機械学習:誰もが口にする機械学習ですが、それは何でしょう?

人間の頭脳が収集して管理できるデータの量には限界がありますが、機械はこれを人間よりもはるかにうまく処理できます。では、機械が自分で学習できるようにすることで、機械をさらに賢くしようとしていますが、その目的は何ですか?

• Google I/O 2017:これまでに学んだことすべて
• スマート ホームに投資する理由これが良いアイデアだと考える 4 つの理由

機械学習とは

機械学習 (「自動学習」または「インテリジェント学習」と呼ばれることもあります) は、その名前が示すように、機械またはシステムを独自に学習できるようにすることです。これは、人間が命令を出し、機械が命令を実行する従来のコンピュータ プログラミングとは大きく異なる点です。機械学習では、機械は状況に適応できるため、自ら学習します。これを実現するには、ソフトウェア アルゴリズムだけでなく、先週の Google I/O で Google が発表した TPU チップなど、独自のハードウェア コンポーネントも非常に重要です。

プログラムの進化 (新しいルールの追加) によって既存のコードとの競合が発生し、不安定になる可能性があるため、プログラミングへの人間の介入は完全ではありません。システムがそれ自体で「進化」を行う場合、それは愚かなことは何もしません（理論的には...）。そうは言っても、機械学習は他の多くの分野で開発されていますが、これについては後で説明します.

機械学習と人工知能の違いは何ですか?

機械学習と人工知能は完全に異なる概念ではありませんが、まったく同じでもありません。機械学習は、機械が状況に適応し、独自に進化する能力として要約できます。ある意味で、これは人工知能に必要なプロセスの 1 つであり、自律システムです。

自動運転車の例を見てみましょう。高速道路のコードに従って、地点 A から地点 B に移動できる車です。機械は適応できるため、これには人工知能が関与します。交通状況やさまざまな状況に適応するために学習して観察するようにプログラムされていれば、これは機械学習になります。更新が行われるまで固定されたままである数十億の定義済みルールに従うようにプログラムされていたとしたら、それは機械学習のない人工知能だったでしょう.

明らかに、機械学習は人工知能を改善する可能性が最も高く、長期的に機能するデバイスを提供してくれます。

機械学習のポイントは何ですか?

機械学習の主なポイントは、コンピューター システムが独自に反応して、それ自体またはネットワークをサイバー攻撃から保護できるようにすることです。これには多くの利点があります。たとえば、コンピューター サイエンティストは、攻撃時に問題に対処するために接続する必要がなくなります。他の多くの最新テクノロジーと同様に、機械学習は最終的には誰もが使用できるように主流になり、ニッチな視聴者だけを対象としたままではありません。

これは、機械学習が目指しているルートであり、ご想像のとおり、最初に目にしたよりも多くの共通点を持つさまざまな分野で使用されています。先週の Google I/O 基調講演で、Google はこのコンセプトを Google フォト アプリで使用していると説明しました。後者は、ユーザーがアプリをどのように使用するかから学習し、明らかに携帯電話で利用可能なデータ (写真、名前など) を使用して、ユーザーが期待するエクスペリエンスを提供しようとします。

Google の戦略は Google フォトに限定されません。そのサービスのほとんど (またはすべて?) を統合します。この戦略の顔は、明らかに人工知能の顔である Google アシスタントです。アシスタントは観察したすべてのものから学習し、Google のエコシステムは利用可能な情報の質を高めるだけです (したがって、適応の可能性も高まります)。

• Google アシスタントのヒントとコツ:初心者からエキスパートまで知っておくべきことすべて

興味深いテクノロジーですが、慣れすぎてはいけません

「高度にインテリジェントなマシンの概念を単なるサイエンスフィクションとして片付けたくなる.しかし、これは間違いであり、歴史上最悪の間違いになる可能性がある.リスクを回避する」。これは、機械学習の集大成である人工知能について、物理学者のスティーブン・ホーキングが考えていることです。したがって、この技術の結果は重要ですが、いくつかの要素を視界に入れておく必要があります.

定義上、機械学習は学習するため、(Google の場合のように) ユーザーについて学習することを目的とする場合、もちろん倫理的な問題を自問する必要があり、現代のプラグマティズムと対立することになります。誰か (または何か) が私たちに関する多くの情報にアクセスできることは容認できますか?同僚の Hans-Georg が指摘したように、Google といくつかの米国の機関 (政府部門) もこれらのデータにアクセスできることを忘れてはなりません。

もう 1 つの考慮すべき角度は、これが社会。私の同僚の Stefan が Google I/O の感想で指摘したように、Google アシスタントは一種の「センター」になりつつあり、すべての行動 (道を尋ねる、食べ物を注文するなど) の単一の連絡先になりつつあります。私たちの社会的相互作用への影響 (長期的な影響しか見ることができない) は別として、「考える機械」という概念も考えられます。この技術は人間に取って代わることができるでしょうか?これはサイエンス フィクションとしてではなく、専門的な観点から言えば、機械はすでに多くのタスクで人間に取って代わっており、機械学習はこの勢いをさらに押し進める可能性があります。さらに、Google は、Google I/O の機会を利用して、求職者ポータルである新しい Google Jobs サービスを開始したため、これが雇用に与える影響を非常に認識しています。

結論として、明らかな事実を忘れないようにしましょう。テクノロジーは、それを作成した人のルールに従います。善に使えれば悪にも使える。もちろん、私たちは (機械主導の) 宇宙であるターミネーターに住んでいるわけではありませんが、サイバネティックスの衝突はまったく異なる方法で進化する可能性があります.

要するに、機械学習システムは非常に有用であり、その先には長い未来がありますが、それに伴う時間の節約と労力の節約は軽視されるべきです.

機械学習が最も役立つのはどこだと思いますか?それはどこに最も影響を与えるでしょうか？以下のコメントでご意見をお聞かせください。