Sebastian Thrun and Chris Anderson: What AI is -- and isn't
セバスチャン・スラン&クリス・アンダーソン: AIとは何であり、何ではないか
Sebastian Thrun is a passionate technologist who is constantly looking for new opportunities to make the world better for all of us. Full bioChris Anderson - TED Curator
After a long career in journalism and publishing, Chris Anderson became the curator of the TED Conference in 2002 and has developed it as a platform for identifying and disseminating ideas worth spreading. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
いったい何なのか
what machine learning is,
あるもののようなので
and also of the concern
なんでしょう?
機械学習は
intelligence and machine learning
歴史があるんですが
出ていませんでした
in its past until recently.
必要な規模の
of computing and datasets
得られるようになったからです
プログラムを作ろうと思ったら
say, your phone,
書いてもらうことになります
very long kitchen recipe,
turn down the temperature.
みたいな感じに
the temperature."
1200万行のコードがあり
has 12 million lines of code.
500万行のコードがあります
コンピューターをクラッシュさせかねません
can cause your computer to crash.
あんなに稼いでいるんです
makes so much money.
can find their own rules.
自分でルールを見付けられるようになっています
deciphering, step by step,
ルールを書く代わりに
the computer examples
囲碁プログラムのAlphaGoです
which recently was won by Google.
あらゆるルールを記述することになりますが
you would really write down all the rules,
下してしまったのです
residing Go champion.
the software engineer
データへと押しやられ
良くなくともよくなったことです
where this has become really possible --
大きな転換点でした
私の博士論文は機械学習でしたが
was about machine learning.
どうか読まないで
insignificant, don't read it,
当時のコンピューターは
were as big as a cockroach brain.
なかったんです
模倣できるくらいに
to really emulate
人間が見られるよりも
take advantage of the fact
見ることができます
much more data than people can.
対局を検討しますが
more than a million games.
検討することはできません
study a million games.
ウェブページを見ていますが
a hundred billion web pages.
読める人間はいません
a hundred billion web pages.
人間に見付けられないようなルールを
the computer can find rules
to, "If he does that, I will do that,"
「相手がこう来たらこうしよう」と考えるのではなく
looks like a winning pattern,
a winning pattern."
子育てを考えてください
how you raise children.
対するルールを教え込み
giving kids a rule for every contingency
わけではありません
and they have this big program.
はたかれ ぶたれ
they get slapped or spanked,
良い成績を取り
a good grade in school,
見付けていくのです
起きているのです
so much easier all of a sudden.
突如 簡単なものになります
ただ沢山のデータを与えれば良いのです
We just give them lots of data.
目覚ましい進歩の
to the spectacular improvement
いただきましたが
説明していただけますか?
走行の様子で
スピンオフしたものです
into a spin-off called Voyage.
called deep learning
車をトレーニングし
from Mountain View, California,
133の信号がある中で走っています
and 133 traffic lights.
開発チームを作りました
the Google self-driving car team.
ソフトウェアエンジニアを集めて
the world's best software engineers
見付けようとしたものです
トレーニングするだけです
コンピューターに取り込み
into the computer brain,
運転できるようになりました
that often surpasses human agility.
すごく簡単です
53キロを1時間半で走っています
about 33 miles, an hour and a half.
of this program on the left,
the computer sees as trucks and cars
動いているわけですか
これが主要な入力となり
image, which is the main input here,
見付けるのに使っています
other cars, traffic lights.
to do distance estimation.
レーダーがあります
in these kind of systems.
よく使われているものです
レーザーによる画像で
検出されています
and so on depicted by the laser.
カメラ映像を使って行われています
is centering on the camera image now.
精密なセンサーから
sensors like radars and lasers
使うように変わってきています
on the left thing, what is that?
クルーズ・コントロールの基準点で
for your adaptive cruise control,
how to regulate velocity
the cars in front of you are.
どう行われるかの例も
got an example, I think,
learning part takes place.
お話しを伺いましょう
a challenge to Udacity students
課題として出したものです
a self-driving car Nanodegree.
と聞いたんです
how to steer this car?"
to get the steering right.
