ユニティ・テクノロジーズのシニアVP兼AI担当ドクター・ダニー・ランゲ – インタビュー・シリーズ

ドクター・ダニー・B・ランゲは、ユニティ・テクノロジーズのシニアVP兼AIおよびマシンラーニング担当です。以前は、ウーバーのマシンラーニング部門の責任者で、ウーバーの急速な成長を支えるために、世界で最も汎用性の高いマシンラーニングプラットフォームを構築する取り組みを主導しました。

あなたが最初に人工知能に惹かれたのは何ですか?

私は非常に若い頃からコンピューターを組み立ててプログラミングし、すぐにこれらのシステムを自律的に動作させるという考えに魅了されました。自律性が私を引きつけるのは、開発者が予測不可能な状況に対して安全に反応するシステムを作成するために克服しなければならない課題です。人工知能（AI）の分野は、オブジェクト指向プログラミング、ルールベースの推論、機械学習、そして最近のディープラーニングなど、ますます強力なツールを提供してきました。これらのテクノロジーの向上によって、AIの分野は急速に進化しています。

あなたはAmazon (AMZN ) Machine LearningのゼネラルマネージャーやUberのマシンラーニング部門の責任者など、多くのリーダーシップを経験してきました。過去の経験から得た教訓は何ですか?

マシンラーニングは真正に変革的なテクノロジーですが、その潜在能力を最大限に活用するには、企業のあらゆる角度に導入する必要があります。繰り返しになりますが、マシンラーニングは、人間のプロセスだけでは達成できないような、信じられないほどの最適化とビジネス運用の向上を実現してきました。しかし、真の変革は、ビジネスプロセスの重要な部分がこのように運用されているときにのみ発生します。AmazonやUberのような組織は、機械学習システムを広く利用可能にし、すべてのチームにアプローチ可能にすることで、広範な採用と継続的な改善の循環が生まれることを実証しています。

2016年からユニティ・テクノロジーズのAI担当VPを務めています。同社のビジョンの中で、どのような点があなたを魅了しましたか?

ユニティはAI愛好家にとって素晴らしい場所です。私たちは、顧客のために難しい問題を解決するという文化を持っています。AIは私が考えることができる中で最も強力な課題の1つです。私たちのリーダーシップは、AIの未来を推進することに尽力しています。私たちは、テクノロジー、リソース、顧客、パートナーを持っています。世界を変えるために働くより良い場所はありません。

あなたは合成データの重要性について話すことが多かったですが、具体的に何を指しているのか教えてください。

合成データは、アルゴリズムによって生成されるデータであり、現実世界から取得されたデータではありません。リアルタイム3Dエンジンとリアルな物理エミュレーターは、コンピュータビジョンシステムのオブジェクト認識やナビゲーションロボットのパスプランニングなどの幅広いアプリケーション向けのリアルな合成トレーニングデータを生成するための理想的なツールです。

マシンラーニングシステムを構築する上で、合成データはどのように重要な役割を果たしますか?

私はユニティを「AIのバイオーム」と呼んだことがあります。それは本当です。現実世界でAIを扱い、現実世界のデータを使用することは、時々恐ろしいものです。サンフランシスコの通りで自律走行車や公共の空間で顔認識システムを展開することについて心配する必要があります。安全性、偏り、プライバシーに関する懸念が常に存在し、共通のユースケースと衝突することがあります。また、必要なトレーニングデータを収集するための希少性と高コストもあります。ユニティでは、データの作成を民主化し、仮想環境での高度な相互作用をシミュレートするためのインタラクティブなシステムも提供しています。ユニティ内では、誰もがけがをしないように、自律車の制御システムを開発できます。

ユニティ・シミュレーションは、企業が合成データを生成するのをどのように支援できますか?

ユニティ・シミュレーションでは、人間の消費に適したリアルタイム3Dエンジンを、信じられないほどの高速フレームレートで動作し、さらに並列に実行可能なクラウド最適化されたインスタンスに変換しました。こうして、開発者は、壁時計時間よりもはるかに速く、AIシステムの経験を生成できます。以前は、データ生成のこの規模は、ごく少数の特権的な企業にしか利用できませんでしたが、ユニティ・シミュレーションにより、競争の平等が実現しました。

最近、ユニティは、COVID-19の拡散をモデル化するリアルタイム3Dインストアシミュレーションを構築するために、疾病モデリング研究所（IDM）と提携しました。ユニティ・シミュレーションは、COVID-19の拡散をどのように効果的にシミュレートできますか?

コンピューターシミュレーションは、研究者、エンジニア、問題解決者、政策立案者によって、感染症の研究を含む多くの分野で数十年間使用されてきました。ユニティ・シミュレーションでは、クラウド上で拡張可能なリアルタイム空間シミュレーションを可能にし、複雑で不確かな大規模システムを総合的に研究できます。私たちは、架空の食品店でのコロナウイルスの拡散をシミュレートするための簡略化されたデモプロジェクトを構築し、店舗の政策が暴露率に与える影響を調べました。数万回のシミュレーションを実行することで、最も重大な影響を与える行動と政策を特定することができました。

最近、あなたは人工一般知能（AGI）について多く話しています。出現する行動とは何ですか、それがAGIの開発において重要な理由は何ですか?

100,000年という短い期間で、人間は野生でのベリー狩りから月に人を送るまでに到達しました。考古遺伝学から、人間の脳はその期間中に大幅に変化していないことがわかります。つまり、プロセッサへの「ハードウェアのアップグレード」はありませんでした。那么、変化の鍵は何でしたか？それが私たちが一緒に何かを成し遂げる能力にあるはずです。出現する行動とは、システムの個々の部分ではなく、それらの関係によって決まるシステムの挙動を指します。出現する行動は、システムの個々の部分を調査することで予測することはできません。システムの関係を理解することでのみ予測できます。出現するシステムは、全体が部分の合計よりも大きいという特性を持っています。私が以前示したように、相対的に単純なマルチエージェントシステムでの出現する行動の面白い例を想像してください。光の速さで協調するAIシステムが何になるかを想像してみてください。

次の10年以内にAGIを達成する可能性はありますか?

AGIについては、目的地ではなく旅の途中であることを覚えておく必要があります。AGIがいつ発生するかは、誰もが正確に予測することはできません。AGIは、特定の時点での出来事ではなく、時間の経過とともに発生する変化です。AGIは、そのシステムがどの時点でどれほど知能があるかを人間が判断するのは難しい性質を持っています。過去10年の進歩を見ると、次の10年もAGIへの進歩が多くあるはずです。

ユニティ・テクノロジーズについてさらに共有したいことはありますか?

ユニティでは、AIの未来を推進し、AI技術の進歩において重要な役割を果たすことを続けています。ディープマインドとの関係は、私たちのテクノロジーが研究者や開発者がAIの境界を安全に押し広げるための理想的な環境であることを示しています。私たちは、顧客やパートナーが、明日の課題である気候変動、物流、健康課題などを解決するために、以前には見られなかった規模で動作する仮想環境を作成することを支援するために準備しています。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。ユニティとAGIについてのあなたの見解を学ぶことができてとても楽しかったです。詳しく知りたい人は、ユニティ・テクノロジーズを訪けてください。