※書いてから少し寝かせてしまったので日馬富士話題は終息気味となってしまいました
朝のニュースくらいしか見ないが、ほぼ毎日のように日馬富士、日馬富士である。
正直、どうでもいい。
語弊のある言い方だが、起きた事実は日本の神事である相撲に携わる人間として揺るぎない問題だし、怪我した本人は本当に可哀想だと思うし、許されざる行為だ。だが毎日毎日メディアでトチ狂ったように取り上げる必要がどこにあるだろうか。
そんな中、ひっそりとGoogleより未来について、恐ろしいニュースが舞い込んだ。ネットでは話題になっているが、個人的にはもっと騒がれるべき出来事ではないかと思えたので、今回簡単にではあるが、取り上げようと思う。
GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功
GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功、しかも人間作より優秀
というニュースである。
少し抜粋すると。
人工知能を作り上げるAI」であるAutoMLの開発に成功したと発表したのが今年2017年5月のこと。そしてこの度、AutoMLが作り上げた「子AI」はこれまで人類が作り上げたAIよりも優れた性能を持っていたのです。
これ、とても恐ろしいニュースではないですか？
少なくとも僕は、背筋がゾクっとした。
人口知能については都市伝説好きとして、興味津々の分野であるが、とうとうAIがAIを産み出したのだ。しかも、人間が発明したよりも更に進化したAIなのだ。
NASNet
生まれた子AIは「NASNet」という名前のシステムであるが、どんなものなのかというと映像の認識システムである。
僕のポンコツAIで理解した限りでは、とても優れた視覚認識システムである、ということ。
記事から引用すると、
この「NASネット（NASNet）」と呼ばれる子AIのために、タスクは映像内のオブジェクト（人、車、信号機、ハンドバッグ、バックパックなど）をリアルタイムで認識する。
オートMLはNASネットのパフォーマンスを評価し、その情報を使って子AIを改良。このプロセスを数千回と繰り返す。
「イメージネット」と「COCO」のデータセット（グーグルの研究者によれば、両データは、最も評価の高い大規模学術的コンピューター視覚データセット）でテストしたところ、NASネットは他のコンピューター視覚システムの性能を上回った。
この中で出てきたオートMLというのが、NASNetの親AIにあたるものである。
Googleでは主に自動運転技術に応用するとのことだが、もしこれが監視カメラに搭載されたとしたら。
この技術によって犯罪の解決にも繋がることにはならないだろうか。
同時にそれはAIによって人が"観測"されデータとされるということだ。
そんな可能性を生み出したのがAIである、これがいかに驚異的なことであろうか。
『Gathering』は、緑のピクセルで表現されるリンゴを集めることが目的のゲームだ。プレイヤー（この場合はAI）がリンゴを集めると、1点が加算され、画面からリンゴが消える。またビームを発射することが可能で、これを2発受けたプレイヤーは一定時間退場となる。したがって勝つためには、対戦相手を退場させた上で、リンゴをすべて集めてしまうのが有効だ。
直感的に、ゲームに勝てない戦略は攻撃的なものだ。例えば、頻繁に対戦相手をぴったりマークしてゲームからの退場を狙うようなやり方である。しかし研究者は、特にリンゴの数が少なかった場合にどうなるのか確認することにした。
ゲームを4,000万ターン試行した結果、リンゴが非常に限られており、報酬を得られない可能性がある場合、エージェントが”超攻撃的”な戦略を学んだことが明らかになった。
ＡＩ（人工知能）は自らが劣勢に立たされた場合「超攻撃的」な振る舞いを見せる（英研究）
AIの進化は止まらない。
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