AIbluedot.com の著者、エイドリアン ジダリッツ – インタビュー シリーズ

著者はエイドリアン・ジダリッツです。 AIbluedot.com、数学、倫理、政治、そしてその間の「すべて」を組み合わせて AI の概要を説明するブログです。 記事には最小限の技術的な内容が含まれていますが、専門家向けではなく、一般向けです。 AI は専門家以外の人たちに誤解されており、メディアで誇大宣伝されたり、軽視されたりしています。 それにもかかわらず、それは現代において最も重要なテクノロジーです。

最初に AI に惹かれたのは何ですか?

AI の開発には、他の最新テクノロジーとは異なり、幅広い専門知識が必要です。 それは、統計学、神経科学、応用数学、コンピューターサイエンス、ソフトウェア開発、心理学などの研究に基づいています。前職で幸運にもこれらの分野の多くに手を出したという事実と相まって、その挑戦こそが私を魅了したのです。数学、コンプサイエンス、ソフト開発、統計。

あなたは AI 分野で幅広いキャリアを積まれてきました。 これらのハイライトについていくつかお話しいただけますか?

これは、ある意味、質問 1 の続きです。現在、AI に携わるほとんどすべての中年者は、別の場所から来ています。 2005 年頃まで AI は存在しませんでした (ちなみに、AI の成功は主にニューラル ネットワーク = ディープ ラーニングによるもので、他のすべての技術はそれに比べれば見劣りします。したがって、実際のあらゆる目的で AI と言う場合、ディープ ラーニングを意味します)。その結果、AI に携わる私たちの多くは、この分野に独自の視点をもたらします。私は数学の背景に加え、主要な実用的な AI プロジェクトに携わってきました。そこでは、BigData エンジニアリングが非常に大きな役割を果たします (プロジェクトの総時間の 80% 以上になる場合もあります)。私の経歴は、AI について、その数学的基礎 (非常に理論的) への疑問と、データ サイエンティストと機械学習エンジニアの主導チームによる非常に実践的な側面の間に挟まれています。サンドイッチの真ん中には、AI テクノロジーについてもっと詳しい研究者が他にもいます。

あなたは、AI がメディアで誇大宣伝されたり、軽視されたりしていると述べました。 AI の現状を正確に報道するメディアとテクノロジーの現実の間にこれほどの乖離があるとなぜ思いますか?

なぜなら、AIはマスコミどころかAIに携わる一部の人たちさえも誤解しているからです。 それは非常に若い分野であり、非常に若い労働者がいます。 これらの若い労働者のさまざまな意見がメディアに入り込み、目的のずれを助長します。 Netflix のソーシャル ジレンマ ドキュメンタリーについて言及するだけで十分です。このドキュメンタリーでは、シリコン バレーの観点から AI に対するこうした相反する見解が詳しく文書化されています。

現在、私たちが見てきた AI の進歩の大部分はディープラーニングによるものです。 ディープラーニングのブラックボックス問題についてはどう思いますか?

それは大きな問題です。 基本的に、私たちは学習のプロセスを理論的（＝数学的）に理解していません。 深層学習アルゴリズムが実際にどのように学習するのかはわかりません。 私たちは彼らがそうしているのを見ているだけです。 もちろん、理論を発展させる試みはありましたが、どれも広く受け入れられませんでした。 したがって、その基本的な理解がない場合、私たちにできることは「ほら、うまくいきます」と言うだけです。 しかし、現時点ではホワイトボックスで説明することは不可能です。 他のアルゴリズム (深層学習ではない) はよりよく理解されており、結果の説明を与えることが可能です。 ディープラーニング向けではありません。

AI のバイアスについてどう思いますか?また、それを防ぐにはどうすればよいですか?

現在、AI はアルゴリズムではなくデータがすべてです。 アルゴリズムはバイアスを知りません。バイアスはデータの中にあります。 データ収集には偏りがあるため、データは社会構成と社会階層を反映しています。 ちなみに、これらは自然に発生するものであり、データが母集団を正確に反映するように、データ収集プロセスにあらゆる種類の背景を持つ人々を徐々に含める必要があります。

最も興味のある機械学習の種類は何ですか?

先ほど述べたように、機械学習は現在、その内部分野で最も成功している深層学習に地位を譲りつつあります。 ニューラル ネットワークは、その多用途性により、主流となっています。

あなたは、AIによる雇用喪失に対処するためにユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）が絶対に必要になると述べています。 これらの見解について詳しく説明してもらえますか?

自動化（AIの応用）によって社会は大きな影響を受けることになる。 2016 年以降の政変でも重大な変化が見られました。もう後戻りすることはできません。 多くの仕事は単に消滅するでしょう。 今では放射線科医として訓練することは意味がありません。 AI は、X 線や MRI、その他あらゆる種類の検査結果を人間よりもはるかに正確に読み取ることができます。 自分にできる仕事がなくなったら、人はどうなるでしょうか? UBI は、自動化が普及しても人間が不必要に苦しまないことを保証します。 そして、社会が機能し続けるために必要な作業は AI が提供してくれるため、その必要はありません。

私たちが汎用人工知能 (AGI) を実現できると思いますか?

はい、DeepMind のソフトウェアはすでに AGI に近づいていると多くの人が主張しています。 私はその考えには賛成しませんが、私にとっても答えはイエスです。 AGI は感情や意識を意味するものではなく、AGI の I は単に認知知性を意味します。 そして、そのレベルの知性にとって、答えは「イエス」のようです。

私たちがシミュレーションの中で生きている可能性があると思いますか?

可能性？ はい、つまり、私たちがシミュレーションの中で生きている可能性は 0 ではないということです。それは知的にも魅力的です。 しかし、それは可能性が高いでしょうか？ いいえ、私にとってはその可能性は低いです。つまり、確率は 0 ではありませんが、非常に小さいです。

インタビューありがとうございます。AI のさまざまな側面に関するエイドリアンの見解について詳しく知りたい読者は、次のサイトにアクセスしてください。 AIbluedot.com。