DLD：AI、機械学習、医療、天気、その他のアプリケーション

人工知能と機械学習は、私が行くすべての技術会議でホットな話題であり、最近のDLD NYC会議も例外ではありませんでした。

医療でコグニティブコンピューティングを扱うドイツの会社であるExB GroupのRamin Assadollahiは、新しいコンピューター技術が「ソフトウェアで癒す方法」を学ぶのに役立つさまざまな方法に焦点を当てました。 彼は今日出回っている多くの用語に対処し、AIは認知コンピューティングである必要はなく、認知コンピューティングは機械学習である必要はなく、ビッグデータは完全に別の問題であると述べました。

Assadollahiは、AIが医学の分野を改善する方法に焦点を当てました。 彼は、組織データを見る病理学者は通常、勤務期間中に200, 000個のサンプルを見ますが、ディープラーニングと最新のグラフィックスカードを使用すると、コンピューターシステムは2週間でその多くを処理できます。 彼は、100個のサンプルで、システムは人間と同じくらい良いと言いました。 同様に、コンピューターシステムは1日に28, 000の技術記事を取り込むことができますが、人間は自分の仕事中に約4, 000の記事しか読むことができないと彼は言いました。

分子レベルで単一細胞を理解できるAIは、より良い薬物の設計に役立ち、他の薬物と適合する薬物を見つけ出すのに役立つソフトウェアは、有害な薬物相互作用により年間10万人が死亡するため、命の恩人になる可能性があると彼は言いました。 彼の会社は、医師、研究者、薬剤師、患者などの健康の連続体全体に取り組んでおり、「サイロの解消」に焦点を当てています。 全体的に、介護に関与する人々の数が増えているので、AIは仕事を殺さないと述べた。 医師に取って代わるものではない、と彼は言ったが、代わりに医師は患者とより多くの時間を過ごすことができるようになるだろう。

現在IBMのWatsonグループを運営しているDavid Kennyは、ビッグデータと、さまざまなアプリケーションでの深層学習の可能性について話しました。 IBMがその会社を買収する前は、KennyはThe Weather CompanyのCEOでした。 気象データの世界最大のプロバイダーです。 TWCは、IoT（モノのインターネット）テクノロジー、気象情報、クラウドコンピューティングを組み合わせて22億の場所で気象情報を収集し、Googleが地球をマップしようとした方法で大気をマップするように設計されたアプリを開発したと述べました。

ワトソンでは、アルゴリズムとソフトウェアの3つの大きな分野に興味があると言いました。視覚、視覚、音声などの人間の相互作用。 そのような相互作用をサポートするための深層学習と機械学習; そして推論。 彼は、ワトソンがIBM全体で研究所から販売およびサービスに至るまで何千人もの人々を巻き込んでいると言いました。

ある意味では、ワトソンは多くの知識を必要とするため、ワトソンは他の破壊的なビジネスとは異なり、知識を持っている確立された企業はスタートアップよりも早く成長できると言いました。 彼は、翻訳と人間の相互作用は改善されているが、まだ進むべき道があり、ワトソンが使用する多くのことは会話型の「ボット」を作成していると述べた。

彼は、人々がコミュニケーションの際に使用する異なるトーン、アクセント、ニュアンスのために、会話を理解することは難しいと言いました。 「毎月改善されている」と同氏は語り、3か月前の10パーセントから今では6.9パーセントのエラー率で音声を理解するソフトウェアを使用した。 それに比べて、ヒューマンエラー率は4％だと彼は言った。 彼は、ソフトウェアが1年以内にヒューマンエラー率に近づくことができると楽観的であると言いました。

Kennyは、IBMが競合とは異なるアプローチを持っていると主張しています。 他の企業は集中型AIに取り組むことがよくありますが、IBMは、独自の知的財産または「知識グラフ」を使用して、ワトソンのプライベートバージョンを構築したい多くのクライアントと協力しています。 彼は、世界のデータの80％がインターネット（X線、健康記録、銀行口座など）に送られないことを指摘しました。