Adrian Zidaritz, AIbluedot.com 著者 – インタビュー シリーズ

Adrian Zidaritz は、AIbluedot.com の著者です。このサイトは、AI の概要を提供するブログで、数学、倫理、政治、そして「その間のすべて」が混合されています。記事には技術的な資料が少量含まれていますが、専門家向けではなく、一般大衆向けに書かれています。AI は非専門家によって誤解されており、メディアでは過大評価または過小評価されています。ただし、現在の最も重大な技術です。

あなたが AI に惹かれたのは何ですか?

AI の開発には、他の現代の技術とは異なり、広範な専門知識が必要です。統計、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、さまざまな分野の研究が必要です。その挑戦が私を引き付けたのです。さらに、私は以前のキャリアでこれらの分野の多くに触れてきたことがあります: 数学、コンピューターサイエンス、ソフトウェア開発、統計です。

あなたは AI で豊富なキャリアを持っています。いくつかのハイライトについて話してください。

これはある意味で、質問 1 の続きです。現在 AI で働いているほとんどの中年人は、どこか別の場所から来ています。2005 年頃までは AI (という名の) はありませんでした (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す。他の手法は比較にならないほど劣ります。実用的には、AI というとディープラーニングのことを指します)。その結果、私たちが AI で働く多くの人々は、フィールドに独自の視点をもたらします。私は数学の背景を持っていますが、同時にビッグデータ エンジニアリングが大きな役割を果たす実践的な AI プロジェクトを率いてきました (時にはプロジェクトの合計時間の 80% 以上を占めます)。私の背景は、AI の数学的基礎に対する疑問と、データ サイエンティストやマシン ラーニング エンジニアのチームを率いる実践的な側面の間に挟まっています。他の研究者は、AI の技術の中央部分についてより多く知っています。

あなたは、AI がメディアで過大評価または過小評価されていると述べています。メディアが AI の現状を正確に報道することと、技術の現実の間にある断絶はなぜあるのかと思いますか?

AI は、AI で働く人々によってさえも誤解されています。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反映され、目標の不一致を生み出しています。Netflix (NFLX ) の「The Social Dilemma」ドキュメンタリーを挙げるだけで十分です。そこでは、シリコンバレーの視点から AI の対立する見解がよく記録されています。

現在、AI の進歩の大部分はディープラーニングから来ています。ディープラーニングのブラックボックス問題についてどう考えますか?

それは大きな問題です。基本的に、学習プロセスに対する理論的 (数学的) な理解が欠けています。ディープラーニング アルゴリズムが実際にどのように学習するかを知りません。ただ、それらが機能することはわかっています。理論を開発しようとする試みはありましたが、広く受け入れられるものはありません。したがって、基本的な理解がなければ、すべてがうまくいっていることを確認するだけです。他のアルゴリズム (ディープラーニング以外) はよりよく理解されており、それらの結果について説明することができます。ディープラーニングについては説明することはできません。

AI の偏りについてどう考えますか? それを防ぐにはどうしたらよいですか?

現在、AI はアルゴリズムではなくデータについてです。アルゴリズムには偏りはありません。偏りはデータの中にあります。データは社会の構成と社会の分層を反映しており、データ収集にも偏りがあります。これは自然に発生するものですが、データ収集プロセスにさまざまな背景を持つ人々を徐々に含める必要があります。そうすれば、データは人口の正しい表現を反映することになります。

あなたにとって最も興味深い機械学習は何ですか?

先ほど述べたように、機械学習は現在、最も成功した内部ブランチであるディープラーニングに地盤を譲り渡しています。ニューラル ネットワークは、その汎用性によって支配しています。

あなたは、Universal Basic Income (UBI) が AI によって引き起こされる仕事の喪失に対処するために絶対に必要であると述べています。どうしてそう考えているのか、詳しく説明してください。

社会は自動化 (適用された AI) によって大きな影響を受けるでしょう。2016 年以降の政治的混乱を見てきたように、重大な変化が起こるでしょう。多くの仕事が単純に消え去るでしょう。現在、放射線科医として訓練する意味はありません。AI は X 線、MRI、他の画像を人間よりもはるかに良く読むことができます。仕事をすることができない人々が何になるでしょうか? UBI は、自動化が普及するとき、人間が必要なく苦しむことを保証します。また、AI は社会がまだ機能するために必要な仕事を提供するので、必要ありません。

あなたは、Artificial General Intelligence (AGI) を達成できるかどうか信じていますか?

はい、多くの人々は、DeepMind のソフトウェアはすでに AGI に近づいていると主張しています。私はその考えに賛成しませんが、はい、答えははいです。AGI とは感情や意識を意味しません。AGI の I は単に認知的知能を意味します。そうしたレベルの知能については、はい、答えははいです。

私たちがシミュレーションの中に住んでいる可能性についてどう考えますか?

可能性? はい、つまり私たちがシミュレーションの中に住んでいる可能性は 0 ではありません。また、知的にも魅力的です。しかし、起こり得るでしょうか? いいえ、私にはそうは思えません。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した。Adrian の AI に関するさまざまな側面についてもっと知りたい読者は、AIbluedot.com を訪れてください。