2017 年が AI の年となる理由

2016 年を特徴づけたテクノロジー トレンドが 1 つあるとすれば、それは機械学習の台頭です。私たちが毎日使用しているサービスは、明らかな場合もありますが、目に見えないことのほうが多く、よりスマートになっています。 Siri は、ユーザーがどのアプリを見たいかを予測しようとします。 Google はあなたの毎日の通勤時間を把握し、遅れがある場合は積極的に通知します。 Microsoft の Office 365 は、どのメールが読む価値があり、どのメールが単なる無意味なメールであるかを判断します。

これらはすべて素晴らしいことですが、インテリジェンスは、経験したデータから学習する能力だけで定義されるわけではありません。もしそうであれば、質素なチェス プログラムであってもインテリジェントになるでしょう。次の段階は人工知能であり、これはさらに進化します。私は Nvidia のエンタープライズ ビジネス担当バイスプレジデントである Alex White 氏に詳しく話を聞きました。

ホワイト氏の最初の戦略は、機械学習と AI を区別することだ。 「機械学習は単に既存のデータを取得し、何が起こったかを分析することです。通信会社の例を考えてみましょう。機械学習は、マストに問題が発生した理由を解明するのに役立ちます。 AI は異なります。AI は、いつ何か問題が発生するかを予測するものだからです。それには非常に洗練されたモデルが必要ですが、モデルが不完全であることも多く、ここでインテリジェンスが役に立ちます。」

つまり、AI は機械学習以上のものですが、SF の夢のような意識的で完全に自己認識型のコンピューターには及ばないのです。すぐに実際の人と会話できるとは期待しないでください。

では、AI が私たちの生活に実際の影響を与えることからはどれくらい離れているのでしょうか?ホワイトによれば、それは私たちが思っているよりも近いという。 「AIはどこにでも存在します。学術研究プロジェクトの数は膨大で、私たちは世界中の約 200 万人の研究者と協力しています。ビジネスにおける AI の主流の導入はまだ多くはありませんが、それは非常に近いものです。」

そして、AI の導入が始まると、企業がそのメリットを認識し、追いつくために奮闘するにつれて、雪だるま式に増加する可能性があります。 「企業はすでに、AI が自社の業務にどのような効果をもたらすかを考え始めています。 AI が私たちの生活に影響を与えない分野は一つもありません。それは良いことです」とホワイト氏は言います。 「AI は、人間がすでにプロセスに組み込んでいるエラーを排除できます。広告の簡単な例を考えてみましょう。旅行代理店で旅行を予約したのに、1 年間同じ場所のオファーをスパムメールで送りつけられ続けたら、それは役に立ちません。 AI は、私がその種のオファーを本当に欲しがる可能性が高いときに機能し、そのときだけ私にそれが表示されるようにすることができます。」

しかし、AI によるこのような効率の向上が意味するものは 1 つだけです。それは、人間の仕事が減るということです。ホワイト氏は、AI が実際に行うことによって、人間が最も得意とすることに人材を集中させることができると考えています。 「病院とがん治療を受けてください。 AI は、新薬の開発をより迅速に行うのに役立ちます。たとえば、アマゾン ウェブ サービスなどで実行される従来のアルゴリズム モデルを使用した場合、数か月かかる可能性のある新しい治療法のモデル化が、当社のハードウェア上ではわずか 7 日で完了しました。」また、AI システムは画像認識を使用してスキャン上の潜在的な問題を早期に発見することもできます。これは、より早期に、より低コストで介入できることを意味します。

これによりベッドが解放されますが、経験豊富な医師も解放され、AI が（まだ）対応できない症例に集中できるようになります。この意味で、AI は医師に取って代わるものではなく、人間にしか助けられない患者への対応を医師に任せるだけです。

AIはどこまで、どのくらいの速度で進むことができるのでしょうか?現時点での制限は、想像力とスキルの 2 つくらいです。学界における AI の使用には長年の経験がありますが、AI を最大限に活用するには、企業がステップアップし、学者と協力し、狂ったように採用する必要があります。企業がこれを十分に迅速に実行できれば、2017 年は AI が真の進歩を遂げる年となるでしょう。