世界トップクラスのAI研究所？ DeepMind、OpenAI、FAIRがトップ3を占める

Google、Facebook、Amazon、Apple、Microsoftなどの大手アメリカのテクノロジー企業は、いずれも過去10年間に専用のAIラボを設立した。

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AI研究者に、世界トップのAI研究所はどこかと尋ねたらどうでしょうか？

答えられない人も多いですが、トップ 3 については、DeepMind、OpenAI、FAIR とほぼ全員が一致しています。

これら3つのトップAI研究所は、それぞれGoogle、Microsoft、Facebookの支援を受けています。同時に、これら3つの研究所は純粋なAI研究機関です。Alphabetは毎年数億ドルをDeepMindに割り当てています。MicrosoftもOpenAIの創設投資家の10億ドルを基盤に10億ドルを投資しました。FacebookはFAIRの投資資金を分類していませんが、コストも高額です。

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「評判の点では、DeepMind、OpenAI、FAIRがトップ3だ」とジョージア工科大学インタラクティブコンピューティング学部の准教授マーク・リデル氏は語った。

別の匿名の専門家は、DeepMind、OpenAI、FAIRは、最も資金が知られている3つの純粋な人工知能研究室かもしれないと述べた。同時に、彼は中国のテクノロジー大手にも言及し、百度とテンセントの研究室の状況はまだ不明であると述べた。

ディープマインド

DeepMind はイギリスの人工知能企業です。同社は2010年に設立され、当初はDeepMind Technologies Limitedという名前でした。2014年にGoogleに買収されました。

DeepMind は、囲碁の世界最強の人間プレイヤーに挑戦し、それを打ち負かした AlphaGo で最もよく知られています。韓国の囲碁の伝説的プレイヤーであるイ・セドルに対する AlphaGo の勝利については、Netflix のドキュメンタリーもあります。

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同社は現在、人工知能を利用して人類最大の科学的問題を解決することに取り組んでいる。昨年末、同社はタンパク質フォールディングと呼ばれる生物学の分野で画期的な進歩を遂げた。「タンパク質オリンピック」としても知られる国際タンパク質構造予測コンテスト（CASP）で、AlphaFoldは他の出場者を打ち負かし、アミノ酸配列に基づいてタンパク質の3D構造を正確に予測することができた。

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DeepMindは2014年に人工知能囲碁ソフトウェアAlphaGoの開発を開始した。

2015年10月、分散型AlphaGoは、ヨーロッパ囲碁チャンピオンで中国系フランス人のプロチェス選手であるファン・フイ二段を5対0で破った。これは、コンピューター囲碁プログラムが19ラインの盤上で明らかに優位にプロの囲碁プレイヤーに勝利した初めてのケースであった。

2016年3月、AlphaGoは世界チャンピオンである韓国のプロチェスプレイヤー、イ・セドルに挑戦し、対局の結果はAlphaGoがイ・セドルを4対1で破った。

2019年1月25日、DeepMind社の人工知能AlphaStarが『StarCraft II』で人間のプロプレイヤーを10対1で破った。

2020年12月23日、DeepMindはAIアルゴリズムMuZeroを発表しました。

オープンAI

OpenAIは2015年後半に設立され、サンフランシスコに本社を置いています。創設者のイーロン・マスク氏とサム・アルトマン氏は当初、強力な人工知能の潜在的なリスクを懸念してOpenAIを設立しました。設立からわずか 5 年で、世界有数の AI 研究機関の 1 つとなり、最も重要なのは、人間の心の学習および推論能力を備えた機械である AGI を初めて作成するという使命で尊敬を集めていることです。そして、この研究所は、その恩恵を世界中に均等に分配することを望んでいます。

OpenAI は、Dota II などのゲームで人間に勝つことができるゲーム AI ソフトウェアも開発しました。しかし、GPT-3やAI画像ジェネレーターDALL-Eの方が有名です。

