速かつ最大規模のワクチン研究も行われています。ファイザーとビオンテックのワクチンの初期臨床結果では90％の有効性を達成することができ、これは注目すべき成果です。これは、オープンサイエンス、迅速な情報共有、AI が医薬品の設計と開発を前進させる可能性を示しています。

過去には、ワクチンの開発には通常何年も、場合によっては10年以上もかかりました。現在まで、おたふく風邪ワクチンはサンプル収集から製品化まで約 4 年という、最も早いワクチン開発の記録を保持しています。

IEEEスペクトラムに寄稿したエミリー・ウォルツ氏は、「世界保健機関（WHO）によると、9月初旬の時点で34種類のワクチン候補が人間で試験されている。さらに145種類の候補が動物や研究室で試験されている。わずか1年前には誰も新型コロナウイルスについて聞いたことがなかったことを考えると、これは驚くべき数字だ」と述べた。

もちろん、AI は新薬発見の最も遅い部分、つまり人間による試験の部分をスピードアップすることはできません。しかし、AIは科学者がウイルスとその構造を分析し、ウイルス攻撃の詳細を示すのに役立っています。

科学者たちは、ウイルスに最大の打撃を与える「突破口」を見つけ出すために、何年もかけてウイルスの構造を研究する必要がある。既存の薬剤が新たな病原体を殺す可能性があるかどうかを判断するために、徹底的に検査する必要がある。

しかし今回、中国の科学者たちは新型コロナウイルスのゲノムデータを初めて入手し、数日以内にそれを世界と共有し、世界中の人々がさらに研究できるようにした。

思い出してください、ヒトゲノム計画は 10 年かかり、50 億ドルの費用がかかりましたが、今では 200 ドルで 48 時間でヒトゲノムの配列を解析できます。

世界の歴史は、時には暗く残酷なものも多いが、荘厳で栄光に満ちたものでもある。人間は極めて適応力と革新性に優れた種です。私たちは泥沼から抜け出し、今では火星に宇宙船を送り、10か月ではなく9か月でワクチンを開発し、自動車の自動運転を実現しています。

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覚えておいてください。農業革命には 12,000 年かかり、科学革命には 400 年しかかからず、産業革命には 200 年しかかからず、情報化時代になってからはまだ 50 年しか経っていません。この発展は加速しています。

さあ、インテリジェント時代の幕開けを歓迎しましょう。明日の道がどこへ続くのか、誰にも分からないでしょう。心配しないでください。私たちが行くところには道路が必要ないかもしれません。