0:00:00.770,0:00:03.755
皆さんに私の専門分野である[br]人工知能（AI）について

0:00:03.755,0:00:06.583
新しい見方を[br]提供しようと思います

0:00:06.607,0:00:08.205
AIの目的は

0:00:08.205,0:00:12.429
人間の能力を機械の知性により[br]高めることだと思います

0:00:13.286,0:00:15.590
機械がより賢くなるにつれ

0:00:15.590,0:00:17.793
私たちも賢くなるという訳です

0:00:17.907,0:00:20.419
私はこれを「人間的なAI」と呼びます

0:00:20.443,0:00:23.968
人々と協力し能力を拡張して

0:00:23.968,0:00:27.739
そのニーズを満たすように[br]デザインされた人工知能です

0:00:28.149,0:00:29.763
こんにち 嬉しいことに

0:00:29.763,0:00:31.934
インテリジェント・アシスタント[br]という考えは

0:00:31.934,0:00:33.763
主流のものになりました

0:00:33.763,0:00:38.837
これは人間とAIとの間のインターフェースの[br]メタファーとして広く受け入れられています

0:00:39.556,0:00:42.453
私が手がけたものに[br]「Siri」があります

0:00:42.877,0:00:44.109
Siriをご存知でしょう

0:00:44.133,0:00:46.682
Siriはあなたの意図を理解し

0:00:46.682,0:00:48.598
あなたがそれを遂行するのを手助けし

0:00:48.598,0:00:50.479
物事をこなすのを手伝います

0:00:50.479,0:00:52.095
ご存知無いかも知れないのは

0:00:52.095,0:00:55.575
Siriは人間的AIとしてデザインされ

0:00:55.575,0:00:58.946
会話式インターフェースを用いて[br]人々の能力を拡張し

0:00:58.946,0:01:01.867
誰でも能力の差異に関係無く

0:01:01.867,0:01:05.681
モバイル・コンピューティングを[br]使えるようにしたことです

0:01:06.744,0:01:08.481
私たちのほとんどにとっては

0:01:08.481,0:01:10.980
この技術の影響は

0:01:10.980,0:01:13.883
モノをほんの少し[br]使いやすくするという程度ですが

0:01:13.916,0:01:16.535
でも友人のダニエルには

0:01:17.352,0:01:21.193
こうしたシステムの中のAIの影響は[br]人生を変える類のものでした

0:01:21.217,0:01:26.050
ダニエルはとても社交的な男です

0:01:26.074,0:01:28.503
彼は盲目で四肢麻痺であるため

0:01:28.514,0:01:32.097
私たちが何気なく使うデバイスを[br]使うのも難しいのですが

0:01:32.097,0:01:34.703
この間彼の家に行くと彼の兄がこう言いました

0:01:34.703,0:01:36.485
「待って ダニエルはまだ忙しいから

0:01:36.485,0:01:39.387
ネットで出会った女性と[br]電話で話してるんです」

0:01:40.250,0:01:42.260
「そりゃすごい [br]どうやったんだろう？」

0:01:42.284,0:01:45.998
ダニエルはソーシャルライフを[br]管理するのにSiriを使っています

0:01:46.731,0:01:48.671
メール、メッセージング、電話—

0:01:48.695,0:01:51.171
介助者に頼らずにです

0:01:52.501,0:01:54.239
これはちょっと面白いでしょう？

0:01:54.263,0:01:55.580
アイロニーも素晴らしい

0:01:55.604,0:01:58.500
彼のAIとの関係が

0:01:58.524,0:02:02.151
彼が本物の人間との[br]関係を持つことを手助けしている

0:02:02.805,0:02:05.935
これが人間的AIです

0:02:07.404,0:02:09.802
人生を変えてしまうような例としては

0:02:09.826,0:02:11.513
がんの診断もあります

0:02:12.795,0:02:14.894
医師ががんを疑う時

0:02:14.894,0:02:16.511
患者から検体を取り

0:02:16.511,0:02:19.653
それを病理学者が[br]顕微鏡で精査します

0:02:20.145,0:02:22.800
病理学者たちは数百というスライドや

0:02:22.800,0:02:25.470
数百万もの細胞を毎日見ています

0:02:25.470,0:02:27.177
この作業を支援するために

0:02:27.177,0:02:30.333
研究者がAIで分類器を作りました

0:02:31.548,0:02:33.795
その分類器は画像を見て

0:02:33.795,0:02:37.270
「これはがんだろうか それとも違う？」[br]と問います

0:02:38.315,0:02:39.919
分類器は優秀でしたが

0:02:40.967,0:02:43.272
ほとんどを正解する人間よりは

0:02:43.945,0:02:45.713
劣ります

0:02:46.427,0:02:52.607
ですが機械と人間の能力を合わせた時

0:02:52.631,0:02:55.906
精度は99.5%になりました

0:02:57.150,0:03:03.051
