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【新】人生をラクにする「生命科学的思考」のススメ
NewsPicks編集部
野口 竜司株式会社ZOZOテクノロジーズ VP of AI driven business
「生命科学的思考」、大変素晴らしいアプローチです。 この記事を読んで頭に浮かんだのは次の二つ。 (1)遺伝子は予測系AIにおける正負の閾値を決定するような役割を持っていそう。 AIの研究をしていると、予測結果をどの閾値で正とし、負とするのかというお題にぶつかります。例えば、「心地いいと思うか/思わないか」「美味しいと思うか/思わないか」「腹が立つか/立たないか」など、人間はそれぞれにおいて、二つの選択肢(もしくは多数)から無意識にいずれかを選択しているわけです。選択肢のうち、どちらを選ぶか(自然とそう思うか)は、人によって閾値がことなるはずです。これは人生経験によるところと、一部遺伝子によるのものもあるのでは?と感じました。 (2)時間的視野と空間的視野はAIにも必要に 現代のAIは、短期的・近視眼的に判断する傾向にあると、わたしは思います。この記事における、時間的視野と空間的視野がAIの判断にも加わってくると、どの時点での誰のための正解なのか?という視座においてAIが最適解を導いてくれるようになります。 あらためですが、人の研究はそのままAI研究にもつながるのだなと思わせてくれた記事でした。
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LINE、『英語に匹敵する』超巨大言語モデルを日本語で開発へ 用途に特化しない汎用型
Engadget 日本版
LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発 新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に
LINE Corporation
「コップに水を入れて」という指示がAIにとって超複雑な理由
PRESIDENT Online:「仕事人×生活人」のための問題解決塾
野口 竜司株式会社ZOZOテクノロジーズ VP of AI driven business
「コップに水を入れて」という指示がAIにとって超複雑であることを例に、現代のAIのできることが単一的であるかを理解しやすい記事でした。 AIが行うタスクの単一性を解消するために取れるとしたら以下の2つのアプローチではないかと思います。 (1)複数のAIを組み合わせる (2)累積報酬による学習(強化学習)を取り入れる 「(1)複数のAIを組み合わせる」では、指示を受けて最良の実行を行うまでの間に複数のAIモデルを経由して答えを出すという考え方です。例えば、「コップに水を入れて」という言語において、ありえる意図のパターンを近い順にリスト化するAIをワークさせ、その後に各意図パターンごとの指示に対して、正しいであろう確率を置かれている状態や環境を加味してスコア化する。そして実行して見てからの依頼者からのフィードバックを(時には不機嫌そうな表情)を受け取るといった感じでAIをリレーしていくイメージ。 「(2)累積報酬による学習(強化学習)を取り入れる」については、指示を受けてから実行をおこなった結果、得られる報酬(例えば依頼者に褒めれられるなど)を計算し、報酬が最大化するように学習するアプローチ。言葉の解釈の精密さというよりも、実行したのちの結果を反復的に学ぶスタイル。 これ以外にも様々なアプローチがあると思いますが、少し先のAIは、複雑と思われるお題についても簡単に応えられるようになっていくのだと思います。 なお、「3歳児への教育」や「犬の訓練」など、ヒントに学習方式を発展させることで、より複雑なお題への対応力がついていくことでしょう。
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