Alphabet Inc.は、英国に拠点を置く汎用型のAI（AGI）であるGoogle DeepMind AIを取得しました。DeepMindは、幅広い問題を解決するために使用される人工知能です。これまでに、AIシステムは複雑な囲碁のゲームを行ったり、タンパク質の3D構造を説明したりしてきました。Google DeepMind AIは、エネルギー効率の向上や特定の疾患の識別なども行っています。今後は、このAIのもと、より多くの製品が生産されることが予想されるため、その仕組みについて解説します。
ChatGPT機能：呪文をカンタンに生成・翻訳する
AI画像生成機能：テキスト入力でAI画像を生成する
パート1：Google DeepMindのとは?
DeepMindの主な目標は、「知能を解決し」、「科学を前進させる」ことでした。特定のタスクにプログラムされた他のAIシステムとは異なり、DeepMindは自らの経験から学習します。このイノベーションがGoogleの注目を集めることとなり、DeepMindはいくつかの成功を収めました。
しばらくの間、Google DeepMind AIは研究開発の目的で使用されてきました。しかし、AIがより強力になるにつれて、この研究所の製品はより明確になってきています。最近ではDeepMind Ethics and Societyという部門を開設し、AIに関する倫理的な問題に取り組んでいます。Google DeepMindが開発した製品には、以下のようなものがあります。
- Deep Mind Sparrow: 質問に正しく答え、不適切な回答や危険な回答のリスクを軽減するために設計されたチャットボット
- Deep Mind Gato: 複雑なタスクに対応する深層ニューラルネットワークとして対話の多様性、ロボットアームの制御、ゲームのプレイ、積み木などが可能
- AlphaGo：初めてプロの囲碁プレイヤーを破ったコンピュータプログラム
- AlphaStar:リアルタイムストラテジー（RTS）ゲームであるStarCraft IIを制御するAI
- AlphaFold:アミノ酸配列からタンパク質の3D構造を予測するシステム
- AlphaCode:専門のプログラマーと同じレベルでコンピュータプログラムを書くことができるAIシステム
- AlphaZero:人間を超えたレベルでチェス、囲碁、将棋をプレイするシステム
- WaveNet:生の音声信号から自然な音声を作成する高度なテキスト読み上げ技術
DeepMindの研究は、多くの社会問題を革新する可能性があります。AlphaFoldは、新しい薬剤や治療法の開発に利用することができ、AlphaZeroは物流システムのパフォーマンスの向上につながるでしょう。DeepMindの研究成果の増加と共に、さらに多くの領域に進出することになります。その結果、AI研究所は、産業を革新し人工知能の限界を再定義する拠点として地位を確立します。
DeepMind AIの歴史
Google DeepMindは、イギリスに拠点を置くAI研究所です。同社は最初に3人の科学者によって2010年にDeepMind Technologiesとして設立されました。その後、2014年にGoogleに4億ポンドで買収されました。買収により、主要なAI専門家とつながることができ、Alpahet Inc.はこの革新的な製品の所有者になりました。現在、同社は700人を超える従業員が在籍し、複数のグローバルオフィスをかかえています。
DeepMindは、さまざまな分野の有名なAI専門家でチームが構成されています。彼らはコンピュータサイエンス、神経科学、数学、物理学の専門家です。さらに、Googleの豊富なデータセンターへのアクセスにより、DeepMindはさまざまな領域に挑戦することが可能になりました。そのなかでも、Google HealthとGoogle Cloudとの協力によるAI生成ソリューションの展開が注目されています。
パート2：DeepMind AIの仕組み
DeepMindのAIは、ニューラルネットワーク上のディープラーニング言語を使用しています。このネットワークは、Q学習として知られるモデルフリーな学習技術で構成されています。これにより、DeepMindはさらに正確な予測をすることが可能になりました。その結果、DeepMindは自らゲームを学習することができるようになりました。
この技術は、人間の構造を模倣しています。そのため、DeepMindは膨大な量のデータを分析し、実用的でないパターンを特定することもできます。また、人工ニューラルネットワークは、相互に接続されたノードのネットワークで構成されています。これらのノードは、問題を解決するために人間の脳のように機能します。接続の負荷を調整することで、複雑なパターンを学習することも可能になります。例えば、ゲームに勝つという課題に対して、Google DeepMind AIはこのアプローチを使用しました。その結果、AIは人間よりもゲームを効率的にプレイすることができるようになりました。
