2018.2.13

人工知能が、脳を刺激して「記憶力を向上」させる方法を見つけ出した：米研究結果

機械学習アルゴリズムを使ってヒトの脳の記憶の仕組みを理解する方法を、ペンシルヴェニア大学の研究者らが発表した。しかも、完璧なタイミングで脳に刺激を与えることで記憶力をリアルタイムで向上させることにも成功したという。いったいどのような研究なのか。

（略）

2018年2月6日公開の「Nature Communications」で、ペンシルヴェニア大学の心理学者
マイケル・カハナが率いる研究チームは、機械学習アルゴリズムを使って人間の記憶の仕組みを解読し、さらに記憶力を強化することができると証明した。

どうやって強化するのか？　脳に完璧なタイミングで電気信号を送らせるのだ。これはつまり、 研究者たちはAIというブラックボックスを使って、脳というもうひとつのブラックボックスの潜在能力を引き出せることを意味する。

難解な問題に対するエレガントな解決策に思えるかもしれない。一方で、テクノアポカリプスの恐怖の幕開けにも聞こえてくる。

http://www.sankei.com/wired/news/180213/wir1802130002-n1.html

2018.01.08 13:17

AIによって生み出された利益は誰のものなのか。AIを使った製品やサービスの普及が確実視される中、経済産業省が指針作りに乗り出します。

指針の作成を進める経産省

経済産業省では有識者会議を通じてAIの利益配分に関する指針の作成を進めており、3月をメドにひな型を策定するそうです。同省が主に想定しているのは、AIを使ってビッグデータを解析するようなケースで、ビッグデータを持ちAIを活用する側の企業と、AIの開発企業との間で利益をどう配分するのかについて検討します。

ビッグデータを持ちAIを活用したいのは主に大企業で、開発を請け負う側はベンチャー企業であるパターンも多いと考えられます。力関係だけで契約が決まらないよう、指針作りを急ぎます。

（略）

企業が利益を得ても労働者に還元されない？

今回の指針とは直接関係ありませんが、将来的にはさらにやっかいな話も出てきます。人の労働の多くがAIに置き換わった場合、人件費がほとんどかからない企業が増えてくる可能性があります。この場合、企業が利益を得ても労働者に還元されることはありません。

従来の経済では、企業が儲かれば労働者に利益が還元され、それがさらに景気を後押しするという流れが確立していました。しかしAI社会の場合、そうした循環が確立しにくくなります。場合によってはAIで得た分の利益について追加で税金を課し、国民に再分配するという仕組みも必要となるかもしれません。(以下省略）
※以下の部分はソース元にてご確認ください。

ソース/THE PAGE
https://thepage.jp/detail/20180108-00000002-wordleaf

シンギュラリティが始まったようです。詳細は以下から。

人間を越える人工知能が現れ、自らの力で新たな人工知能を作り上げてゆく未来。シンギュラリティ（技術的特異点）と呼ばれる時系列的な瞬間は2045年頃に起こるとされていましたが、既に私たちはその領域に足を踏み入れていました。

Google Brainの研究者らが「自らの力で新たな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。

（略）

NASNetはコンピュータ視覚システムという限定されたタスクを行うAIですが、10月にBUZZAP!が報じた「AlphaGo Zero」も「強化学習」を用いて囲碁の基本ルール以外を全く教えない白紙の状態からこれまでの人類の編み出した打ち手のデータを用いず、わずか3日間で従来型「AlphaGo」に100勝0敗で完勝したばかり。

今後も諸分野で人間が作ったよりも高性能なAIをAIが自ら生み出していくという事例が増えてきますし、まさにそれはシンギュラリティそのもの。つい先日サウジアラビア市民の人型ロボットSophiaが「家族や子どもが欲しい」と発言したばかりですが、「AIの子作り」はもはやSFの世界の話ではなく現実に起こっています。

この世界が人類のものでなくなる瞬間は意外と早く訪れるのかもしれません。

配信2017年12月5日10:16
BUZZAP
http://buzzap.jp/news/20171205-google-brain-nasnet/