Removing the Constraints of Human Knowledge (CIMdata Blog)
CIMdataのエグゼクティブコンサルタント、
キース・ミエンテス (Keith Meintjes) 博士は最近、
人工知能と機械学習についての意見を共有。
要約："人の知識は私たちの想像力とイノベーションの制約だと言うのは大胆なことです。企業の人的資本、企業の知的財産、企業の集団的知識のおかげで企業が成功するということは、私たちすべてが知っているのではないでしょうか？多分、わたしたちは知識は阻害要素になることも知っています。” Dr. Keith Meintjes, CIMdata
みなさんのお仲間と共有することを忘れずに、またみなさんのお考えをキースさんに伝えましょう！
以下に抄訳：
人の知識は私たちの想像力とイノベーションの制約だと言うのは大胆なことです。
先週のDr. Pedro Marcalとの会話で私は思い出しました。Pedroは、MSCが買収して以来、初めての非線形有限要素コードMARCの作者です。現在、Dr. Marcalは80歳で、コンポジット材料のための彼自身の非線形FEソルバーに最適化技術を適用するPythonスクリプトを書き続けています。
碁は、何千年も対戦されている東洋のゲームです。これは、ボード上にトークンを置くことを必要とします。ルールは単純ですが、チェスよりも習得が難しいゲームであると多くが言っています。 成功した碁打のコンピュータプログラムは、人間の戦略の編纂と過去に専門家が演じたおそらく10万ゲームものデータベースを使って構築されました。このプログラムは数ヶ月かかって構築され、熟練したプレーヤーのほとんどを破ることができます。
しかし、人工知能と機械学習は新しいレベルに進化しました。2017年には、プログラムに与えられた唯一の知識がゲームのルールであるというアプリケーションが作成されました。その後、アプリケーションはそれ自身との対戦によって「学習」されました。 数日のうちに、アプリケーションは人間の専門家と以前のコンピュータプログラムの両方をほぼ100％打ち破ることができました。それは未知 (または、おそらく、忘れられた) の戦略を発見したことです。
ここにWebの記事 (https://www.theverge.com/2017/10/18/16495548/deepmind-ai-go-alphago-zero-self-taught) と “Nature" のオリジナルテクニカルペーパー (https://www.nature.com/articles/nature24270.epdf) があります。Web記事の言葉には「人間のデータを使用することなく - いかなる方法でも人間の専門知識を使用することなく - 人間の知識の制約を実際に排除した」とあります。
それは本当に大胆な発言です。企業の人的資本、企業の知的財産、企業の集団的知識のおかげで企業が成功するということは、私たちすべてが知っているのではないでしょうか？多分、わたしたちは知識は阻害要素になることも知っています、つまり「私たちはいつもそうしてきました。」
私はこれらが、特に製品開発、最適化、およびデザインスペースの探索のための非常にエキサイティングな展開だと思います。このようなアルゴリズムは、我々が想像することのできないデザイン・設計を達成するという見込みを提供するものです。
これはワクワクすなものですが、恐ろしいものでもあります。潜在的に、イノベーションは民主化されています。みなさんのこれまでの経験はもはやあまり重要ではないものになってしまいます。
みなさんのお考えをお知らせください。
キース・ミエンテス (Keith Meintjes)
以上