GoogleのAI AutoMLはAI NASNetを改良しました。 (画像出典: Google)
発明家で未来学者のレイ・カーツワイル氏は、しばらくの間Googleのエンジニアリング部門のディレクターを務めてきたが、カーツワイル氏のことはいわゆるシンギュラリティの予測で知られている人が多いだろう。これは、機械や人工知能が人間には理解できない速度で最適化および改善される理論上の時点です。
AI の危険性を警告する人々にとって、これは恐ろしい考えですが、他の人々にとっては、AI が人間よりも効果的にほとんどすべての問題を解決できる素晴らしい未来の始まりです。
AI AutoML が NASNet AI を改善
現在、Google はおそらく AutoML プロジェクトでこの開発に向けた第一歩を踏み出したと思われます。開発者は、NASNet と呼ばれる人間が作成した AI のコンポーネントをより効果的なバージョンに置き換える「子」を作成するタスクを AI に与えました。 NASNet は、リアルタイム ビデオ内で人、車などのオブジェクトを検出する役割を果たします。
AutoML は NASNet の結果をレビューし、小さな変更を何千回も加え、最終的に NASNet がこの分野の他のすべてのシステムよりも優れたパフォーマンスを発揮できるようになりました。 Google の AI 研究者によると、NASNet は現在 82.7% の確率で正しく、これまでに公開されたすべての認識システムの結果よりも 1.2% 優れています。このシステムの効率も 4% 向上しています。
AIには倫理基準が必要
NASNet のようなシステムは、たとえば自動運転車にとって重要ですが、もちろんあらゆる種類の監視も大幅に拡張できる可能性があります。うるさい未来主義したがって、電気電子学会 (IEE) がすでに提案しているように、AI の倫理基準を策定することが重要です。多くの政府も AI の使用を規制しようと取り組んでいます。
人間がAI開発の方向性をコントロールし続ける限り、より優れたAIを生み出すAIはデメリットよりもはるかに多くのメリットをもたらす可能性がある、と少なくとも未来主義は結論づけている。
