人工知能をめぐる懸念は尽きない。私たちの仕事にどのような影響を与えるのか、ロボットがいつか職場で人間に取って代わるのか、あるいはいつかロボット戦争につながるのか、といった懸念だ。
しかし、現在進行中の研究プロジェクトは、人工知能（AI）がより大きな善のためにも活用できることを示している。機械学習が解決に役立つ可能性のある、世界的な5つの課題を紹介する。
1. 医療
AIの最大の利点の一つは、膨大なデータを記録的な速さで精査できることだ。これにより研究者は、自身の研究で重点を置く分野を特定しやすくなる。
例えば、画期的な最近の発見は、筋萎縮性側索硬化症（ALS）に関するもので、バロー神経学研究所と人工知能企業IBM Watson Healthの連携によってなされた。
人工知能を搭載したコンピューターIBM Watsonは、数千件の研究論文を精査し、ALSに関連する新たな遺伝子を特定した。
「従来の研究ツールでは、データサイエンティストや研究者が、AIによって解決に役立つ可能性のある世界的な課題に対応し、世界中に散在する今や何十億件もの文書から関連する知見を見つけることが、急速に困難になっています」と同社はプレスリリースで述べた。
「この発見はALS研究者に新たな知見をもたらし、世界で最も深刻かつ致死性の高い疾患の一つと闘うための、新たな創薬標的や治療法の開発への道を開くでしょう。」
医療分野におけるAIのもう一つの有望な用途は、薬物治療の効果を予測できることだ。例えば、がん患者には同じ薬が処方されることが多く、その後、その薬の効果を確認するために経過観察が行われる。AIはデータを使い、特定の薬の使用から恩恵を受ける可能性のある患者を予測できる。これにより、きめ細かく個別化されたアプローチが可能になり、貴重な時間と費用を節約できる。
2. 運転の安全性向上
今年、自動運転車が関係する事故が大きく報じられたものの、AIのこの分野は、道路上での死亡や負傷を大幅に減らす可能性がある。
によると、スタンフォード大学の報告書では、自動運転車は交通事故による死亡や負傷を減らすだけでなく、私たちのライフスタイルにも変化をもたらす可能性があるという。通勤中に仕事をしたり、娯楽を楽しんだりする時間が増え、どこを拠点にするかの選択肢も広がるかもしれない。
「自動運転車や共同利用型交通によって快適性が高まり、認知的負荷が軽減されれば、人々が住む場所の選択に影響する可能性がある」と報告書は述べている。
3. 学び方を変える
今年初め、米国のジョージア工科大学の学生たちは、驚くべき事実を知った。親身に対応してくれていたティーチングアシスタントは、実は最初からロボットだったのだ。初期の不具合を乗り越えると、ロボットは学生たちの質問に97%の確信度で答え始めた。
学生が中退する主な要因の一つが支援の不足であるという研究結果を受け、大学はこのロボットを設計した。
人によって学び方も、学ぶ速さも、出発点も異なる。人工知能は、誰もがはるかに個別化された方法で学ぶ未来を切り開く可能性がある。しかし、どの国の教育制度も、すべての子どもに家庭教師をつける余裕はない。そこでAIが支援できるかもしれない。できるだけ人間に似た外見と声を持つ人工家庭教師が、個別化教育の提供を担う可能性がある。
4. エネルギーをより賢く使う
人工知能は、エネルギー消費をより賢く管理するのに役立つ可能性がある。実際、これはすでに始まっている。
Googleをはじめとする大手テクノロジー企業は、サーバーの稼働や冷却に膨大なエネルギーを必要とする巨大なデータセンターを運用している。Googleは人工知能プラットフォームのDeepMindを使い、データセンターが過熱するタイミングを予測している。冷却システムは必要なときだけ稼働する。AIにより、Googleはサーバーファームのエネルギーコストを約40%削減した。
5. 野生生物の保護
医療の場合と同様、膨大なデータを分析できることは、野生生物の保護を大きく変える可能性がある。
例えば、動物の移動を追跡すれば、どこへ向かうのか、どの生息地を保護すべきかが分かる。この研究では、コンピューターの処理能力を使って、モンタナ州でクズリやハイイログマのための野生生物回廊を設ける最適な場所を割り出している。野生生物回廊とは、動物が自然の中を安全に移動するために利用できる、生物学的に重要な地域を結ぶ連続した保護地帯である。
課題
しかし、人工知能の活用には課題もある。最大の課題の一つは、システムの安全をどう確保するかだ。アルゴリズムはデータに基づいているため、そのデータに変更があれば、動作や結果も変わる。
「機械学習モデルに対して思いつく限りの悪意ある行為は、ほとんどすべて今すぐ実行できます」と、スペインで最近開かれたAI会議である専門家は述べた。「そして、それを防ぐのは本当に、本当に難しいのです。」
