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「Innovators Under 35 Japan」2024年度候補者募集中！

人工知能（AI）

医療AIを加速、因果関係を判定する新アルゴリズム

複数のデータセットにまたがる事象の因果関係を見抜くことができる手法を英国の研究チームが開発した。量子暗号にヒントを得たもので、大規模な医療データベースに適用することで、医療診断AIの精度を高めるのに役立ちそうだ。
AIはまだ自然言語を理解できていない、AI2が新評価テストを提案

深層学習に基づく自然言語処理技術は最近、長足の進歩を遂げているが、人工知能（AI）は読んだ文をどれだけ本当に理解しているのだろうか？アレン人工知能研究所（AI2）の研究チームは、機械が文の意味をどれだけ理解しているのかを評価するための新たな大規模データセットを作成し、最先端の言語モデルでテストして人間の結果と比較した。
「説明可能なAI」はなぜ透明性を高めるだけではダメなのか？

深層学習の人工知能（AI）システムがさまざまな分野で使われるようになるにつれ、ブラックボックス批判が高まっている。だが、AIをただ「説明可能」にするだけでは不十分だ。
深層学習だけで作られたAIが信用できない理由

深層学習は万能薬ではない。ニューヨーク大学のゲイリー・マーカス教授（ウーバーAI研究所元所長）は、より広い視野を持って安全なAIを構築するべきだと訴えている。
IBMがAI討論システムを改良、BERT採用で実用化へ一歩近づく

IBMは、「論証マイニング」と呼ばれる手法を用いて、多くの情報源を検索し、あらゆる根拠を使って議論を組み立てられる人工知能（AI）システムを構築している。議論を通じて人々とコミュニケーションを取れるバーチャル・アシスタントは、人々がより良い意思決定を下すのに大いに役立つだろう。
ディープフェイク・ツールの「正しい」作り方

画像や音声を作り出す合成メディア技術の進化に伴い、「ディープフェイク」が社会問題化しつつある。未来に貢献するテクノロジーにするには、悪用を防ぐための「努力」が必要だ。
ディープマインド、改良型強化学習AIと脳の類似をマウスで確認

グーグルのAI子会社であるディープマインドは、改良した強化学習アルゴリズムが、ドーパミンが脳の学習を手助けする際の神経細胞の振る舞いと一致することを示す研究を発表した。この結果は、AI研究の現在の方向性が正しいことを示すと同時に、神経科学の研究者に新たな知見を与えてくれるだろう。
バイドゥの言語モデル、「中国語」応用でグーグル、MS抜く

中国のテック大手であるバイドゥ（百度）は、人工知能（AI）による自然言語理解のコンペで、グーグルとマイクロソフトを抑えて首位に立った。バイドゥの快挙は、元々英語向けに開発された言語理解の手法を中国語に適用する際の改良に基づくものであり、AI研究における多様性の重要さを示している。
人の動きを真似る二足歩行ロボ、「学ぶ」への一歩

人・機械インターフェイス（HMI）を使って人間の足の動きを模倣するロボット・システムをMITとイリノイ大学の研究チームが開発した。ロボット工学の課題である自律型ロボットへの応用が期待される。
賢くなった「Siri」が採用する、プライバシー保護のアプローチ

プライバシー保護に力を入れるアップルは、Siriで「協調機械学習」と呼ばれる手法を採用。他人の声との「聞き分け」を可能にしている。
顕在化した「AI倫理」問題 2020年は行動の年に

2019年はかつてないほど、人工知能（AI）の倫理的問題に関する話題が多い年であった。その取り組みはまだ緒に就いたばかりだ。
成熟するAIコミュニティ NeurIPSで感じた変化

もっとも有名なAI研究会議である「神経情報処理システム（NeurIPS）」がバンクーバーで開催された。ここ数年のAIブームで「お祭り」化していたNeurIPSだが、参加者の多様化が進み、社会的なテーマへの関心が高まるなど、確かな変化が感じられた。
米国立研究所、iPadより巨大なAIチップ搭載機をがん研究に導入

深層学習に代表される人工知能（AI）関連技術に期待されているのが、創薬や材料科学などの科学研究分野での応用だ。膨大な計算時間の短縮のために「ハードウェア革命」が求められる中、米アルゴンヌ国立研究所は巨大な「AI専用チップ」搭載コンピューターを導入した。
アップル・カード問題、本質は「性別を問わない」性差別

