人工知能から学ぶ人生の教訓：マイクロソフトのAI責任者がコンピューターサイエンスの卒業生に未来について知ってほしいこと
人工知能は爆発的に成長しており、おそらくそれを最もよく知っているのは、マイクロソフトのAIおよびリサーチグループを担当する執行副社長で、社内の大きな技術変革の中心となっているハリー・シャム氏だろう。
ワシントン大学ポール・G・アレン・コンピュータサイエンス・エンジニアリング学部で金曜日に行われた卒業式のスピーチで、シュム氏は量子コンピューティング、AI、複合現実という3つの新興技術からインスピレーションを得て、2018年度の卒業生たちに人生の教訓を伝え、テクノロジーの未来を示唆した。
人工知能の未来についてシュム氏が特に強調した点の一つは、多様性を認識し、人間の偏見を模倣しないAIの開発の重要性だった。「私たちは、多様性に富んだ世界において、あらゆる声を聞き、あらゆる顔を等しく認識できるAIシステムを構築し、すべての人にとって最良の未来を創造しなければなりません」とシュム氏は述べた。
彼は続けた。「では、私たちの思考を反映し増幅しないプログラムをどのようにコーディングすればいいのでしょうか？これはテクノロジーだけでは解決できない大きな問題です。それは私たち人間から始まります。つまり、いかにして視野を広げ、違いを認め合うかということです。」
マイクロソフトは、AI分野の他のテクノロジー企業との差別化を図る取り組みの一環として、AI倫理に関して明確な立場を表明してきました。シャム氏と、マイクロソフトの社長兼最高法務責任者であるブラッド・スミス氏は、社内グループ「AIとエンジニアリングおよび研究における倫理（AETHER）」を率いています。
AIの倫理は、現在テクノロジー業界において重要なトピックとなっている。金曜日、GoogleのCEOであるサンダー・ピチャイ氏は、国防総省との契約におけるGoogleの取り組みをめぐる批判を受けて、同社が自社の製品や技術においてAIをどのように活用していくかを概説した新たな倫理ガイドラインを発表した。
ワシントン大学アレン校の卒業式で、シュム氏はコンピューターサイエンス専攻の卒業生たちに対し、「ビッグデータ、膨大な計算能力、そして高度な機械学習の融合」が「おそらく他のどの職業よりも、イノベーションを加速させ、世界をより良い方向に変える機会」を与えてくれると語り、楽観的な見通しを示した。
ポール・G・アレン・スクールのディレクター、ハンク・レヴィ氏と、ビル＆メリンダ・ゲイツ・コンピュータサイエンス＆エンジニアリング・チェアのエド・ラゾウスカ氏による紹介の後、講演と式典の全容を上記でご覧ください。アレン・スクールは、学士号、修士号、博士号の授与に加え、2018年度卒業生インパクト賞受賞者のヤウ・アノクワ氏とアイリーン・ビョルクマン氏を表彰しました。
シュム氏のスピーチの全文は以下をご覧ください。
ハリー・シャム：教授、この素晴らしい方々に私の考えを述べる機会を与えていただき、ありがとうございます。ワシントン大学で苦労して取得した名誉あるコンピュータサイエンスとエンジニアリングの学位を携え、社会へと旅立つこの特別な日を、あなたとご家族、ご友人と共に祝えることは、本当に光栄です。2018年度卒業生の皆さん、おめでとうございます。
コンピューター分野に携わる上で、これほど素晴らしい時代はかつてなかったと思います。白髪交じりの私と、この分野で30年以上の経験を積んだ私から言わせていただくと、まさにその通りです。私は1960年代、宇宙、衛星、超音速ジェット機といった、技術革新が目覚ましい時代を生き抜いてきました。コンピューターは登場したばかりで、多くの進歩の中心でした。当時の中国では、高校の数学教師だった父を含め、ほとんどの人がコンピューターを見たことはありませんでした。しかし、コンピューターが大きな力となり、世界を変える可能性を秘めていると聞いていました。
父は私にこの全く新しい分野で勉強を続けるよう奨励し、幸運にもアメリカに渡り、勉学を続けることができました。私の世代の卒業生はAI、特にコンピュータービジョン、音声認識、ロボティクスといった発展途上の分野に魅了されていました。しかし、私が90年代にカーネギーメロン大学で博士号を取得した当時は、AIはまだ実用化されておらず、AIを学ぶ学生は良い仕事を見つけることができませんでした。
しかし今、5層のニューラルネットを学習できれば、少なくとも6桁の金額を要求できます。さらに、50層のディープニューラルネットを設計・学習できれば、7桁の金額を要求できます。NFLの新人クォーターバックとほぼ同じ額です。
