世界はますます不安定になっているように見える。信じがたい地政学的な出来事が起こり、世界各地の抗議運動は何もないところから突然生まれたかのように見える。そして、何十年も続けてきたやり方を覆そうとする新技術が毎週のように登場する。出来事は、私たち人間には理解できないほどの速さと複雑さで展開している。
しかし、実際の世界は、ときに感じられるほど混沌としているわけではない。
私たちの周囲にはパターンがあるが、理解できる情報の量、速度、複雑さには生物学的な限界があるため、私たちにはそれが見えない。人間のこうした制約を取り払い、機械知能を使って人間を超える規模でデータを処理すると、構造やパターンが浮かび上がることを科学者たちは見いだしている。混沌は明晰さへと変わる。
私の博士課程での研究は、戦争の背後にある数学的パターン、つまり攻撃の時期、規模、地理的な分布を予測するパターンに焦点を当てていた。膨大な情報を処理し、読み取り、理解するよう機械を訓練すれば、ほかの複雑なシステムにも同様のパターンが現れる。
Primerでの商業活動を通じて、私たちはこの可能性を探ってきた。銀行、情報機関、世界規模の小売企業は、今日生み出される情報に私たちの認知能力が追いつかないため、世界を理解するために当社のソフトウェアを活用している。
機械は、知りたいという好奇心を満たすコストを下げる
人工知能の最も興味深い点は、人間の知能を模倣する能力ではなく、私たちとは異なる視点で世界を見られることだ。機械は人間とは異なる種類の知能であり、だからこそ私たちには見えず理解できないものを見て、理解する。重要なのは、機械が理解したことを私たちに教え、その洞察を共有できるようにすることだ。
たとえば、過去1年間の女性の権利運動における最も重要な出来事を、すばやく把握したいとしよう。人間は高い精度で覚えていられる一方、思い出せる情報の網羅性には限界がある。運動に関係する出来事や人物をいくつか挙げることはできても、全体のストーリーを形づくる重要な出来事、統計、人物について、多くの詳細を見落とす可能性が高い。世界各地で起きた出来事を思い出すのは、まず無理だろう。さらに、あなた自身の固有の偏り――追っているニュースの流れ、居住地域、政治的傾向、年齢――を考えれば、進行中の状況を包括的に描き出すことはできない。
こうした出来事を扱う専門アナリストも同じだ。調査を始めても、すべてのデータに目を通し、重要な局面、関係者、数値、そしてそれらの相互関係を正確に特定するには、何週間もかかることがある。
機械なら、こうした作業をすべて数分で行える。当社のソフトウェアは、女性の権利運動に関連するデータセット内の英語文書33,000件すべてを抽出・分析できた。機械学習アルゴリズムを用いて、Primerは世界各地で起きたすべての出来事を特定し、時刻を記録し、説明を付け、地理的位置を割り出した。
その一連の出来事をデータセット内のほかのあらゆる政治的抗議活動と比較すれば、出来事の展開の仕方に潜むパターンを明らかにできる。
今度は、アナリストとして、過去10年間の上海の政治的出来事に関する中国語の報告書や、過去5年間に試験されたすべての抗がん剤の臨床試験に関する非公開データなど、より複雑な対象を調べる場面を想像してほしい。人手に頼る方法は、ほとんどの組織にとってコストがかかりすぎ、非効率だ。それでも私たちは、答えを明らかにする可能性のある、有用でありながら活用されていないデータを大量に抱えている。
あらゆる情報を対象に、常時この分析を実行できると想像してほしい。そうすれば、世界の現状を人が読める形で表し、継続的に更新するものを構築できる。
まだ始まったばかりだが、機械がこうしたデータをすべて読み取り、最も意味のある出来事、場所、人物を浮かび上がらせることは、すでに可能になっている。それによって、世界についてのつながりや結論を導き出せる。
今日では、AIが一般的な人間の編集者よりも多くの情報を想起し、同程度の精度で、ウィキペディアの記事の初稿を作成できる。AIと自然言語理解が進歩すれば、その成果や恩恵ははるかに大きな意味を持つようになる。
世界最高のアナリストたちをチームに迎え、毎日いつでも頼れるとしたら、想像してほしい。どんな質問をするだろうか。今日では理解が不可能に思えることのうち、何を理解しようとするだろうか。一見無関係に見えるどんなつながりを探り、好奇心はどこへ導くだろうか。
誰もが拡張知能を利用できるようになれば、政府当局者や情報機関が正確なデータを使い、経営幹部が世界の売上に影響を及ぼし得る重要な決定を下し、選挙がプロパガンダの影響を受けにくくなり、一般の人々も政治や買い物について、より多くの情報に基づいて判断できる世界になるだろう。
人間と機械のチームをうまく編成できるほど、成功の可能性は高まる。機械だけ、あるいは人間だけに賭ければ、機会を逃すことになる。
undefined
世界はこの方向へ進んでいる。AIは私たち自身の知能と意思決定能力を実質的に変えようとしており、私はそれがより良い変化になると考えている。産業革命の際に機械が人間の筋力を使う肉体労働に取って代わったように、現代の労働力にも同様の変革が起きるだろう。人工知能は、産業革命で見られたものを上回る可能性のある経済的・社会的な変革をもたらす。戦争の戦い方や勝ち方を左右する次の要因となることも間違いない。
これは進化における自然なサイクルだ。急速な技術の進歩が起こり、その後に停滞期を経て、さらに急速な進歩が続く。しかし、認知プロセスを機械化しなければ、私たちはこの世界を進んでいくことができない。人工知能が社会にもたらす純利益は、その危険性をはるかに上回る。
今後10年間、あらゆる組織にとっての課題は、機械知能を取り入れることだ。人間と機械のチームをうまく編成できるほど、成功の可能性は高まる。機械だけ、あるいは人間だけに賭ければ、機会を逃すことになる。
AIが真実を明らかにする
拡張知能のある世界がもたらす恩恵は、疑いようがない。人間だけでは見いだせない世界のパターンや真実を見つけることが何より重要だ。未来には、知識を持つ者が力を持つ。そして知識は真実へとつながる。
AI、機械学習、自然言語処理は、私たちを取り巻く一見混沌とした状況を理解する助けとなる。ツールが高度になるほど、世界に対する私たちの理解も深まる。
Primerは、世界経済フォーラムの2018年テクノロジー・パイオニアに選ばれている。今年のテクノロジー・パイオニア全参加企業を見るこちら。