アップル・カードの利用限度額問題に端を発して、人工知能（AI）による与信の問題点が明らかになった。与信審査に性別を持ち込むのは米国では違法だが、最新研究によると男女別のモデルを作成することでバイアスを是正できるという。
その曲を聞くと気分がよくなるのはなぜ？機械学習で解明する新研究

機械学習により、どの音楽的要素が人間の身体的、情緒的反応をどう引き起こすかが分かるかもしれない。将来的には、依存症治療やセラピーにも利用できる可能性がある。
「察するアレクサ」への転換アマゾン幹部が語った、 AIアシスタントの未来

「アレクサ」と呼びかけなくても、ユーザーのあらゆるニーズを察知し、生活全般を支援する——。そんなAIアシスタントの未来へ向けた取り組みをアマゾン・アレクサ部門の研究責任者が語った。
ルービックキューブを解くロボットハンドは汎用ロボへの一歩となるか？

ルービックキューブを片手で解くロボットハンドは、近年注目を集めるロボットと人工知能（AI）の融合を進める研究成果として大きな注目を浴びた。画期的な成果だが、汎用ロボットに近付いたというオープンAIの主張には疑義を挟む研究者もいる。
ナスダックが不正監視に深層学習、アナリストの負担を軽減

ナスダック株式市場に、取引の不正行為を検知するための深層学習システムが導入された。統計やルールを利用して市場の不正行為の兆候を警告する既存のソフトウェア監視システムに追加する形で取引を監視し、人間のアナリストと協働することで、不正行為の検知能力を漸次高めていく。
ロボット版「イメージネット」目指す、UCバークレーの巨大映像DB

ニューラル・ネットワークを用いてロボットに新しいタスクを学習させようとすると、大量の学習用データを用意する必要がある。カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ロボットを動かすニューラルネットを訓練するための映像を大量に蓄積した公開データベースを作成しようとしている。
AI訓練コスト「ムーアの法則超え」、劇的増加に警鐘

近年、人工知能（AI）が目覚ましい成果をあげるのに伴い、必要とされるコンピューター・リソースが劇的に増加していることが、オープンAIによる最新の分析で明らかになった。潤沢な資金を持つ民間企業に大学の研究室が太刀打ちできなくなるうえ、二酸化炭素の排出量の増加にもつながる恐れがある。
米陸軍「軍用ロボット犬」開発プロジェクト、10年間の研究成果を披露

米国陸軍研究所（ARL）は、人間の兵士と協力して戦場で動作するロボットの開発を目指す10年間のプロジェクトの成果を披露するイベントを開催した。これらのロボットは、深層学習や知識ベースなどを組み合わせたハイブリッド・アプローチを駆使して命令の内容を理解し、最小限の監督でタスクを実行できる。
ディープマインドのAIが新記録、「スタークラフト」で上位0.2％に

リアルタイム戦略ゲーム「スタークラフト2」でプロプレイヤーに初勝利したディープマインドの最新学習アルゴリズム「アルファスター」は今や、ほとんどのプレイヤーに対し、安定して勝利を収められるようにまでなった。強化学習を改良した同アルゴリズムは、ゲームに限らず、さまざまな用途に適用できる可能性がある。
危険なAI技術はどう公開すべきか？オープンAIの手法をめぐり議論

オープンAIは大規模な言語モデル「GPT-2」を巡って、段階的な公開という手法を選んだ。フェイクニュースなどの悪用を懸念してのことだ。社会的影響の大きい研究成果をいかに世に送り出すべきか、議論を呼んでいる。
AIの次なる挑戦は「サッカー」、グーグルがシミュレーターを公開

グーグルの人工知能（AI）研究チームは、機械学習アルゴリズムを訓練するためのサッカー・シミュレーターを開発し、オープンソースとして公開している。サッカー・シミュレータは、物理学に基づいた一定レベルの予測可能性があると同時に、制御可能な予測不可能性を備えているので、アルゴリズムの訓練にもってこいだという。
ディープフェイク問題、真の脅威は「フェイク」というレッテル

人工知能（AI）を使って作成した本物と見まがうほどにリアルな映像、いわゆる「ディープフェイク」が社会に及ぼす影響に対する懸念が強まっている。しかし、ディープフェイクの真の脅威は、偽情報を人々に事実だと思い込ませることよりはむしろ、事実を事実だと信じられなくさせることにあるという。

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