李開復：人工知能の「7つのブラックホール」は、最終的にはオープンエコシステムに置き換えられるだろう

最近、李開復氏は記者との独占インタビューで人工知能に関する自身の観察と洞察について語った。

シリコンバレーで人工知能の分野で働くために必要な学歴が再評価されるかどうか尋ねられたとき、李開復氏は、人工知能はまだ初期段階にあり、科学者の参加が必要だと考えている。現在の人工知能技術の一部は成熟していますが、まだプラットフォーム化されていません。

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「技術が成熟し、プラットフォームベースになると、エンジニアがツールボックスを開いて適切なツールを選択するようにAI技術を使用できるようになるため、多くの科学者は必要なくなります。その時初めてAIが普及します。主流のディープラーニング技術は現在非常に成熟していますが、まだプラットフォームには発展していないため、多くの科学者がまだ必要です。」

人工知能の7つのブラックホールは、将来的にはオープンシステムに置き換えられるだろう

李開復氏はまた、オープンソースは人工知能技術の成熟を促進する上で非常に重要であると考えています。多くの科学者は、大企業の過剰な自己利益保護によって研究を行うことが制限されており、情報やデータを得るためにこれらの大企業に頼らざるを得ません。人工知能の「7つのブラックホール」は、将来出現するオープンシステムによって最終的に置き換えられるでしょう。

「例えば、もともと閉鎖的だったWintelエコシステムは、モバイル化の潮流とともに主流になりました。Githubなどのオープンエコシステムの出現により、人工知能の発展のための良い基盤が築かれました。しかし、コードに加えて、データもオープンソースでなければなりません。しかし、現在、人工知能の分野には「7つのブラックホール」があります。米国のGoogle、Facebook、Microsoft、Amazon、中国のBATです。これらの企業は大量のデータを持っていますが、一度入ったら、ブラックホールのように決して抜け出すことができません。これは人工知能の発展にとって良い現象ではありません。もちろん、これらの「7つのブラックホール」は相対的に有利です。

しかし、伝統的かつ物理的な産業の観点から見ると、これら 7 つの企業の影響力は実は非常に小さいため、将来的にはこれら 7 つのブラックホールに代わる、よりオープンなデータ システムが登場することが期待できます。実際、科学者にとって、これら 7 つのブラックホールは大きな問題を引き起こします。人工知能技術の発展にはこれらのデータが必要ですが、これらのデータは共有されていないため、科学者の発展が制限されるからです。これは、後に多くの科学者がこれら 7 つの企業に移らなければ研究を継続できなかった理由でもあります。しかし、これは依然として自己利益の過剰な保護として批判される行為です。科学者が研究を行うためにデータを「懇願」しなければならないというのは、どれほど恥ずかしいことでしょうか。」

人工知能の未来には3つの発展段階がある

人工知能の将来の発展について語る際、李開復氏はそれが3つの段階に分かれると考えています。

1. まず、既存のデータを適用します。
2. より多くの新しいセンサーとハードウェアを通じて新しいデータを収集し、新しいアプリケーションを開発します。
3. *** は完全に自動化されています。

李開復氏は、これらの3つの段階はおそらく今後5年、10年、15年の間に起こるだろうと考えている。テクノロジー業界は人工知能を最初に応用した業界です。たとえば、Google の検索は長い間使用されてきました。インターネット企業に加え、金融業界もビッグデータや情報を扱う主要セクターです。

「業界に大量のデータがあり、そのデータがラベル付けされ、単一のフィールドにある場合、それは人工知能アプリケーションにとって最も理想的なデータです。」

第二に、医療にもビッグデータがあります。 「医療にも画像などのデータがたくさんあります。放射線科で働いている友人がいる場合は、転職する準備をする必要があります。以前は、X線、MRI、断層撮影の読み取りには経験が必要でしたが、データベース全体から学習する人工知能には人間の経験は太刀打ちできません。顔認識については、警察はかつては一目で誰が逃亡者かわかるほど優れていたかもしれませんが、今は交差点にカメラがあります。警察が人工知能よりも優れているのはどれでしょうか？24時間稼働し、データベースが充実しており、認識速度が速く、エラー率が低いです。画像に加えて、DNAもデータの一種です。これらのデータの処理は、ディープラーニングが成熟した後、大きな進歩を遂げており、今後の開発の焦点にもなります。将来的には、DNAを使用して、より正確でカスタマイズされた医療を開発することができます。」

人工知能は医師よりも優れた能力を発揮し、医療相談に取って代わる可能性がある

さらに、李開復氏は、人工知能はいくつかの点で医師よりも優れているとも信じている。将来、人工知能が医師の医療業務のほとんどを代替するようになれば、医師は医学研究にさらに集中できるようになります。

李開復氏はこう語った。「医師の手は手術中に震えるかもしれないが、機械は震えない。結局のところ、人間の経験には限界があるが、機械の経験はデータベースのサイズによってのみ制限されるのだ。」患者を治療する医師というよりは、機械と患者の間のコミュニケーションの架け橋や媒体のようなものです。実際、これは悪いことではありません。現在、多くの医師は患者を診察しながら研究も同時に行わなければなりませんが、これは非常に困難です。将来、人工知能が患者を診察する作業のほとんどを代替するようになれば、医師は研究にもっと集中できるようになり、医学の進歩はより速まるでしょう。

医療と人工知能の応用といえば、Leifeng.comは以前、IBMのWatson技術の医療業界における応用事例を報じたことがある。李開復氏は、IBMは過去に特定の分野を選択してサービスを提供し、収益を得ていたが、実際にはIBMのワトソンにはまだ大きな進歩を遂げたディープラーニング技術がなく、画期的な技術とデータも備わっていないと考えている。

「脳をアップロードするより、自意識のある人間になりたい」

リー・カイフー氏は人工知能のさまざまな青写真を描いているが、人工脳を持つために自分の脳をアップロードするかどうかと尋ねられると、率直にこう答えた。「自分の脳をアップロードするよりは、ある程度の自己認識力を持つ人間を維持するほうがいい」。

「世界が物理法則と外見だけからなるのなら、生きる意味などありません。人間の命は、終わるからこそ意味があるのです。脳をアップロードするのは虚栄心の表れです。」

李開復氏は、多くの人が人間と人工知能の協力は1 + 1 = 3だと考えているが、実際は1 + 1億 = 1億と1.1であるはずだと考えている。ほとんどの分野において、人間は非常に小さく、人工知能は非常に大きいため、物事を成し遂げるためには誰もが人工知能をどのように適用するかを知っておく必要があります。

一般的に、現在の人工知能にはまだ多くの制限があり、単一の分野の問題しか処理できません。したがって、人工知能においては、将来的にも取り組む価値のあることがまだたくさんあります。

李開復氏は、将来、人工知能が生み出す仕事よりも、人工知能が人間の仕事を置き換える仕事のほうがはるかに多くなるだろうと考えている。哲学、社会学、人類学、芸術などの分野では、過去に軽視されていたいくつかの研究が、今後徐々に再び重視されるようになるでしょう。第二に、人間の職業は変化します。例えば、これまでは医師が医療プロセスの主役でしたが、将来的には医師が患者と人工知能とのコミュニケーションの架け橋になったり、研究に注力したりするようになると考えられます。教師は教えるのではなく、代わりに生徒のケアを行うようになるかもしれません。

***李開復は、人間はこの世に生きている間に、より多くの精神的な出会いと交流を持つべきだと信じています。現代人類は世俗的な事柄に忙しく、人工知能はたまたま人類を解放するだけであり、それは実は良いことなのです。