近い将来、人間とコンピュータのインタラクション学習により、5つの伝統的な産業が輝くかもしれない

長年にわたり、機械学習は大小さまざまなテクノロジートレンドリストに登場してきました。しかし、今年からは、私たちは単なる「教師」ではなく、人間とコンピュータの相互作用において機械から学ぶべき時が来ています。

Googleの機械知能事業の責任者であるブレーズ・アグエラ・イ・アルカス氏は、Mediumに掲載された記事の中で、「機械知能は外部環境をより良く理解することを可能にするだけでなく、私たち自身の認知をより良く理解することを可能にする」と述べた。

2016 年春、Google の機械学習ベースのプログラム「AlphaGo」が、世界最高の囲碁プレイヤーであるイ・セドルを囲碁で破りました。この勝利は、他の人工知能技術よりも人間の思考方法に近い「ディープニューラルネットワーク」と呼ばれる技術にとって重要な節目となる。

このプログラムを完成させるために、AlphaGo チームはあらゆる手段を講じました。AlphaGo は 3,000 万回のゲームをプレイし、高度なスキルを持つ人間のプレイヤーと何度も対戦しました。 Google は AlphaGo にチェスの遊び方を学習させるつもりだったが、予想外のことが起こった。当初 AlphaGo にチェスの遊び方を教えることだけを考えていたチェス プレイヤーたちは、自分たちのチェスのスキルも向上するとは思っていなかったのだ。 Google の取り組みは、人間の思考が機械学習にどのような影響を与えるかを示しているだけでなく、機械学習が人間の思考にも影響を与える未来を想像し始めることも可能にします。実際、私たちはさまざまな分野で間接的に機械から学んでいます。Spotify がアルゴリズムを使用して音楽を推奨すると、私たちの音楽の好みも推奨された作品に影響を受けます。神経系の学習プロセスを観察することで、脳についての理解も深まりました。

機械を脅威とみなすのではなく、人間と機械が互いに学び合い、協力し合うことができると信じたらどうなるでしょうか?コンピュータが単語間の関係性をどのように理解するかを観察すると、私たちの文章がより創造的になるでしょうか?誰かに新しい言語を教えるときに、コンピューターは翻訳能力も向上させることができるのでしょうか?機械学習についてはよく耳にしますが、今日は人間とコンピュータの相互作用学習についてお話ししましょう。

実際、人間と機械のインタラクティブ学習は、いくつかの業界を急速に変革し、私たちの未来を形作る可能性があります。

1. 教育

教育は、人間とコンピュータのインタラクティブな学習の可能性が最も高い分野の 1 つです。たとえば、適応型学習では、機械を使用して学生向けのパーソナライズされた学習サービスを設計します。大手ピアソンから新興企業のDuoLingoまで、教育業界の多くの企業がこの技術を使い始めています。それだけでなく、DuoLingo などのソフトウェアは、人間による情報入力を通じて機械翻訳の品質を向上させ始めています。オンライン教育やマルチチャネル学習が普及するにつれ、人間とコンピュータのインタラクション技術を活用する企業が有利になるでしょう。これらの先進的な企業は、人間と機械の両方にとって「学習」という言葉を再定義するのに役立っています。

将来はどうなるのでしょうか?

サーモスタットが自動的に空気を適切な温度に調節するのと同じように、生徒は各自の習慣に適した個別の学習プランを持つことになります。それだけでなく、このパーソナライズされたサービスは、Netflix がユーザーにビデオを推奨するのと同じように、学生に次に何を学ぶべきかの提案を提供します。この斬新な教授法では、生徒がメモを覚えるために何回復習する必要があるか、生徒が視覚的に学習するタイプかどうか、小グループで学習した方が効果的かどうかなど、個人的な質問を理解することで設計をパーソナライズします。したがって、適応型学習プラットフォームは、学生、教育者、科学技術を結び付け、相互に協力できるようにします。

2. 人材

人材は採用から管理までの一連のプロセスを伴うため、この分野で人間とコンピュータの相互作用の学習を開発することは非常に適しています。実際、BelongやProphecy Sciencesなどのスタートアップ企業はすでに、機械が会社の採用プロセスに参加することを許可しています。 Google の人事部門や同様のチームも、データを活用して人材を最適化する取り組みを先導してきました。したがって、機械を使用して人的資本の開発傾向とニーズを特定および予測し、アルゴリズムと従業員がお互いを理解できるようにすることができます。

将来はどうなるのでしょうか?