かなり難しいものです
"It's a deep learning competition,
like Google or Facebook,
ソフトウェア企業でも
最低半年はかかります
at least six months of work.
すごいものです
100 submissions from students,
私がやるよりも上手く運転するんです
drive on this imagery,
十分なデータと
to a computer now,
十分な時間があれば
to comprehend the data,
見つけ出すんです
of powerful applications
あらゆる領域で
開発されるようになったわけですね
していただきましたが
the other day about cancer.
出しましょうか?
CA: This is cool.
(アンダーソン) これはすごいですよ
into what's happening
400,000 dollars a year,
支援するとも
言えるものです
10年におよぶ修行が必要です
to be a good dermatologist.
皮膚科医で
the machine learning version of it.
使っています
for these machine learning algorithms.
こういう機械学習アルゴリズムを指す専門用語で
研究されています
ヤン・ルカンが1988年に作ったもので
by a Facebook Fellow called Yann LeCun,
伝播するようになっています
as the human brain.
模倣したものです
but it emulates the same thing.
視覚的な入力から
the visual input and extracts edges
もう少し複雑なへりや形
more complicated edges
取り出します
構成することができます
really complicated concepts.
cat faces and dog faces
ようになることを示しました
私の学生のチームは
at Stanford has shown is that
of skin conditions,
AIをトレーニングすることにより
示しました
that this is the case,
別のデータを
that we presented to our network
認定皮膚科医に診断させて
Stanford-level dermatologists,
the performance classification accuracy
匹敵するか
分類することができました
あったんでしょう?
進展し続けている話なんです
That's a moving piece.
発表したのは
in "Nature" earlier this year
コンピュータープログラムに
dermatologists images
ということでした
過去の症例です
we had the correct classification.
分かっているものです
診断したものです
by one of our collaborators.
高名な皮膚科医なんですが
one of the three best, apparently,
「皮膚癌ではないな」と言いました
"This is not skin cancer."
a second moment, where he said,
and ran our piece of software,
私たちのアプリで調べたところ
the iPhone a little bit more than myself,"
iPhoneの方が幾分信頼できるしな」と
to get it biopsied.
that we actually found,
would have gone unclassified,
for an app like this right now,
すぐにも需要がありそうです
作ろうとは思っていますか?
making an app that allows self-checking?
溢れさせているのは
about cancer apps,
胸が痛むような話が書かれたメールです
取り除いたけど
10, 15, 20 melanomas removed,
しないかと不安なんです
might be overlooked, like this one,
these days, I guess.
必要だと思っています
聴衆を感心させるのは簡単ですが
and impress a TED audience.
大変なことです
something out that's ethical.
the assistance of a doctor
and our data holds up,
to take this kind of technology
行けないような場所で
できるかもしれません
doctors never, ever set foot.
with this army of Udacity students,
違う形で
a different form of machine learning
with a form of crowd wisdom.
that could actually outperform
できるかもしれないと思いますか?
even a vast company?
事例があり
instances that blow my mind,
努めているところなんですが—
is these competitions that we run.
私たちのやっているコンペのことです
サンフランシスコまで
a self-driving car
to San Francisco on surface streets.
同等とは行きませんが
after seven years of Google work,
3ヶ月しかかかりませんでした
and three months to do this.
an army of students
大勢の学生がいたからです
私たちばかりではありません
who use crowdsourcing.
クラウドソーシングを使っています
クラウドソーシングを使っています
where people do bug-finding crowdsourcing
バグの発見や
様々なクラウドソーシングがあります
in crowdsourcing.
3ヶ月で作れたことで
this car in three months,
who are never hired,
スタッフが9千人います
働きにやってきます
and I don't even know.
maybe 9,000 answers.
送ってきます
わけでもありません
賞金を出します
いいことではないかもしれませんが
which is maybe not the best thing to do.
ありがたいことです
of their education, too, which is nice.
目を見張るような結果を出しています
to produce amazing deep learning results.
実に素晴らしいものです
and great machine learning is amazing.
