機械学習の巨匠マイケル・ジョーダン：すべてがAIと呼ばれるわけではない

近い将来、現実世界についての抽象的な推論を実行する能力において、コンピューターは人間に匹敵することはできないでしょう。

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「人工知能システムは、推論、現実世界の知識の応用、社会的交流を伴う多くのタスクにおいて人間に取って代わるほどには進歩していない」と機械学習の先駆者であるマイケル・I・ジョーダン氏は述べた。

Michael Owen Jordan 氏は、機械学習の分野における第一人者の 1 人であり、IEEE フェローでもあります。同氏は、教師なし機械学習の開発に多大な貢献をしてきました。 2016年、ジョーダンはサイエンス誌によって「世界で最も影響力のあるコンピューター科学者」に選ばれました。彼は、人間の思考を模倣することが機械学習の唯一の目標ではなく、最良の目標でもないと指摘した。対照的に、検索エンジンが Web を整理することで人間の知識を拡大したのと同じように、機械学習は大規模なデータセットを徹底的に分析することで人間の知能を高めることができます。

機械学習は、複数のデータセットから情報を集約し、パターンを探索し、いくつかの問題に対する新しい解決策を提案することもできるため、医療、商業、輸送など多くの分野で人間に新しいサービスを提供できます。

「テクノロジーのトレンドについて議論するとき、AI が何を意味するかについて多くの混乱があります」とジョーダン氏は言う。「AI はコンピューターに備わった知的な機能であり、テクノロジーを進歩させて人間に匹敵するものだと思われていますが、実際はそうではありません。」

近年、ジョーダンは科学者、エンジニア、その他の AI 実践者が機械学習の全容を理解できるよう支援することに尽力しています。

ジョーダン氏は、機械学習の発展が新たな工学分野の出現をもたらしたと指摘しています。機械学習は、コンピューター サイエンス、統計、制御理論における数十年にわたる発展に基づいており、人間とテクノロジーのインターフェイスに重点を置いた最初の人間中心のエンジニアリング分野です。

「AIや超知能に関するSFは興味深いが、それは機械学習に基づいた地球規模のシステムを構築するという本当の問題から目をそらすものであり、それは人類にとって価値があり、不平等を拡大しない、真に意義のある仕事である」と彼は語った。

新しい変更

ジョーダンは 1960 年代に生まれ、哲学、文化的見解、思考方法の研究に興味を持っています。彼はイギリスの論理学者バートランド・ラッセルの自伝に感銘を受け、心理学と統計学を学び始めました。ラッセルは思考を論理的かつ数学的なプロセスとして捉えました。

ジョーダン氏は次のように語っています。「思考を論理的プロセスとして考え、コンピューターが論理を実行するソフトウェアとハ​​ードウェアに基づいていることに気付いたとき、思考の神秘を理解しました。哲学は、思考と脳についての漠然とした議論から、アルゴリズムと論理のレベルでのより具体的な議論へと進むことができると思います。私は機械学習に興味がありますが、より深い学習を理解するには、統計、情報理論、制御理論の基礎知識が必要であることに早くから気付きました。」

2003 年、ジョーダンと彼の学生は潜在ディリクレ配分法 (LDA) を開発しました。これは、文書セット内の各文書のトピックを確率分布の形式で提供するトピック モデルであり、教師なし学習アルゴリズムです。この方法により、ユーザーではなくコンピューターがドキュメントからパターンや情報を発見できるようになります。これは最も人気のあるトピック モデリング方法の 1 つであり、暗黙のトピックを発見してドキュメントを分類するために使用されます。

ジョーダン氏の現在の研究は、主に経済学と、コンピューターサイエンスと統計学を組み合わせた初期のアイデアに基づいています。彼は、学習システムの目標は意思決定を行うこと、または人間の意思決定をサポートすることであると考えています。意思決定者が孤立して活動することはめったになく、それぞれ異なるニーズや価値観を持つ他の意思決定者とやり取りをしますが、全体的なやり取りは経済原則に基づく必要があります。

彼は、インテリジェントエージェントが現実世界の実験から自分の好みを学習するという研究課題を開発しています。学習するためのデータを収集する際に、探索と活用を組み合わせます。市場メカニズムは学習プロセスを構造化し、学習者が特定の種類のデータを収集し、特定の種類の調整決定を行うように動機付けます。この種の研究の恩恵を受けるのは、社会福祉に焦点を当てた学習市場で生産者と消費者を結びつける現実世界のシステムです。

AIの再考

2019 年、ジョーダンはハーバード データ サイエンス レビューに「人工知能 - 革命はまだ起こっていない」というタイトルの記事を発表しました。この記事で彼は、AIという言葉について誤解しているのは一般の人々だけではなく、技術者も同様であると指摘しています。

1950 年代に AI という用語が初めて作られたとき、人々は人間レベルの知能を持つコンピューターを構築することに熱心でした。ジョーダン氏は、今日でもその願望は存在しているが、過去数十年間で何か違うことが起こったと語った。コンピュータはまだインテリジェントではありませんが、人間の知能を増強し、低レベルのパターン認識に優れた能力を備えています。たとえば、機械学習ベースのシステムは、大規模な金融取引における不正行為を検出できるため、電子商取引の成長を促進できます。さらに、これらのシステムは、製造業や医療などの業界におけるサプライ チェーンのモデリングと制御に不可欠です。

これらの進歩は「AI技術」と呼ばれているものの、基礎となるシステムには高度な推論や思考は含まれていないと彼は書いている。これらのシステムは、人間が行うような意味的表現や推論を形成することはできず、また長期的な目標を策定して追求することもできません。

「近い将来、コンピューターは現実世界について抽象的に推論する能力において人間に匹敵することはできないだろう」と彼は書いている。「最も差し迫った問題を解決するには、大規模システムの知的な行動は個々のエージェントの知性だけでなく、エージェント間の相互作用からも生まれることを理解し、人間とコンピューターの思慮深い相互作用を促進する必要があるだろう。」

さらに、彼は人間の幸福は技術の発展の後で考えるべきではないと強調した。「私たちには、人間中心の工学分野というまったく新しいものを思いつく本当のチャンスがあるのです。」

これらの視点を通して、ジョーダンは公共政策と学術研究におけるエンジニアリングの役割を再考します。彼は、「社会科学」に関する議論は魅力的に聞こえることが多いが、「社会工学」にはそれほどの魅力がないように思われると指摘した。同様の状況は、「遺伝子科学」や「遺伝子工学」の議論でも発生します。

「私たちは、インテリジェンスの分野から『エンジニアリング』という言葉が消えていくのを目撃していると思います」と彼は言う。先見性のある研究について言及したい場合、人々は「工学」ではなく「科学」という言葉を使う傾向があります。 「エンジニアリング」のような単語を単に述べるだけでは、あまり役に立ちません。

「科学が人類のために生み出したすべての良いものを振り返ってみると、それらは実はすべて工学に関連しており、土木工学、電気工学、化学工学など、人間の幸福を最も直接的に向上させることができる分野が含まれます。このことを覚えておくことは非常に重要です。」

最後に、ジョーダン氏はオープンパブリッシングについての見解についても語りました。彼は、商業出版社によって確立された出版モデルは非効率的になっており、情報の流れを妨げていると考えています。オープン出版は情報の流れを促進し、学術知識の普及と交換を加速します。