【講演レポート】スタンフォード大学 櫛田健児氏⑧

Silicon Valley-New Japan Summit公式視察団

アルゴリズム革命の衝撃とシリコンバレー:ディスラプションを起こし続ける経済圏 ⑧

スタンフォード大学 アジア太平洋研究所リサーチアソシエート
櫛田健児 氏

AIの流れ

AIというのはその延長上にある流れに乗っているといえます。
1880年代から機械式計算機が発明されて戦後まで使われていましたが、情報の蓄積能力と処理能力をそのような計算機で行っていて、1950年代頃は、NASAのトップの科学者がこれの機械を使って、水爆つくっています。
その後、スーパーコンピューターがようやく出てきて、ついに半導体が発明されてIBM1955年のスーパーコンピューターができたらメモリは当時10キロバイト。私も当時Macで10キロバイトのExcelファイル探したら50名分の名前・所属・メルアドこれぐらいでした。そのようなものです。その後、ハードディスクが発明されました。
冷蔵庫よりも大きいハードディスク5メガバイト。2005年最初出た時は私も感動したものです、128メガバイトのmicroSDがこんなに小さくなったと。128ギガのやつが一昨年普通に出回っていましたが、9年たったらあっという間に1,000倍になっていました。

ちなみに来年にはメモリが倍になるとわかっています。例えばスタンフォードでもヒトゲノム分析の研究などでは、今計算できるところはこれだけ、ここのところはまだちょっとできないけど、これはあとでできるという、再来年できると仮定してそのアウトプットをプラグインできるようなプロジェクト設計というのは普通にやっています。そのプロセッシングパワーが足りないからこれができません、というのも技術的には理由になってないのです。

AIとIA労働はどうなるかという議論、冒頭に少し申し上げましたけれども、よく聞く議論ではAIが台頭するとこのような仕事が失われますと言われます。ローエンドの労働が自動化されるので、みんなハイエンドになりましょうという議論があります。いろんな仕事を並びあげて、この仕事は自動化される、この仕事は自動化されると足し算をしていくので、5年後には70ミリオンぐらいチップがなくなりますとやたら具体的な数字が出てくるのでけど、この考え方は完全におかしいですね。

といいますのも、AIの設計パラダイムには人間を視野に入れないAIとあくまで人間を高めるようなIA、インテリジェンスオグメンテーション、この2つの大きなパラダイムを視野に入れなければいけません。IAというのはローエンドのロースキルの人に、ハイエンド、ハイスキルの仕事をさせるような仕組みですね。

今実用化していてアメリカでもこのへんで話すと人気のコマツの例ですが、初心者でも熟練の技ができるようになるような仕組みですね。例えば斜面を円の動きで掘らなきゃいけないのは10 年ぐらいの熟練がなきゃできないらしいのですが、いろんなところにセンサーをつけることによって3Dマッピングをドローンから撮ったものを元に分析し、初心者でも誤差なく測量できるようになりました。

ディープマインドについても、CTスキャンの解析をお医者さんと比べた実験があります。ディープマインドのほうが解析の正解率が高かったという結果が出ました。これまで熟練が必要とみなされていたハイエンドの仕事でも初心者ができるようになります。
そうなると、医者は失業するのか、となりますが、そうではありません。これまで限りのあった手術数が増えたり、もうちょっと睡眠をとってミスを減らすとか、それによって色々できることが増えるわけです。

講演時のプレゼン資料は下記よりダウンロード頂けます。
https://event.jma.or.jp/algorithm_revolution

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