ガルリ・カスパロフが話したことですが
the first day [of TED2017]
優勝したのは驚いたことに
turned out to be two amateur chess players
3台の普通のパソコンの組み合わせで
mediocre-to-good, computer programs,
スーパーコンピューターを破り
with one great chess player,
you're talking about a much richer version
したように見えます
the fantastic panels yesterday morning,
セッションが2つあって
that we sometimes confuse
AIが実際にやっていることと
with this kind of overlord threat,
支配の脅威のような話が
consciousness, right?
is for my AI to have consciousness.
with the dishwasher
恋に落ちていて
食品を冷やしてくれないなどというのは
and I don't want them.
欲しくありません
an augmentation of people.
拡張するものでした
組み合わせによって
of human smarts and machine smarts
is as old as machines are.
機械の始まりからありました
place because it made steam engines
自分で農業をできるわけではなく
that couldn't farm by itself,
人間を強くしたのです
it made us stronger.
will make us much, much stronger
ずっと強いものにするでしょう
後で取り上げたいと思いますが
of this for some people,
恐怖についてもう少し話しましょう
scary for people is when you have
書き換えるということです
rewrite its own code,
multiple copies of itself,
かもしれませんが
if a goal is achieved and improved.
改善されたかをチェックします
on an intelligence test.
良い点を取ることだとしましょう
that's moderately good at that,
そこそこ得意とすることで
試すことができます
見つかるかもしれず
ある種の暴走が起きることです
some sort of runaway effect
何の問題もなかったのが
on Thursday evening,
on Friday morning,
スピードやなんかのため
of computers and so forth,
とんでもないことになりかねない
言い換えてみましょう
what I heard you say.
まさにそういうことがありました
we had exactly this thing:
自分自身を相手に対局をして
the game against itself
ルールの書き換えであり
is a rewriting of the rules.
世界を支配するという懸念は
absolutely no concern
these are all very single-domain things.
限られた1つの領域のことしかできませんが
コンピューターというのを
that seemed nearly capable
読んだり理解したりすることはできませんが
and understand in the sense that we can,
見出していくかもしれません
patterns of meaning.
as this broadens out,
あり得ませんか?
kind of runaway effect?
I draw the line, honestly.
見くびるつもりはありませんが
I don't want to downplay it --
私の心を占めてはいません
the thing that's on my mind these days,
別にあると思うからです
is something else.
to the present date
膨大な数の碁の対局にあり
is because of massive numbers of Go plays,
飛行機の操縦もできません
or fly a plane.
or the Udacity self-driving car
and it can't do anything else.
他のことは何もできず
domain-specific function,
それは同じことです
on this thing called "general AI,"
ほとんど何も進展がありません
"Hey, invent for me special relativity
超弦理論を作ってくれと
それは認めたいからです
and I want to acknowledge them.
1つのことを考えるとしたら
"What if we can take anything repetitive
100倍効率化できるとしたらどうか?」ということです
100 times as efficient?"
we all worked in agriculture
みんな農業をやっていて
していました
オフィスで働いていて
しています
だけじゃありません
doing repetitive things,
繰り返し的なことをしているし
繰り返し的なことをしています
of being able to take an AI,
効率化してくれるという時代が
as effective in these repetitive things.
だろうと思います
ある人々には怖いものかもしれません
a little terrifying to some people,
繰り返し的なことを
can do this repetitive thing
is the thing that's talked about
失われることになり
手にする前に
glorious aspects of what's possible.
経ることになるでしょう
大きな問題です
and it's a big issue,
何人かのスピーカーが触れていました
by several guest speakers.
打ち明けましたが
optimistic person,
言わせてください
back 300 years ago.
考えてみてください
戦争に明け暮れ
of continuous war,
何もありませんでした
or software engineer or TV anchor.
ニュースキャスターにせよ
農業をしていました
with a little steam engine in his pocket,
ポケットに小さな蒸気機関を入れてやってきます
as strong, so you can do something else."
他のことができるよ」
ありませんでしたが
there was no real stage,
牛の側で話していて
with the cows in the stable,
concerned about it,
「すごく懸念しているよ
それを機械がするようになったらどうなるかと」
and what if the machine does this for me?"
しているかというと
past progress and the benefit of it,
その恩恵については良く理解できます
電気とか 医薬品とか
or electricity or medical supply.
which was impossible 300 years ago.
