[Trend]

AIは、開発競争が激化する自然言語処理だけでなく、もはやコモディティとなった画像認識でもなお抜本的な技術進化を続ける。学習時の様々な課題の解決、応用性や汎用性の獲得、因果推論の実現に向けた挑戦も継続する。

[Abstract]

AIの進化は止まらない。巨大化による性能向上、学習方法といったAIの基礎技術の革新、さらにAIの根本課題の解決にむけた取り組みが続き、より汎用的な知能を目指す。
自然言語処理では、AIの構成部品であるパラメータの数を増加させることで、AIの性能を向上できることが証明された。最新のAIであるGPT-3は1750億のパラメータを持ち、その文章力はAIが書いた文章だと人が判別できないほど向上している。さらに、新たに学習せずに翻訳や要約といった多様な文章生成を行うなど、世の中を驚かせる成果を上げている。巨大AIの開発競争は今後も激化するが、その一方で、その開発ノウハウは一部の企業が独占する傾向も見られる。
画像AIの分野では学習方法の進化によりAIの活用方法が変わりつつある。従来、画像AIの学習では、人がお手本を示した「教師データ」が必要だった。新たな学習方法である「自己教師あり学習」では、「教師データ」を必要とせず、与えられた画像からAI自らが手掛かりを探し学習を行う。人手によって大量の教師データを用意することはAI活用の課題だったが、自己教師あり学習によってこの課題が解決されるだろう。
学習したデータ以上のことができないというAIの根本課題解決に向けた取り組みも成果を出し始めている。「自ら試行錯誤する」、「学習したこと以外にも対応できる」、「因果関係を推論する」、といった課題解決のアプローチが行われ、より人間らしい汎用的な知能を持つAIの実現を目指し、今後もAIはその進化を止めることはなく、あらゆる技術の基礎として革新を起こすだろう。