人事部は「ヒューマンマシンリソース」に名称が変更されます。従業員のキャリア開発を向上させるために、上司に加えて、機械学習の知識を教える教師も配置されます。

3. ベンチャーキャピタル

ベンチャーキャピタル企業は過去5年間、AIスタートアップ企業への投資を着実に増やしてきたが、投資判断を支援するために機械を活用する試みはまだ行われていない。実際、ベンチャーキャピタリストは優れたコネ、内部情報、そして鋭いビジネス直感を持っています。機械が得意とする定量的な傾向特定や分析も活用できれば、人間とコンピュータのインタラクティブ学習にとって理想的な組み合わせと言えるでしょう。

将来はどうなるのでしょうか?

AI Combinator と呼ばれるスタートアップ インキュベーター サービスが登場し、トップ ベンチャー キャピタリストとマシンの協力を得て最新のエンジェル投資動向と業界動向を分析し、新たな市場機会を発見します。ベンチャーキャピタリストは機械と連携することで、新たな投資戦略を考え出し、新たな投資機会を発見できる可能性があります。

4. 心理学と行動科学

MITの新しい研究によると、アルゴリズムは私たち自身よりも速く、より正確に私たちの行動を予測できるという。機械学習が進歩するにつれて、私たちは自分自身の考えや行動をより深く理解できるようになり、いつでもどこでも必要に応じて行動を変えることができるようになります。心理療法、フィットネス、退職後の投資など、あらゆる分野の人がこの種の「行動介入」から恩恵を受けることができます。

将来はどうなるのでしょうか?

Fitbitと同様の機能を備えたHaBitと呼ばれるデバイスが誕生する。これは人々の行動を記録し、重要な瞬間に人々が行動を変えて良い習慣を確立するのを助けるパーソナライズされたインセンティブとフィードバックサービスを提供する。

5. アート

想像しにくいかもしれませんが、人間とコンピュータのインタラクション学習は、私たちの創造方法を変える可能性を秘めています。機械学習は分析に加えて、分析結果に基づいた新しい情報も提供します。画像の違い（たとえば、猫とブルーベリーマフィン）を識別できるだけでなく、新しい画像や音楽などの新しいコンテンツを生成することもできます。最近、Googleの人工知能技術を完全に覆したことで有名になったGoogle Brainチームは、機械の助けを借りて「優れた芸術作品や音楽作品を創り出す」ことができるかどうかをテストすることを目的としたMagentaプロジェクトを立ち上げた。しかし、このプロジェクトにはもっと大きな野望があります。それは、人間が機械から提供される創造的情報をどのように利用するか、そしてその過程で、人間が機械からどのように学び、自らの創造的プロセスを改善できるかを理解することです。

将来はどうなるのでしょうか?

アーティストとアルゴリズムが共同で制作する作品、つまり共創が生まれます。ミュージシャン、作家、アーティストは機械から深い影響を受け、機械をパートナーとみなし、さまざまな創造的手法を試し始めるでしょう。

今日では、機械学習があらゆる業界に影響を与え、私たちの仕事の本質を変えることが認識されています。しかし、機械が私たちに代わっていくつかのタスクを完了する一方で、機械とのコラボレーションは私たちの思考、学習、創造にどのような影響を与えるのでしょうか?いずれにせよ、授業、絵画、会議のいずれのコラボレーションでも、人間と機械学習が相互にサポートし合うようになることが期待されます。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。