パトリック M. ピラースキー博士、カナダ CIFAR AI チェア（Amii）- インタビュー シリーズ

パトリック M. ピラースキー博士は、カナダ CIFAR 人工知能チェア、過去のカナダ研究チェア（機械知能リハビリテーション）、およびアルバータ大学医学部身体メディスンおよびリハビリテーション学科の准教授です。

2017 年、ピラースキー博士は、アルバータ州エドモントンに所在する DeepMind の最初の国際研究オフィスを共同設立し、2023 年までオフィスの共同リーダーおよびシニアスタッフ研究科学者を務めました。彼は、アルバータ機械知能研究所（Amii）のフェローおよび取締役会員であり、ボニック リンボス ラボラトリー（BLINC ラボラトリー）の共同リーダーであり、アルバータ大学の強化学習および人工知能ラボラトリー（RLAI）および感覚運動適応リハビリテーション技術ネットワーク（SMART ネットワーク）の主任研究員です。

ピラースキー博士は、120 を超える査読付き論文の著者または共同著者であり、IEEE のシニアメンバーであり、州、国、国際的な研究グラントによって支援されています。

私たちは、アルバータ州エドモントンで開催され、Amii（アルバータ機械知能研究所）が主催する 2023 年の年次 Upper Bound 会議で AI に関するインタビューをしました。

あなたはどのようにして AI に関わるようになりましたか？あなたをこの業界に引き付けたのは何ですか？

これらは 2 つの別々の質問です。私が AI に惹かれる理由については、複雑さがどのようにして生じ、構造がどのようにして複雑さから生じるかということが美しいと思います。知能は、これらの例の 1 つであり、生物学から生じるか、または機械で見られる複雑な動作が生じるかは関係ありません。私が長い間興味を持っているのは、これらすべてです。私の長い遍歴は、現在私が取り組んでいる AI の分野、つまり試行錯誤を通じて学習する機械、人間と相互作用する強化システム、経験の流れ、時間の流れを通じて人間がそれらと一緒に浸り込みます。

私は、機械と人間がどのようにして相互作用するか、バイオメカトロニクス デバイスやバイオテクノロジー、人工肢や義肢などのものについて調べました。

私は、AI が医療診断を支援するためにどのように使用できるか、機械知能を使用して疾患につながるパターンを理解し、疾患が機械の記録にどのように現れるかを調べました。ただし、これらはすべて、非常に複雑な動作を非常に単純な基礎から得る方法を理解するための長い道のりです。強化学習について特に愛しているのは、機械が時間の流れの中に埋め込まれ、自分の経験から学習して非常に複雑な動作を示し、周囲の世界の複雑な現象を捉えることができるということです。

それが私を駆り立てているものです。

機械の仕組みについては、実際に高校時代にスポーツ医学のトレーニングをしました。スポーツ医学を勉強しました。現在、私は機械知能とリハビリテーション技術がどのようにして人々の日常生活を支援するかを調べている環境で仕事をしています。興味深い旅です。複雑なシステムや複雑性への興味と、人間がどのようにしてよりよく支援されるか、どのようにして人々が自分たちが生きたい生活を送ることができるかという実際的な問題です。

スポーツはあなたを初めに義肢に導いたのですか？

スポーツ医学のような分野は、人間の身体と、スポーツやその他の分野での個人のユニークなニーズを、他の人が、手順やプロセスが支援できるかどうかを見てみることです。ボニック リンボスと義肢技術は、人々が自分たちが生きたい生活を送るのを支援するデバイス、システム、テクノロジーを構築することについてです。これら 2 つは実際に密接に結びついています。実際に、以前の興味が、ボニック リンボス ラボラトリーの共同リーダーとして実現することができて、そして特に機械学習システムが人間と密接に結びついた方法で働くように設計されたものです。

あなたは以前、義肢が人に適応するのではなく、人に適応する義肢について話しました。機械学習について説明してください。

絶対にです。道具の使用の歴史の基礎として、人間は道具に適応し、そして私たちは道具を私たちのニーズに適応させてきました。私たちが現在直面しているのは、人間が道具に適応するのではなく、道具が人間に適応するという点で、重要な転換点にあります。私たちが現在見ているように、非常に高度なロボット システムは、生物学的な身体部位と同じレベルの制御または自由度を持ちます。私が使用する例は、3000 年前の義肢、カイロの足です。私が現在取り組んでいるのは、神経プロテーゼの分野であり、現在、生物学的な身体部位と同じレベルの制御または自由度を持つ高度なロボット システムが見られます。

しかし、私は実際に 3000 年前の木製の足に戻ります。面白いのは、人間がテクノロジーを使用して自分自身を拡張する例であるということです。現在、神経プロテーゼや人間と機械の相互作用で見られているのは、珍しいものでも新しいものでもないのです。私たちが常に道具を使ってきたのです。人間以外の動物も道具を使います。フランス・デ・ワールによる「動物は本当に賢いのか」などの本で説明されています。

私たちが現在見ているのは、人間と機械の拡張と強化がテクノロジーを使用して行われるということです。これは新しいことではなく、古代から行われてきたものです。カイロの足についてのもう 1 つの興味深い点は、学術的な報告によると、使用者との相互作用を通じて何度も改良されたということです。実際に、使用者はそれをカスタマイズし、変更し、使用中に修正しました。

