スカイネットはもうすぐそこか？グーグルのニューラルネットワークを解説

機械が物事を学ぶことは全く新しいことではありません。バッチファイルにいくつかの指示を入力すれば、実行するプログラムでコンピュータにほぼ何でも指示できます。ウェブカメラと顔認識ソフトウェアを手に入れれば、コンピュータがあなたの顔を認識できることが明らかになります。しかし、ここで説明されているすべてのことは、コンピュータの「思考」の結果ではありません。せいぜい、今日の平均的な家庭用コンピュータは思考をエミュレートすることができます。しかし、世界中のチームで人間の思考を機械に再現する方法を開発している人々がいます。彼らは両方の世界の最良の部分を組み合わせて、私たちが周囲の世界を捉える直感的な方法を模倣する新しい学習の形を作り出しています。

多くの人が人工知能の影響を恐れている一方で、誰もがそれを機械の進化の頂点として敬意を表しています。人間の直感や抽象的思考に近い機械を作るための追求で、私たちはどれほど進んできたのでしょうか？グーグルのブレインチームが何をしているのか、そして人工ニューラルネットワークが技術が私たちと日常的にどのように相互作用するかにどのように影響を与えるかを見ていきます。

人工ニューラルネットワークとは？

中立ネットワーク-シナプス

人工ニューラルネットワークは、簡単に言えば、人間が物事を学ぶ方法に触発されたアルゴリズムを使用するシステムです。現在、パソコンは習慣の機械です。結果が意味をなさなくても、1つのラインを厳密に追い続けます。たとえば、ウェブサイト上の消費者行動を分析するコンピュータシステムは、多くの訪問者が各ページの右上隅にあるリンクをクリックすることを示すことができますが、それがなぜ起こるのかを説明することはできません。生データを処理する方法を適応させて、意味を引き出すことはできません。

「完璧な」人工ニューラルネットワークは、直面しているデータに合わせて情報処理の方法を適応させることができます。これは、ルールベースのプログラミングが非常に非効率的な視聴覚処理に特に役立ちます。アメリカ人がオーストラリアのアクセントを理解するのにほとんど問題がないのに対し、コンピュータは同じタスクを行うのにもっと苦労するかもしれません。人工ニューラルネットワークは、コンピュータがオーストラリア人の話し方の違いを私たちと同じように解釈できるように設計されています。トーンや発音の変動を拾い上げ、文脈を構築し、文中で伝えられる他の情報でギャップを埋めることによってです。これを単純なプログラミングで行うのは、見た目よりもはるかに難しいです。

グーグルブレインとは？

ニューラルネットワーク-抽象

グーグルブレインは、大規模な深層学習に焦点を当てたプロジェクトです。このプロジェクトには、データセンター内の16,000のCPUコアが協調して動作し、効果的に「学習」し「理解」することができる機械を作成するための膨大な量の機械が含まれています。上の画像は、ネットワークが作成した「絵」です。どこからもデザインを「コピー」したわけではなく、単にどの画家でもするように抽象的に構築したのです。

このプロジェクトの最も注目すべき成果の1つは、ネットワークが猫を検出する能力です。現代のコンピュータは、あなたの娯楽のために猫のビデオを簡単に表示できますが、何を見せているのかを理解することはできません。誰も自分のコンピュータが猫が何であるかを知っていることを期待していません。しかし、彼らは世界中で毎日何百万回もこれらのふわふわした小さな生き物のビデオを表示し、その存在を全く無視しています。あなたがこれを読んでいるコンピュータは、おそらくただの栄光あるインタラクティブテレビに過ぎません。グーグルは、静止画像の中の猫を指摘できるシステムを作成することに成功しました（猫が何であるかについての事前の指示なしに）。これは、情報時代において私たち全員を一歩前進させる比類のない成果です。

ニューラルネットワークの応用

あなたのそばに、仕事に連れて行くだけでなく、怪我をしたときには医療を提供するロボットがいると想像してみてください。猫が他の物体に囲まれているときに何であるかを区別できるという単純な事実は、大きな意味を持ちます。小さなスペースに16,000のCPUコアを収めるのは非常に難しいですが、傷を周囲の皮膚から区別すること（そして傷の種類を特定すること）は、ロボットの「医療モジュール」があなたの体に縫合を行うのを助けることを意味します。少し考えてみると、人工ニューラルネットワークは、私たちが生きている間に見ることができるとは思っていなかった技術の偉業につながる可能性があります。もしかしたら、そう遠くない未来に、私たちはロボットを自転車仲間として連れて行き、彼らとサッカーをすることになるかもしれません。すべては、彼らが私たちと同じように適応し学ぶことができる方法のおかげです。

あなたはどう思いますか？私たちの人生の中で「猫検出器」から「ロボット医者」へと進化することは過度に楽観的でしょうか？コメントで教えてください！