これがGoogleが人工知能のビフォー・アフターをマークしたい方法だ

人工知能（AI）の進歩は止まらない。現在、アルゴリズムは多くの日常業務の背後にあります。携帯電話で良い写真を撮ることから、仮想アシスタントに何かを依頼することまで。 Google はこれを 20 年間使用しており、そのすべての経験をPathways と呼ばれる次世代アーキテクチャで活用する準備が整いました。

Google は 2001 年に人工知能への取り組みを開始しました。当時、機械学習技術により、ユーザーが検索語のスペルを間違えた場合でも正確な結果を提供できました。これが、ほぼすべてのサービスとアプリケーションに展開する出発点でした。しかし、この間ずっと同じトレーニング方法が使用されていました。

スパムなどの問題ごとに、新しい人工知能モデルがゼロからトレーニングされます。つまり、以前のソリューションで学んだことを拡張するのではなく、非常に特殊な新しいソリューションが作成され、それにはリソースと時間が必要になります。これはこれまで非常に便利でしたが、完全に効率的ではなく、進化が必要です。

今日の課題に備えた道筋

「新しいスキル（たとえば、縄跳び）を学ぶたびに、学んだこと（バランスの取り方、ジャンプの仕方、手の動きの調整方法）をすべて忘れて、新しいスキルをそれぞれから学び始めたらどうなるか想像してみてください。何もない」と、人工知能を訓練するための現在の方法に関して Google を例に挙げています。

この結果は？問題を解決するための非常に特殊なモデルが何千もあります。しかし、これは Pathways アーキテクチャによって終焉を迎える可能性があります。これにより、現在の高度に個別化されたアプローチと比較して、「単一のモデルで数千または数百万のことを行う」トレーニングが可能になります。また、毎回最初から始める必要がないため、古い方法よりもはるかに効率的になります。

Googleは、Pathwaysは「既存のスキルを活用して組み合わせることで、新しいタスクをより迅速かつ効果的に学習できる」と述べている。同社は、建築におけるこの人工知能を哺乳類の脳として考えています。つまり、さまざまなタスクを処理できます。最も単純なものから最も複雑なものまで。

Googleと複数の「感覚」を持つ人工知能

現在の人工知能モデルは、非常に特殊であることに加えて、単一の「感覚」に焦点を当てています。つまり、一度に 1 種類の情報を処理します。彼らはテキスト、画像、または音声を受け取ることができますが、個別に、特定のタスクを実行する能力を制限し、偏見をもたらすものです。

現在、Pathways は現行モデルの限界を脱却することも目指しています。この目的を達成するために、視覚と聴覚の同時処理を可能にするマルチモーダル モデルの開発が進められています。そのため、Googleのシステムは、動物が走っている動画を見たり、音を聞いたり、「ヒョウ」という言葉を読んだり、誰かが「ヒョウ」と言ったりした場合に、ヒョウを識別できる可能性がある。

Googleによれば、今日発表されたような進歩により、人工知能は病気、不平等、気候変動などの課題に対処するのに役立つ可能性があるという。実際のところ、同社は統合マルチタスク モデル(MUM) にも熱心に取り組んでおり、検索結果の改善に非常に役立つことがすでに示されています。