AIを相棒にすると 人間の病理学者が[br]１人で作業をした時に起こる誤りの

0:03:03.051,0:03:05.861
85%を無くせたのです

0:03:06.690,0:03:10.389
見落とされていたであろう[br]たくさんのがんを見つけたのです

0:03:11.097,0:03:13.027
ご興味のある方の為の詳細ですが

0:03:13.051,0:03:16.525
人間の方が偽陽性の判別が上手く

0:03:16.549,0:03:20.121
機械は見つけにくいケースを[br]見つけるのが人より上手かったんです

0:03:20.145,0:03:23.382
しかしここでの教訓は[br]どちらが画像識別タスクで

0:03:23.406,0:03:25.788
優れているかではありません

0:03:25.788,0:03:27.727
そんなものは日々変わります

0:03:27.751,0:03:29.319
教訓は

0:03:29.343,0:03:32.703
人間と機械の能力を合わせることで

0:03:32.727,0:03:37.678
人間を超えた能力を持つ[br]協力関係ができたということです

0:03:38.543,0:03:41.483
それが人間的なAIです

0:03:42.787,0:03:44.773
他の例を見てみましょう

0:03:44.797,0:03:47.084
能力を飛躍的に向上させる例で

0:03:47.108,0:03:48.511
デザインの話です

0:03:48.535,0:03:50.220
あなたがエンジニアだとしましょう

0:03:50.220,0:03:52.857
ドローンのための[br]新しいフレームを作りたいとします

0:03:52.857,0:03:55.739
お気に入りのCADツールを使い

0:03:55.739,0:03:59.868
形と材質を入力し[br]性能を分析します

0:03:59.868,0:04:02.102
そして１つのデザインが出来上がります

0:04:02.162,0:04:05.733
AIに同じツールを与えると

0:04:05.733,0:04:09.257
何千ものデザインを生み出せます

0:04:10.113,0:04:11.801
このAutodeskによるビデオは

0:04:11.801,0:04:13.641
本当にすごいものです

0:04:14.092,0:04:17.163
これがデザインの手法を変革します

0:04:17.187,0:04:18.615
人間のエンジニアが

0:04:18.639,0:04:21.848
デザインの要件を入力すると

0:04:21.848,0:04:23.098
機械はこう返します

0:04:23.098,0:04:25.268
「これらが可能なデザインです」

0:04:25.758,0:04:28.182
するとエンジニアの仕事は

0:04:28.182,0:04:31.822
デザインの目的に最もかなうものを[br]選び出すことになり

0:04:31.846,0:04:34.989
人間としての判断と専門性によって

0:04:34.989,0:04:37.344
最良の判断ができるのです

0:04:37.344,0:04:38.994
この例では 選ばれたものは

0:04:39.018,0:04:41.683
自然によって形作られた[br]かのように見え

0:04:41.683,0:04:44.248
進化のための数百万年の時間と

0:04:44.248,0:04:46.753
不要な毛皮がないだけです

0:04:48.424,0:04:55.773
ではこの人間的なAIの可能性を[br]考えてみましょう

0:04:56.118,0:04:59.122
皆さん どのような能力を[br]拡張したいと思いますか？

0:04:59.529,0:05:02.805
知覚力の増強とか？

0:05:03.734,0:05:06.433
「私たちは機械を[br]どれだけ賢くできるだろう？」

0:05:06.433,0:05:07.468
と問う代わりに

0:05:07.492,0:05:10.295
「機械は私たちを[br]どれだけ賢くできるだろうか？」

0:05:10.295,0:05:11.594
と問うのです

0:05:13.105,0:05:15.195
記憶を例に取ってみましょう

0:05:15.511,0:05:18.597
記憶は人間の知性の基盤です

0:05:19.687,0:05:23.148
しかし人の記憶が不完全なのは[br]よく知られたことです

0:05:23.461,0:05:25.725
私たちは物語を語ることに長けていますが

0:05:25.725,0:05:27.590
詳細を正確には記憶できません

0:05:27.614,0:05:30.694
そして私たちの記憶は時間とともに劣化します

0:05:30.694,0:05:34.076
「60年代はどこへ消えてしまった？[br]私もそこに行けるかな？」みたいな

0:05:34.100,0:05:35.567
（笑）

0:05:36.648,0:05:45.017
コンピューターのような記憶を[br]自分の人生について持てたならどうでしょう？

0:05:45.714,0:05:48.487
もし出会う人すべてを[br]記憶できたなら？

0:05:48.487,0:05:50.347
名前の読み方も

0:05:50.347,0:05:52.193
家族構成も 好きなスポーツも

0:05:52.193,0:05:54.460
最後に交わした会話の内容も

0:05:54.460,0:05:57.255
もし全人生についての記憶があったなら

0:05:57.279,0:06:02.018
AIがあなたの今までの会話全てを調べて

0:06:02.042,0:06:06.135
