Saffron Technology: 静かに世界を変える AI 企業

Saffron Technology の Gayle Sheppard と話していると、人工知能の可能性に夢中になってしまいがちです。幸いなことに、31分後、彼女のiPhoneは、商用AIがゴールデンタイムからどれだけ離れているかを正確に思い出させてくれました。会議室の隅にあるバッグの中に隠れていた Siri は、会話の中に初めて名前が登場したときに、仮想の耳を立てます。 Siriが「ごめんなさい、理解できませんでした」と諦めると、シェパードは「彼女は私が彼女を侮辱したと思っているのではないか」と冗談めかして言い、その後水音を立てて無言の盗聴に戻った。

Siri が AI の素晴らしさを示す最良のショーケースではないことを明らかにするのは特別なことではありませんが、この併置は非常に面白いです。ここで私はゲイル・シェパードに、16年間の独立を経て2015年にインテルに買収された彼女の会社が、微妙だが否定できない方法で静かに世界を変えつつあること、そして派手な新興企業がスポットライトを掴もうとすることに抗えないことについて話している。 hey_siri_on_iphone_6s_plus

「世界を変える」とはどういう意味でしょうか？シェパード氏は、サフラン氏の仕事の 3 つの例を、これ以上離れていないものとして取り上げています。それは、飛行機の部品がいつ故障するかを正確に予測することです。詐欺やマネーロンダリングの将来のパターンを予測する。そして拘束型心筋症と収縮型心膜炎の違いを説明します。

このうち最後の部分は、システムがどれほど変革的な可能性があるかを最も示唆するものです。サフランは、サフランのテクノロジーが状態の診断を改善できるかもしれないと信じたニューヨークの心臓専門医、パルソ・セングプタ博士から連絡を受けました。専門家の人間の目でさえ、この 2 つの症状の心エコー図は非常によく似ています。Sengupta 自身の目では約 76% の確率で正確でしたが、経験の浅い医師の平均は 50% 強でした。

医師たちは約 7 つの異なる属性に基づいて分析を行っていましたが、調査されていない属性はさらに多くありました。実際、気が遠くなるような量でした。 「1 つのハートビートで 20 回、19 の異なるメトリクスを使用して 6 つの異なるゾーンで 10,000 もの属性をキャプチャします」と Sheppard 氏は説明します。何でも重要であるという哲学を使用して、Saffron の人工知能は、わずか 2 か月で正しい診断率を 96% まで高めることができました。 「大量のデータが無制限にあり、事前に選択された属性はありません。 AI が公共の利益に真に役立つのはそこです。」 echocardiogram_ai_saffron

この例は、AI に対する Saffron のアプローチをまさに要約しています。同社は「遅延学習 AI」の一例です。つまり、学習できることはすべて学習し、そこから逆算して学習します。 「経験の役割は豊富かつ堅牢ですが、それをいくつかの属性に削減しようとすると、多くの情報と多くのパーソナライゼーションが失われます」とシェパード氏は説明します。 「基本は、あらゆることについて学ぶことです。なぜなら、何でも重要になる可能性があるからです。」

深層学習システムとは異なり、Saffron Technology にはブラック ボックスがなく、アプローチは完全に透過的です。 「AI は説明的でなければなりません。そうしないと、私たちは信頼を失います」とシェパード氏は説明します。 「全体的な考え方は、私たちは知らないことは分からない、したがって私たちは想像力か私たちが知っていることのどちらかでしか物事を想像したりモデル化することができないということです。

「したがって、モデルに制約されると、常に何かを省略することになります。必然的に精度は常に低下します。」だからといって、深層学習が Saffron が提供する経験的学習より必ずしも劣っているというわけではありません。 「深層学習を行う場合、モデルは非常に重要です。私たちはあなたがどのような外見をしているかを知る必要があります。あなたを特定するときに、あなたに似た人を選んでいないことを確認する必要があります。」

シェパード氏は、この業界で 20 年近く働いてきた者の権威として語ります。 「1999 年当時、良いアイデアではありましたが、非構造化データはまだ十分に理解されていませんでした」と彼女は説明します。ドットコムバブルの崩壊と9月11日の同時多発テロの後、道にはいくつかの困難があったが、Saffronはペースを維持し、現在ではIntelの一部となっている。 「彼らは Saffron で何が可能かを理解しており、しばらくの間 AI ポートフォリオを準備してきました」と Sheppard 氏は説明します。両社は「非常に相性が良い」と考えており、同社の高い評価を得ているサービスを活用することに熱心です。開発者のコ​​ミュニティ。 saffron_technology-_the_ai_company_静かに_変化_世界_1

AI に足を踏み入れている開発者は、1999 年よりもはるかに歓迎されていることに気づくでしょう。顧客は現在、共有できるデータがはるかに増えています。つまり、Saffron はさらに役立つ可能性があります。 「顧客は実に賢明で、データサイエンティストや機械学習の専門家がいます。私たちはそこに入っても、あまり教育していないのです。彼らはすでに素晴らしい知識の基礎を持っていて、それを活用することができ、それがまさに心の融合になりつつあります。」

もちろん、こうした企業の多くは、人々が AI を恐れるのと同じ理由、つまり従業員数を削減できるため、データ サイエンティストや機械学習の専門家に投資してきました。私はシェパードに、余剰人員に対する人々の恐怖についてサフランがどのような立場にあるのか尋ねました。 「私たちは現時点で、業界から提案されている、雇用を削減するような問題には取り組んでいません」とシェパード氏は言う。 「私たちは人間ではなかなかできない仕事に重点を置いています。」たとえば、不正行為の調査の分野を考えてみましょう。「すべてを調査するには十分な人員を雇うことはできません。取引量が多いため、それは不可能です。本当にすべてを終わらせることが重要なので、貧しい調査員のストレスは軽減されます。90 日以内にこれらのことを調査しなければ、銀行には重大な罰金が課されるため、その役割を担うことは想像できません。」ゲイル-bw

人間には事実上実行できない仕事について考えるとき、私は詐欺分析や北海の遠隔井戸プラットフォームを思い浮かべません。オンラインでの嫌がらせを思い浮かべます。 Facebook、Twitter、Google には荒らしや悪用に対する解決策がありません。人間のチームでは対処しきれないからです。 AIが介入する可能性はあるだろうか？ 「それは素晴らしいアイデアですね。私たちのテクノロジーはまだそれに適用されていません。インテルは、ハラスメント対策の取り組みを発表しましたが、私たちはまだ関与していません。あなたは私にその人に「さあ、行きましょう」とメールを送りたいと思っただけです。私たちがどのようにあなたを助けることができるか見てみましょう。」したがって、これを読むころまでにインターネット上の嫌がらせが解決されていれば、誰に感謝すべきかがわかるでしょう。

シェパードとの会話から、最も魅力的な問題は、人間が取り組む能力を持っていない問題であることは明らかです (「私は今、ある意味退屈に感じています。なぜなら、現実世界のありふれた問題を解決しているだけだからです)問題があるのです」と彼女はある時点で言いましたが、それらは必ずしも利益主導の企業世界に適合するものではありません。

「これは本当に重要なことです」と彼女は説明し、インテルを含む大企業が AI に関与するときは常に、「単なる経済的利益のためではなく、人類と世界をより良くするために」そうしていることを強調する。今後数十年間、企業がこれらの言葉に注意を払うかどうかで、2050年の世界がどのようになるか、つまり人類が最終的に脇に追いやられるかどうかが決まる可能性がある。