DeepMindのモデルの学習構造
DeepMindのAIシステムは、複雑な問題を解決するために学習に焦点を当てています。AlphaGoでは、AIはゲームのパターンを学習し、次の手を予測します。また、ニューラルネットワークはデータから学習し、予測を行います。AlphaFoldでは、AIはニューラルネットワークを使用してタンパク質のパターンを学習し、アミノ酸配列に基づいてタンパク質の3D構造を予測します。
DeepMindは自身の経験からも学習しています。具体的には、環境での自身の振る舞いを観察しています。トレーニング中、AIは望ましい結果をもたらす行動に報酬を与えて、逆に望ましくない結果に対しては罰則が与えられます。例えば、AlphaGoは数百万の囲碁のゲームのデータセットでトレーニングされました。AlphaGoは何度も自己対局を行い、勝利に対して報酬を、敗北に対して罰則を受けました。これにより、AlphaGoは最も勝利につながる手を学ぶことができました。
同様に、AlphaFoldも数百万のタンパク質構造のデータセットでトレーニングされました。AlphaFoldは何度も自問自答を行いながらタンパク質の3D構造を予測しています。正確な予測を行った場合に報酬を、不正確な予測を行った場合に罰則を受けました。その結果、時間の経過と共に、AlphaFoldはタンパク質の3D構造をより正確に予測するようになりました。
パート3：DeepMind AIにできること
DeepMindは社会全体への重要な貢献をしています。複雑なボードゲームで超人的なパフォーマンスを持つシステム、歩行や走行が可能なロボット、3D構造予測などがあります。2020年の創設以来、目の病気の特定のデバイスのパフォーマンス最適化に役立つAI技術を開発してきました。そのため、GoogleのDeepMind AIはAIアルゴリズムの能力を活用して、全人類に利益をもたらす問題の解決を目指しているといえるでしょう。ここでは、AIシステムの成功例を紹介します。
1.ゲームプレイ
AlphaGoは囲碁ゲームにおいて人間を超える性能を発揮しています。2016年、AlphaGoはプロの囲碁棋士である李世ドルに勝利するという驚異的な成果を達成しました。これは、以前は人間だけが独占的に扱っていた複雑なゲームをAIが制することができることを示す、重要なマイルストーンとなりました。韓国のチャンピオンに対するAIの勝利は、DeepMindが競技において人間を打ち破った唯一のマシンとなったという決定的な瞬間でした。
2.医療
AlphaFoldは、アミノ酸配列からタンパク質の3D構造を予測することができます。研究者たちは、このAIシステムを使ってタンパク質を研究し、新しい薬を開発しています。特筆すべきことに、AlphaFoldはCOVID-19やアルツハイマー病のための薬を開発するために使われました。プロテオミクスによるブレークスルーは、科学研究を革新し、命を救う薬の開発を可能にします。
3.ロボティクス
Robocatは、さまざまなロボットアームを操作する自己改善型のロボットシステムです。自己生成されたデータを使用して効率を改善するため、わずか数回のデモンストレーションからタスクを解決します。この手法は、同様に建築プロセスの改善に役立つことが期待されています。DeepMindの技術の進歩により、その能力は拡大して、人間と機械の境界を再定義することにつながっています。
4. エネルギー効率
DeepMindは、Googleのデータセンターの電力効率を改善するためのAIシステムを開発しました。AIは強化学習を使用して、エネルギー消費を最適化し、冷却費を40%削減しました。DeepMindは、Googleマップの交通渋滞予測の精度を向上させるためにも使用されています。この技術は、Androidの自動輝度調節やバッテリー機能においても重要な役割を果たしています。
まとめ
DeepMindは、先進的な人工知能システムを開発し、社会の複雑な問題を解決しています。DeepMind AIで進行中の取り組みは、社会のさまざまな側面において課題解決ができると期待されています。AIシステムが進化し成長し続けるにつれて、その応用範囲もより多様化することが予想されます。動画編集においても同様です。Wondershare Filmoraでは、画像生成や編集などの様々なAI機能が備わっています。
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