チューリング賞は、異なる種類のAIネットワークに「コンピューティングのノーベル賞」を授与する
アラン・ボイル著
「コンピューティングのノーベル賞」として知られる、計算機学会（ACM）の2018年チューリング賞受賞者3人は、人工ニューラルネットワークの先駆的研究に対して100万ドルの賞金を共同で獲得したが、受賞の理由はそれだけではない。
研究者たちのキャリアを通じて、人工知能の分野におけるキャリアパスと影響範囲は何度も交差してきました。
Facebookの副社長兼チーフAIサイエンティストであるヤン・ルカン氏は、現在Googleの副社長兼エンジニアリングフェローを務めるジェフリー・ヒントン氏の指導の下、博士研究員として研究を行いました。また、ルカン氏は1990年代初頭にベル研究所で、現在モントリオール大学の教授であり、マイクロソフトのAIイニシアチブのアドバイザーを務めるヨシュア・ベンジオ氏と共に研究を行っていました。
3 人は、以前はカナダ高等研究機構として知られていた CIFAR が後援する「機械と脳の学習」プログラムにも参加しています。
ACMは水曜日の受賞発表で、この3人がAIコミュニティのディープニューラルネットワークへの関心を再燃させ、今日の機械学習の急速な進歩の基礎を築いたと評価した。
「人工知能は現在、科学全体の中で最も急速に成長している分野の一つであり、社会で最も話題になるトピックの一つです」と、ACM会長でオレゴン州立大学コンピュータサイエンス名誉教授のチェリー・パンケーキ氏は述べています。「AIの成長と関心の高まりは、ベンジオ氏、ヒントン氏、そしてルカン氏が基礎を築いたディープラーニングの近年の進歩に大きく起因しています。」
そして、その影響を感じるために研究室で働く必要はありません。
「ポケットにスマートフォンを持っている人なら誰でも、わずか10年前には不可能だった自然言語処理とコンピュータービジョンの進歩を具体的に体験できる」とパンケーキ氏は語った。
ACM は受賞者 3 名を「ディープラーニング革命の父」と呼びました。
1980年代初頭からヒントンが提唱してきた現在の機械学習のアプローチは、物体分類といった特定のタスクをコンピュータに明示的に解決する方法を指示することを避けています。その代わりに、ソフトウェアはデータセット内のパターンを分析するアルゴリズムを用いて、そのアルゴリズムを新しいデータの分類に適用します。学習を繰り返すことで、アルゴリズムの精度は向上していきます。
ヒントン、ルカン、ベンジオは、学習を促進するニューラルネットワークの開発に焦点を当てました。このようなネットワークは、比較的単純なソフトウェア要素で構成され、人間の脳内のニューロン間の接続に着想を得た方法で相互接続され、重み付けされています。接続を微調整することで、プログラマーは人工ニューロンを幾重にも重ねたディープラーニングネットワークを構築できます。
これら 3 名は引き続き AI 研究で主導的な役割を果たしています。
- ジェフリー・ヒントン氏は、Google Brain チームおよび CIFAR での仕事に加え、カナダの Vector Institute for Artificial Intelligence の主任科学顧問であり、トロント大学の名誉教授でもあります。
- Facebookの副社長兼チーフAIサイエンティストとして、ルカン氏は同社のAI研究ラボネットワークの構築に尽力しました。これには最近設立されたシアトルのラボも含まれます。彼はまた、ニューヨーク大学クーラント数学研究所の教授でもあります。
- ヨシュア・ベンジオ氏は、モントリオール大学のコンピュータサイエンス教授であり、ケベック州のAI研究所Milaとデータ価値化研究所（IVADO）の科学ディレクターを務めています。ベンジオ氏とルカン氏は、CIFARの「機械と脳の学習」プログラムの共同ディレクターを務めています。ベンジオ氏とマイクロソフトのつながりは、2017年に同社がモントリオールを拠点とするAIスタートアップ企業Maluubaを買収したことに遡ります。ベンジオ氏はMaluubaのアドバイザーを務めており、Maluuba買収後はマイクロソフトでもその役割を引き継ぎました。
これまでのチューリング賞受賞者には、ワールド・ワイド・ウェブの創始者であるティム・バーナーズ＝リー氏や、インターネットの創始研究者の一人と称されるヴィントン・サーフ氏、ボブ・カーン氏などが名を連ねてきました。シアトルのアレン人工知能研究所のCEO、オーレン・エツィオーニ氏は、今年のチューリング賞は「AIにおけるパラダイムシフトを象徴するものであり、まさに歴史的な賞と言える」と述べました。
「今日、視覚、自然言語処理、機械学習の研究では、基本的に『常にディープラーニング』が主流であり、チューリング賞受賞者たちはこのパラダイムの先駆者です」とエツィオーニ氏はGeekWireへのメールで述べた。「将来を見据えると、ディープラーニングはムーアの法則から多大な恩恵を受けてきましたが、その指数関数的な成長はついに鈍化しつつあります。今後数十年で何が起こるのでしょうか？」