あなたが自分の人間関係の軌跡を[br]省みるのを手伝ってくれるでしょう

0:06:06.530,0:06:11.500
もしもAIに [br]自分の読んだものすべてを読ませ

0:06:11.500,0:06:15.004
聞いた曲すべてを[br]聞かせることができたなら？

0:06:15.344,0:06:19.083
ほんの少しのヒントで[br]自分が見聞きしたものを何でも

0:06:19.107,0:06:21.410
取り出せるようになるでしょう

0:06:21.771,0:06:24.485
それが新たな関連を見つけ[br]アイデアを生み出す上で

0:06:24.485,0:06:26.785
どれほど力になるか[br]想像してみてください

0:06:26.809,0:06:29.407
私たちの身体についてはどうでしょう

0:06:29.732,0:06:32.084
自分の口にした食べ物

0:06:32.084,0:06:35.885
飲んだ薬 [br]徹夜した夜のすべてについて

0:06:35.885,0:06:39.060
その影響を [br]記憶できたとしたらどうでしょう？

0:06:39.060,0:06:42.138
自分のデータを用いて

0:06:42.138,0:06:45.642
何が気分や体に良いのかを[br]自分で研究できます

0:06:45.666,0:06:48.142
これが私たちのアレルギーや慢性疾患の

0:06:48.166,0:06:51.206
管理のあり方を変えてしまうのを[br]想像してみてください

0:06:52.909,0:06:58.113
AIは個人の記憶の拡張を[br]現実のものにするでしょう

0:06:59.122,0:07:01.946
いつ どんな形で [br]ということは分かりませんが

0:07:02.627,0:07:04.800
必ずそうなると思います

0:07:05.923,0:07:10.314
なぜなら現在のAIの[br]成功を支えているのは

0:07:10.314,0:07:13.121
包括的なデータの存在

0:07:13.121,0:07:16.663
それを読み解く[br]マシンの力ですが

0:07:16.663,0:07:20.212
これは私たちの生活データにも[br]適用できるからです

0:07:20.505,0:07:23.992
そうしたデータはこんにち[br]私たちの手中にあります

0:07:24.016,0:07:27.884
なぜなら私たちは携帯でもネットでも

0:07:28.480,0:07:31.375
デジタルを介して生活しているのですから

0:07:31.833,0:07:35.597
個人的な記憶はプライベートな記憶です

0:07:35.597,0:07:40.184
何を記憶に残し 何を消し去るか[br]決めるのは自分です

0:07:40.517,0:07:44.521
これが安全に保護されていることが[br]非常に重要です

0:07:45.214,0:07:46.756
ほとんどの人には

0:07:46.780,0:07:49.673
拡張された個人の記憶の影響は

0:07:49.697,0:07:52.256
知力の向上や

0:07:52.256,0:07:55.531
願わくば 社交的に[br]より洗練されるということでしょう

0:07:56.658,0:08:01.485
しかしアルツハイマーや認知症に苦しむ[br]何百万人という人々にとっては

0:08:03.209,0:08:05.346
拡張記憶がもたらす違いは

0:08:05.346,0:08:09.226
孤独な人生か それとも[br]尊厳や人との繋がりのある人生か

0:08:09.226,0:08:11.355
という違いになるでしょう

0:08:12.166,0:08:17.813
今 私たちは人工知能における[br]ルネッサンス時代の真っ只中にいます

0:08:18.652,0:08:20.517
過去数年だけで

0:08:20.517,0:08:25.838
何十年も解けずにいた[br]AIの問題の数々が

0:08:25.838,0:08:28.272
解け始めています

0:08:29.226,0:08:31.677
音声認識、文章理解

0:08:31.677,0:08:33.237
画像認識

0:08:34.177,0:08:38.612
私たちには この強力な技術を[br]どう使うかという選択肢があります

0:08:39.268,0:08:44.132
AIに自動化をさせ [br]人間と競争させることも出来れば

0:08:44.156,0:08:48.133
AIに人間の能力を拡張させ[br]協力させることで

0:08:48.157,0:08:51.228
人間の知力の限界を広げ

0:08:51.252,0:08:54.338
我々がやりたいことを[br]もっとうまくできるよう

0:08:54.338,0:08:56.309
手助けさせるという選択も[br]出来るのです

0:08:56.339,0:09:02.843
私たちが機械に知性を与える[br]新たな方法を見つけたら

0:09:02.867,0:09:05.936
その知性を世界中のAIアシスタントへ

0:09:05.960,0:09:08.295
配備することができ

0:09:08.295,0:09:12.509
その人の状況を問わず[br]あらゆる人々を益することができます

0:09:13.189,0:09:14.718
このようにして

0:09:14.742,0:09:17.903
機械が賢くなる度に

0:09:18.628,0:09:20.342
私たちも賢くなるのです

0:09:21.028,0:09:24.745
それが「広める価値のあるAI」です

0:09:24.745,0:09:26.097
ありがとうございました

0:09:26.097,0:09:29.964
（拍手）