DALL-E は、GPT-3 の 120 億パラメータ バージョンを使用する Transformer ベースの言語モデルです。テキストと画像の両方を最大 1280 個のトークンを含む単一のデータ ストリームとして受信し、最大尤度推定を使用してトレーニングされ、すべてのトークンが 1 つずつ生成されます。このトレーニング プロセスにより、DALL-E は画像を最初から生成できるだけでなく、テキスト プロンプトの内容とほぼ一致する既存の画像の任意の長方形領域を再生成することもできます。

公平

FAIR自体にはAlphaGoやGPT-3のような有名なモデルやアプリケーションはないが、そのチームはコンピュータービジョン、自然言語処理、会話型AIなど、Facebook自身が関心を持つ分野で学術論文を発表している。

FAIR設立のアイデアは、Facebook創業者のマーク・ザッカーバーグ氏、最高技術責任者のマイク・シュローファー氏、および株式を保有する他の同社リーダーらが、今後10年から20年にわたって同社の競争力を維持できる技術を模索していた2013年に始まった。

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Facebook はこれまでも、ユーザーがソーシャル ネットワーク上でどのようなニュース フィードを見るかを判断するために機械学習を使用してきましたが、最先端のニューラル ネットワーク モデルと比較すると、まだ比較的単純なものです。

当時、Facebook のエンジニアの中には、現在では画像処理の分野で一般的に使用されている機械学習の強力な手法である畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の実験を行っていた人もいました。ザッカーバーグ氏は、初期の段階から人工知能の可能性に非常に感銘を受け、Google Brain のエンジニアであるマーク・アウレリオ・ランザート氏を雇った。その後、彼は畳み込みニューラルネットワークの創始者であるヤン・ルカンを見つけました。

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彼はFacebookの人工知能研究所の責任者だったとき、Facebookの人工知能レイアウトについて話し、組織構造を次のように定義しました。

Facebook の AI = FAIR + 応用機械学習 + 製品グループ

これには以下が含まれます:

1. FAIR、Facebook人工知能ラボ

2. 応用機械学習

3. 製品グループ、製品展開チーム

しかし、彼は後にフェイスブック人工知能研究所（FAIR）の所長を辞任し、研究に専念する主任AI科学者となった。

AI ラボの影響力を測定する方法の 1 つは、NeurIPS と ICML という 2 つの AI カンファレンスで発表される学術論文の数を確認することです。

2020年にNeurIPSに受理され出版された論文は、Googleが178件、Microsftが95件、DeepMindが59件、Facebookが58件、IBMが38件、Amazonが30件未満でした。

同年、ICMLでは、Googleが114件の論文を受理・出版し、DeepMindは51件、Microsoftは49件、Facebookは34件、IBMは19件、Amazonは18件の論文が受理・出版されました。

それは本当にTOP3なのか、それとも単に強力な広報活動なのか?

人工知能は、新たな産業革命をもたらし、世界を変える可能性を秘めた技術として歓迎されてきました。しかし、少なくとも現時点では、まだ比較的初期段階にあり、その機能は「限られている」。たとえば、超人的なレベルでチェスをプレイできる AI は、オムレツの作り方を知りません。

そのため、DeepMind、OpenAI、FAIR が「強力な PR ゲーム」のせいでトップ 3 の研究所として広く認知されていると考える人もいます。

Microsoft Research は人工知能の分野で膨大な研究を行っており、間違いなくトップクラスにランクされています。さらに、Salesforce、Amazon、IBM も強力な研究プロジェクトをいくつか持っていますが、トップ 3 には入りませんでした。

アマゾンの元機械学習担当ディレクター、ニール・ローレンス氏は、アマゾンは顧客に技術を提供することに重点を置いているため、大規模で集中的なAI研究室を持っておらず、「（学術）出版物で測れば順位はつかない」と述べた。

このランキングは大学のAI研究室に焦点を当てたものではないが、専門家はスタンフォード大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校、カーネギーメロン大学、ケンブリッジ大学、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン、インペリアル・カレッジ・ロンドンが強力であると考えている。