メタのザッカーバーグ：「AIはおそらく私たちの時代の最も重要な基盤技術である」と述べました
メタのザッカーバーグは、AIが私たちの時代の最も重要な基盤技術であると述べました
メタの創設者で最高経営責任者であるマーク・ザッカーバーグは、水曜日に人工知能グループのチームとともにオールハンズプレゼンテーションを行いました。深層学習の先駆者であるヤン・ルカンも参加し、「AIを活用したメタバースの構築」というテーマでした。
このプレゼンテーションはAI LabのFacebookページでご覧いただけます。
AI Labの提案は、Facebookのホームページに表示されており、「人工知能の力によって、人々が物理的にも仮想的にも簡単に共有、創造、つながる世界を実現します」となっています。
ザッカーバーグは人工知能を「おそらく当時の最も重要な基盤技術」と呼びました。
ザッカーバーグは、「プロジェクトCAIRaoke」というものを発表しました。これは、「デバイス上のアシスタントのための完全なエンドツーエンドのニューラルモデルです。BlenderBotのアプローチと最新の対話型AIを組み合わせて、より優れた対話能力を提供します」とザッカーバーグは説明しました。
ザッカーバーグは、メタバースのAIにおける会社の焦点は「自己中心的な知覚」と「全く新しいクラスの生成モデル」という2つのAI研究分野で構成されていると述べました。
メタのセルフスーパーバイズドラーニングの説明
ザッカーバーグは、「言語を取り残さない」と発表し、複数の言語を理解できる「単一のモデル」を実現すると述べました。「AIは私たちの生涯の間にそれを実現するでしょう」とザッカーバーグは述べました。
この日のプレゼンテーションは、「セルフサービスラーニング」というテーマに焦点を当てており、ニューラルネットワークが注意深く適用されたラベルなしの大量のデータを集めることで開発されていることを示しています。ルカンは、自己監督学習の利点について、IEEE SpectrumのEliza Stricklandとのメールのやり取りで説明しました。
ザッカーバーグの紹介の後、AIチームのリーダーであるジェローム・ペゼンティは、自己監督モデルが監督付きニューラルネットワークトレーニングにおいて、言語モデルだけでなく画像認識などの領域でもますます追いついていることを説明しました。
準備されたビデオでは、プロジェクトCAIRaokeがより賢いインテリジェントアシスタントとして紹介されました。ビデオでは、ユーザーの要求を完全に誤解する「レベル2」と呼ばれる一般的なアシスタントテクノロジーの落とし穴や、「単発の対話」には役立つが「マルチターンの対話」には役立たない「機械的」なアシスタントなど、アシスタントテクノロジーの一般的な問題を取り上げています。
プレゼンテーションによると、メタは「スーパーチャージされた」アシスタントを提供します。
その後のプレゼンテーションの後半では、ルカンは深層学習のパイオニアであるヨシュア・ベンジオと共に、レックス・フリードマンがホスト役を務めるチャットに参加し、”人間レベルの知能”への道について議論しました。
ベンジオは「私たちはまだ人間レベルのAIからは遠い」と述べました。ベンジオは、人間が新しい状況に「注意」を向け、問題について考える時間をかけることに触れました。「私たちは脳がそれをどのように行うかについてインスピレーションを得ることができます」と彼は述べました。それには「意識的な処理」も含まれます。
ベンジオは、ロンドンを訪れる際に初めて左側通行を学ぶ人の例を挙げました。彼は、多くの情報が一貫しており、馴染みがあるということが多くの学習を可能にすると述べ、新しい要素に合わせて習慣を再訓練できると述べました。
ルカンは、ベンジオが取り組むべき問題に同意しながらも、「私は解決策に焦点を当てています」と述べました。彼は、人間や動物がわずかな例を通じて学習することを挙げました。「人間や動物が使用する学習の種類は、私たちが機械では再現できないものです。それが私が自問自答している大きな問いです」とルカンは述べました。
左から、ホストのレックス・フリードマン、ヤン・ルカン、ヨシュア・ベンジオ
「私は、人間や動物が世界がどのように機能するか、世界モデルを持つ能力が欠けていると考えています」とルカンは述べました。彼は、ベンジオの左側通行の例を引用しました。「物理法則は変わりません」と、車のハンドルを切るなどのことです。「機械に世界モデルを学習させる方法、世界がどのように機能するかを観察することによって、非常に基本的なことを理解する方法」とルカンは述べました。
「常識は世界モデルの集合体です」とLeCunは主張しています。