これは、道具が使用期間中に適応されるという考えは新しいものではなく、古代から行われてきたものであることを示しています。

あなたはフィードバック パスについて以前話しました。フィードバック パスについて説明してください。

私たちは、人間と機械の関係をどのように見ているかという点で、特別な時代に生きています。誰かが人工肢を使用している場合、例えば、肢体差異や切断された人が人工肢を使用している場合、伝統的に、制御パスに大きく依存しています。つまり、車輪または意図のある感覚がデバイスに渡され、デバイスはそれを理解し、実行します。開閉ハンドや肘の曲げ、ピンチグリップで鍵を握るなどの動作です。私たちがしばしば見落とすのは、フィードバック パスです。

現在、商業的に配布されている多くの人工肢では、デバイスから人への情報の流れは、機械的な結合、デバイスが与える力の感じ方、またはモーターの音を聞いたり、デバイスが動くところを見たりすることによって行われます。私たちが現在見ているのは、人工肢から人への情報がよりよく伝わる方法を見つけるための、世界中での素晴らしい取り組みです。特にエドモントンでは、神経系のリワイアリング、ターゲット化された神経再生などの技術を使用して、パスを支援するための多くの素晴らしい研究が行われています。しかし、機械学習がフィードバック パスとの相互作用を支援する方法について考えることは、まだ発展途上の研究分野です。

機械学習が、デバイスが世界について多くのことを知覚し、予測するシステムを支援する方法については、興味深いトピックです。デバイスが情報を人に効果的に伝える方法についてはどうでしょうか。機械学習がそれを支援する方法についてはどうでしょうか。私はこれが素晴らしいトピックだと思います。なぜなら、制御パスとフィードバック パスの両方が適応し、デバイスと人によって互いのモデルが構築されると、実際に奇跡的なことが起こります。情報をほとんどの努力もバンド幅もなく、伝えることができます。

これにより、人間と機械の協調の新たな領域が開けられます。特に、神経プロテーゼの分野では、実際に、私たちがこの分野を研究し始めることができているのは、奇跡的な時代です。

これらの義肢は将来 3D プリントされるでしょうか。製造はどのように進むと思いますか。

私は、それについて推測するのが最も適切な人ではないと思います。ただし、現在、神工プロテーゼ デバイスの商業提供者が、3D プリントやその他の形状の在庫製造を使用してデバイスを作成することが増えています。さらに興味深いのは、3D プリントがデバイスの提供方法に不可欠な部分となり、デバイスを使用する人々に最適化するための重要な部分となっていることです。

追加の製造や、病院でのカスタマイズされた義肢の装着は、常にリハビリテーション技術を必要とする肢体差異の人々へのケア提供の一部です。私は、製造者がデバイスをカスタマイズするための多くの作業を行っていることを見ており、病院でのみ行われていたのではなく、デバイスが使用する人々のニーズを正確に満たすデバイスを作成する機会があります。そうすることで、人々は自分たちが表現したいように表現し、自分たちが生きたいように生きることができます。私たちが考えるハンドの使用方法ではなく、デバイスが使用される日常生活に焦点を当てています。

あなたは 120 を超える論文を書いています。私たちが知るべき論文はありますか。

最近の論文は、神経コンピューティングの応用において、人間と機械が相互作用するための枠組みについて私たちが提案してきた考えの氷山の一角を表しています。コミュニケーション資本についてです。この論文は、最近公開されました。

この論文では、私たちの視点を、予測がリアルタイムで学習され、維持される人工肢が人間と相互作用する方法について示しています。人によって構築され、人によって維持される資本、つまり資源を形成する方法についてです。以前、私は、人間と機械が互いのモデルを構築し、リアルタイムで経験に基づいて適応し、双方向のチャンネルで情報を交換するときに、実際に奇跡的なことが起こることを示しました。

あなたは、コミュニケーション資本について説明しました。コミュニケーション資本とは何ですか。

コミュニケーション資本は、人間と機械が相互作用する際に構築される資源です。私たちが現在見ているのは、人間と機械が互いのモデルを構築し、リアルタイムで適応し、双方向のチャンネルで情報を交換することです。実際に、人間と機械は、資本を形成することができます。資本とは、予測のことです。予測は、人間と機械が互いのモデルを構築し、リアルタイムで適応し、双方向のチャンネルで情報を交換することによって形成されます。

これにより、人間と機械は、情報をほとんどの努力もバンド幅もなく、伝えることができます。実際に、人間と機械は、資本を形成することで、情報を伝えることができます。コミュニケーション資本は、人間と機械が相互作用する際に構築される資源であり、情報を伝えるための資源です。

あなたは、ブレイン マシン インターフェースについて話しました。コミュニケーション資本について話したことと関係があるのですか。

はい、ブレイン マシン インターフェースは、コミュニケーション資本について話したことと密接に関係しています。ブレイン マシン インターフェースは、人間の脳と機械を接続する技術であり、人間が機械を制御することができます。コミュニケーション資本は、人間と機械が相互作用する際に構築される資源であり、情報を伝えるための資源です。

ブレイン マシン インターフェースは、コミュニケーション資本を形成するための重要な技術です。ブレイン マシン インターフェースを使用することで、人間と機械は、リアルタイムで適応し、双方向のチャンネルで情報を交換することができます。実際に、ブレイン マシン インターフェースは、コミュニケーション資本を形成するための重要な技術です。