ビッグデータ、膨大な計算能力、そして高度な機械学習が融合する今日、コンピュータサイエンスの卒業生である皆さんは、おそらく他のどの職業よりも、イノベーションを加速させ、世界をより良い方向へと変革するチャンスに恵まれています。私自身、コンピュータサイエンスの非常勤講師として、マリアナ式を用いた量子コンピューティング、ディープラーニングを用いたAI、HDRを用いた複合現実といったテーマで、本日技術的な講演をさせていただくことを考えました。いかがでしょうか？
しかし、皆さんはワシントン大学での素晴らしい教育のおかげで、これらの分野について既にご存知なので、代わりにそれぞれの分野から人生の教訓をいくつかお伝えしたいと思います。まずは量子コンピューティングから。
マイクロソフトは、15年近くにわたり量子コンピューティングに多額の投資を行ってきました。世界的に優れた頭脳を持つマイクロソフトは、トポロジカルコンピューティングと呼ばれる手法の先駆者です。努力にもかかわらず、まだ最初のトポロジカル量子ビットは実現していませんが、必ず実現すると確信しています。量子は物理学の枠を超えた多くのことを私たちに教えてくれるでしょう。
私にとって人生最大の教訓は、未知の探求と発見の道を歩む中で、不確実性を受け入れることです。よく記者から「量子コンピューティングで何ができるのですか？」と聞かれますが、私の答えは「分かりません」です。「でも、ハリー、どうして知らなかったの？何億ドルも費やしてきたじゃないか」と思うかもしれません。
1980年にコンピューターサイエンスの教授に、スマートフォンが社会に何をもたらすのかと尋ねたと想像してみてください。当時の最高の頭脳でさえ、未来を予測することはできませんでした。1943年にIBMの会長を務めた偉大なワトソン博士は、「世界の市場はおそらく5台分のコンピューターしかないだろう」と有名な言葉を残しています。
未来がどうなるかは誰にも分かりません。だからこそ、オープンな姿勢で、未知のものや予想外の出来事を活かすための考え方を身につける必要があります。特に量子のような分野で長期的な視点を持つ場合はなおさらです。
二つ目は、AIから学ぶ教訓です。AIに関して、多くの人が雇用の喪失やロボットによる支配を懸念しています。私が懸念しているのは、AIのバイアスです。私たちは、多様な世界において、あらゆる声を聞き、あらゆる顔を平等に認識できるAIシステムを構築し、すべての人にとって最良の未来を創造しなければなりません。しかし、AIがデータセットやモデルから私たちに突きつけてきたのは、私たち社会がいかにバイアスを持っているかということです。
では、私たちの思考を反映し増幅しないプログラムをどのようにコーディングすればいいのでしょうか？これはテクノロジーだけでは解決できない大きな問題です。それは私たち人間から始まります。つまり、いかにして視野を広げ、違いを認め合うかということです。アイザック・ニュートン卿は「私たちは壁を作りすぎて、橋を築かない」と言いました。
2つの国で育ち、グローバルな組織を率いてきた私は、多様性のあるチームがいかにして最高の成果を生み出すかを目の当たりにしてきました。例えば、Microsoft Researchです。私たちの最初の研究所は、湖の向こう側、レドモンドに設立されました。
しかし、私たちはその後も世界各地に7つのラボを建設し、英国ケンブリッジ、中国北京、インドバンガロールなど、世界中から優秀な人材を集めました。国際的な構成と多様な視点のおかげで、コンピューターサイエンスの難題のいくつかを解決することができました。
AIの未来の発展を導くために、世界が求めているのは、まさにこのような協調的で多様性のあるアプローチです。皆さんには、異なる文化や視点を体験できるような仕事に就くことを強くお勧めします。心を開いて、遠くへ旅をし、他者から学びましょう。そうすれば、思考力は向上し、より良い製品を誰にとっても生み出せるようになるでしょう。
最後に、複合現実から学んだ教訓をご紹介します。皆さんの多くは、ワシントン大学の視覚とグラフィックスの授業でHololensを使ったことがあるかもしれません。Hololensは私のお気に入りの製品の一つです。ハードウェア、ソフトウェア、シリコン、光学、視覚、グラフィックスなど、コンピューターサイエンスの未来を担う学際的なアプローチを体現しているからです。しかし、Hololensから得られる人生の教訓は、テクノロジーの域をはるかに超えています。Hololensの技術ラインがそれを要約しています。「世界の見方が変われば、見える世界も変わる」ということです。
人生を違った視点で見つめ、何か新しいことを追求するきっかけが訪れますように。夢を追いかけて未知の場所へ踏み出すきっかけが訪れますように。不可能だと思っていた可能性を探求するきっかけが訪れますように。私たちの限界は、想像力だけです。
皆さんが私たちの世界に貢献してくれることを楽しみにしています。どうもありがとうございます。
