Googleの人工知能は信じられない速度で進歩している

感覚の発達から歩き方の学習まで、Google の DeepMind AI は驚異的な進歩を遂げています。すべてはどこから始まったのでしょうか?

DeepMind は 2010 年に英国で設立され、2014 年に Google に買収されました。5億ドル。彼らです現在AIの世界的リーダー（人工知能）の研究。

DeepMind は、「AI の限界を押し上げる」こと、「複雑な問題を解決する方法を教えられなくても学習できるプログラムを開発する」ことを目指しています。

DeepMind AI プログラムはどのような発展を遂げましたか?

Google の AI は、2016 年後半、人間の対応なしで新しいことを自ら学習していました。ピクセルを制御する能力が向上しましたまた、これまでの経験に基づいて、ゲームで得られる報酬を認識する方法も学びました。

今年の2月には、Googleが作成したアルゴリズムDeepMind の開発チームは、AI が「化学構造に基づいて特定の分子の匂い」を判断できるようにし、プログラムに嗅覚を与えました。

6 月初旬、Google は DeepMind の別のプロジェクトである自動機械学習 (AutoML) を発表しました。これにより、Google の AI は特定のタスクでトレーニングおよび評価できる基本モデルを作成できるようになりました。たとえば、動き方を学習するとき（詳細は後述）、AI は人間と同じように歩くことができる足のあるアバターを作成しました。これがベースモデルです。課題は移動です。 AI は動こうとすればするほど学習が進み、モデルを滑らかに動かしてタスクを遂行する最適な制御方法を見つけ出すことができます。この記事が公開された時点では、自動機械学習は音声認識と画像認識にのみ使用されており、実行時には Google のエキスパートを上回っていました。音声認識タスク、これは、話しかけられた単語やフレーズを理解するコンピューターの能力です。したがって、Siri に質問すると、Siri は音声認識を使用して、ユーザーが何を探しているのかを正確に判断するために、ユーザーの言葉を機械可読形式 (別名データ) に変換します。

今月初め、DeepMind AI走ったりジャンプしたりすることを自ら学習した。ポイント A からポイント B に移動するという単純なインセンティブを持つビデオ ゲームで、プログラムによってアバターが作成され、それを利用して、途中に投げ込まれたさまざまな障害物での歩行、走行、ジャンプの動作を模倣しました。これらすべては人間の介入なしで行われました。プログラムにはインセンティブと目標が与えられ、残りは歴史となりました。

1 週間も経たないうち、6 月 20 日水曜日、Google AI システムはなんとか同社のデータセンターの 1 つの冷却コストを 40% 削減します。これはエネルギー消費の問題にとって大きな前進です。 DeepMind Web ページの記事では、同社が 20 年間エネルギー使用量の削減に注力してきたと述べられています。記事では、「DeepMindの機械学習を自社のGoogleデータセンターに適用することで、冷却に使用するエネルギー量を最大40パーセント削減することに成功した」と述べられている。言い換えれば、Google とカラフルな G 傘下のすべての企業は、エネルギー効率を向上させることができるようになります。

Google は、AI 技術向けにますます複雑なアルゴリズムを開発する研究を続けています。彼らは未来のロボットの覇者を生み出し、超高度な自己学習技術によって私たちが知っているような終末をもたらしていると言う人もいるかもしれないが、その発展に興奮せずにはいられない。

これはどのように機能するのでしょうか?

DeepMind の AI 学習プロセスは主に次のもので構成されます。簡単なゲームをする。昨年 12 月、チームはロジック、アイテムの拾い上げ、観察に重点を置いた迷路スタイルのゲームを使用していました。

4月には、出版物を支援するために「パフォーマンスに影響を与える要因」（壁、木、建物、人々、他のプレイヤーなどの障害物）の分析を伴うシミュレート環境（ゲーム内の風景や場所に相当します）の改善についてリリースされました。 AI は「何百ものタイムステップの未来」を効率的に計画、予測し、行動します。言い換えれば、AI は、行動に至る 100 歩前に、何が起こるのか、どのように行動すべきかを予測することができます。これは、Atari ゲーム、3D カー レース ゲーム、その他の迷路を使用して行われました。これらのさまざまなゲームやシミュレーターを通じて、ボットはその動作を事前に予測して修正することができ、その結果は「探索を改善するために使用でき、多くの多様な環境に適応できる」ことができました。

基本的に、DeepMind AI プログラムはシナリオまたはゲームに組み込まれ、報酬を伴う目標が設定されます。このプログラムは、人間の介入なしに当面の問題を解決するためにさまざまな戦術をテストし、試します。 DeepMind AI は、現実世界のいくつかの問題への取り組みに成功しており、地球上で直面する大きな問題の解決を支援するために世界中で活用されています。

なぜこれが重要なのでしょうか?

DeepMindのWebサイトでは、研究の理由として、気候変動、医療、エネルギー利用など、遅々として進まない問題に取り組む試みを挙げている。

高度な AI について聞くとき、私たちの多くは Apple の Siri や Amazon の Echo を思い浮かべます。これらはコマンド、質問、フレーズを処理し、それに応じて行動し、スケジュールを設定したり、音楽を再生したり、アイテムを購入したりすることができます。

しかし、ディープマインドは私たちの旅をガイドしてくれる単なるフレンドリーなキャラクター以上のものです。それは、私たちのテクノロジーの進歩だけでなく、今後数十年で私たちがどこに到達できるかということの象徴でもあります。多くの人が知的人工生命の存在を恐れていますが（アイロボットやターミネーター風の黙示録から来る恐怖）、多くの人は、廃棄物、エネルギー使用量を削減し、健康と医療を改善できる人工知能の使用によって私たちの福祉の未来が改善されることを期待しています。ケアなど。