パトリック・M・ピラースキー博士、カナダCIFAR AI議長（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人工知能議長、カナダ研究議長（機械知能リハビリテーション）、アルバータ大学医学部物理医学・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設立されたディープマインド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）のフェローおよび理事会メンバーであり、BLINC研究所の共同リーダーであり、アルバータ大学の強化学習・人工知能研究所（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）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、国際的な研究助成金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た2023年のUpper Bound会議で、Amii（アルバータ機械知能研究所）が主催するAIに関する年次会議でインタビューを行いました。

あなたはどうやってAIの分野に入ることになったのですか？あなたをこの業界に引き付けたものは何ですか？

これらは2つの別々の質問です。AIに惹かれることについては、複雑さから構造が生まれ、複雑さが生まれるという美しさに魅了されています。知能は、そのような例の1つです。生物学から生まれるか、機械で複雑な行動が生まれるかは関係ありません。私はそれがずっと魅力的だと思っています。私の長い研究の道のりは、現在私は機械が試行錯誤で学習する分野で仕事をしています。人間と機械が相互作用するシステム、流れの中で人間が経験を積むシステムに至るまで、さまざまな分野を経てきました。私は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研究をしました。

私は、AIが医療診断を支援する方法、機械知能が病気のパターンを理解する方法、またはさまざまな病気が機械の記録にどのように現れるかを調べる方法についても研究しました。しかし、これらはすべて、非常に複雑な行動が単純な基礎から生まれる方法を理解するための長い旅の一部です。強化学習が私に与えるものは、機械が時間の流れの中で自己経験から学習し、非常に複雑な行動を示すことができるという考えです。私が本当に愛しているのは、それが複雑な現象を捉えることができるということです。

スポーツ医学のトレーニングも行いました。スポーツ医学を研究し、現在私は機械知能とリハビリテクノロジーが人々の日常生活を支援する方法を研究しています。非常に興味深い旅です。複雑なシステムや複雑さへの興味と、人間がよりよく生活できるように支援する方法についての実際的な考察とが結びついています。

スポーツはどうやってあなたを義肢の分野に導いたのですか？

スポーツ医学のような分野は、人間の体と、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、他の人が支援する方法、手順やプロセスで支援する方法を研究することです。バイオニック肢や義肢テクノロジーは、人々が生活したい生活を送ること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つのことは実際に密接に結びついています。興味深いのは、バイオニック肢や義肢テクノロジーが、人々が生活したい生活を送ることを支援するデバイスやシステムを構築することです。私が現在共同でリーダーを務める研究所では、機械学習システムを使用して、人々が生活したい生活を送ることを支援する方法を研究しています。

あなたは以前、義肢が人に適応するのではなく、人が義肢に適応するということについて話しました。義肢の背後にある機械学習について話してください。

もちろん。ツールの使用の歴史の基礎として、人間はツールに適応し、ツールは人間のニーズに適応するというプロセスが繰り返されてきました。私たちは今、ツールが人間に適応し、改善する時代にいます。強化学習とその基礎となるメカニズム、時間差学習は、人間と機械が相互作用するシステムを構築する上で非常に重要です。

私がこの例を使用するのは、3000年前の義肢、カイロの足です。現在、私たちは非常に高度なロボットシステムを開発しており、生物学的な体の一部と同等の制御度や自由度を実現することができます。しかしながら、私は3000年前の木製の義肢、カイロの足に戻ります。興味深いのは、人間がテクノロジーを使用して自己を拡張する例であるということです。現在、私たちが神経プロステーシスや人間と機械の相互作用で見ているのは、新しいことではなく、古代から続くものです。フランス・デ・ワールの「動物は本当に賢いのか」という本を読んだことがありますか。

人間とツールの共適応は、非常に長い歴史があります。カイロの足は、使用者のニーズに合わせて何度も改良されました。私の理解によると、カイロの足は、使用者の生涯にわたって固定されたツールではありませんでした。使用中にも改良され、変更されました。人間とツールの共適応は、非常に古い歴史があります。私たちは、人間とツールの関係を研究する上で、多くのことを学ぶことができます。

あなたはフィードバックパスについて話したことがあります。人間と義肢の間の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考える特別な時代にいます。義肢を使用する人は、通常、ツールとして使用し、自分の体の延長として使用します。しかしながら、制御パスウェイに頼るだけで、フィードバックパスウェイを考慮しないことが多いです。機械から人間への情報の流れは、伝統的な方法では、機械の動作や音、視覚的な情報に頼ることが多いです。世界中で、機械から人間への情報の流れを改善する方法を研究することが行われています。特にエドモントンでは、神経系のリワイアリングやターゲット神経再生などの技術を使用して、フィードバックパスウェイを支援する研究が行われています。

機械学習は、システムが世界について予測し、経験から学習することを可能にします。システムが人間に情報を伝える方法を考える上で、機械学習は重要な役割を果たします。人間と機械の両方が、互いのモデルを構築し、適応するシステムを構築することができます。そうすると、情報をほとんど労力なく、バンド幅を使用せずに伝えることができます。神経プロステーシスの分野では、人間と機械の協調性を高める新たな世界が開けられます。

これらの義肢は将来的に3Dプリンティングされる可能性がありますか？製造方法についてどう考えていますか？

私はその点について推測することはできません。ただし、神経プロステーシスデバイスの商業提供者が増えていることがわかっています。彼らは、3Dプリンティングやその他の加法製造方法を使用してデバイスを製造しています。また、病院では、カスタマイズされた義肢をフィッティングすることが常に行われています。将来的には、デバイスの製造者がカスタマイズされたデバイスを提供することが増えます。そうすると、人々は自分に合ったデバイスを使用できるようになります。

あなたは120を超える論文を書いてきました。特に注目すべき論文はありますか？

最近、ネイチャル・コンピューティング・アプリケーションズに掲載された論文は、私たちが10年以上にわたって提案してきた考えの集大成です。人間と機械が相互作用するフレームワーク、特に神経プロステーシスデバイスと人間が相互作用する方法についてです。コミュニケーション・キャピタルについてです。この論文は、私たちが最近掲載しました。

この論文では、予測がリアルタイムで学習され、維持されるプロステーシスデバイスと人間の相互作用について説明しています。人間と機械の両方が、互いのモデルを構築し、適応するシステムを構築することができます。そうすると、情報をほとんど労力なく、バンド幅を使用せずに伝えることができます。私たちは、人間と機械の関係を考える上で、多くのことを学ぶことができます。

あなたはブレイン・マシン・インターフェースの応用についてどう考えていますか？

私の気に入っている応用例の1つは、アダプティブ・スイッチングです。アダプティブ・スイッチングは、人間が日常的に使用するシステムが、多くのモードや機能を切り替える必要があることを利用しています。強化学習を使用して、義肢が人間の動作を予測し、適応することができます。例えば、コーヒーカップを握るために手を開閉する動作を予測することができます。そうすると、人間は、義肢を操作するために、多くの労力や注意を必要とせずに、生活を送ることができます。

これは、コミュニケーション・キャピタルを構築するシステムの例です。人間と機械の両方が、互いのモデルを構築し、適応することができます。そうすると、情報をほとんど労力なく、バンド幅を使用せずに伝えることができます。私たちは、人間と機械の関係を考える上で、多くのことを学ぶことができます。

感謝します。読者がもっと知りたい場合、以下のリソースを訪問してください：

• パトリック・M・ピラースキー博士 アルバータ大学ページ
• Upper Bound AI会議
• Amii（アルバータ機械知能研究所）