300年前には無理な相談でした
the same rules to the future.
未来には適用しないのです
振り返ってみると
of my work is repetitive,
on stupid, repetitive email.
馬鹿みたいなメールに費やしています
してくれるものを切望しています
that helps me get rid of this.
ものすごくクリエイティブだと思うからです
are insanely creative;
more than anybody else.
ことのほかそうでしょう
そうなんです
I think you can go to your hotel maid
一緒に飲んでご覧なさい
アイデアを手にしています
you find a creative idea.
変えられるようになるでしょう
is to turn this creativity into action.
作れるとしたらどうしますか?
build Google in a day?
and invent the next Snapchat,
次のSnapchatになるものを思い付き
SFではなくなるのです
経験していることです
解放によって
すごいものになるでしょう
in my opinion.
great side effects.
副作用もあります
and education and shelter
教育や住居や輸送などが
affordable to all of us,
やすくなることです
that this time it's different
今回は違うと主張していて
知恵によって
that we've used in the past
見付けていましたが
同じペースで
やるようになるからだと
is that, not completely,
人間の創造性のため
というわけですね
different from the kind of creativity
根本的に異なるとお考えですか?
強く信じていることですが
belief as an AI person --
any real progress on creativity
見られません
really important for people to realize,
みんなも気付いて欲しいんですが
intelligence" is so threatening,
すごく怖いものに見え
支配者となる映画を作る
tossing a movie in,
the computer is our overlord,
テクノロジーにすぎないのです
do repetitive things.
手助けをしてくれるテクノロジーです
entirely on the repetitive end.
繰り返し的な部分です
見付けるとか
作成するとか
検査をするとか
とても特化したことであり
あるとは思いません
超人になるんです
we've become superhuman.
超人にしたのです
the Atlantic in 11 hours.
shouting back to us.
叫び返してくるとか
物理法則を破っているのです
We're breaking the rules of physics.
we're going to remember everything
記憶するようになるでしょう
ありがたいことです
in my early stages of Alzheimer's.
1,000以上にもなるでしょう
an IQ of 1,000 or more.
綴り字の授業なんかなくなるでしょう
spelling classes for our kids,
is that we can be super creative.
クリエイティブになれるということです
it's going to be painful,
of more than those jobs.
発見の世界へと
to just a new level of empowerment
60-100,000 years old, give or take --
in terms of invention,
作られたもののほとんどは
発明されています
もう少し古いですが
it's a little bit older.
ペニシリン
manufacturing, penicillin --
多くがそうです
発見するでしょう
遅くではなく早くなっています
has gone up, not gone down, in my opinion.
1%くらいのものだろうと思います
things have been invented yet. Right?
なっていません
Hopefully, I'll change this.
それを変えたいと思っていますが
people laughed about. (Laughs)
笑いのネタにされることでした (笑)
密かに空飛ぶ車に取り組んでいるというのは
Working secretly on flying cars.
延ばせてはいません
implant in our brain
魔法のインプラントを
once you have it, you'll love it.
気に入るはずだと思いますよ
we haven't invented yet
沢山あります
ビーム転送できません
from one location to another.
専門家が言っていたんです
that flight wouldn't exist,
than you could run,
人間をビームでは送れないと
that you can't beam a person
刺激的なビジョンを見せていただき
and your brilliance.
ABOUT THE SPEAKERS
Sebastian Thrun - Educator, entrepreneurSebastian Thrun is a passionate technologist who is constantly looking for new opportunities to make the world better for all of us.
Why you should listen
Sebastian Thrun is an educator, entrepreneur and troublemaker. After a long life as a professor at Stanford University, Thrun resigned from tenure to join Google. At Google, he founded Google X, home to self-driving cars and many other moonshot technologies. Thrun also founded Udacity, an online university with worldwide reach, and Kitty Hawk, a "flying car" company. He has authored 11 books, 400 papers, holds 3 doctorates and has won numerous awards.
Sebastian Thrun | Speaker | TED.com
Chris Anderson - TED Curator
After a long career in journalism and publishing, Chris Anderson became the curator of the TED Conference in 2002 and has developed it as a platform for identifying and disseminating ideas worth spreading.
Why you should listen
Chris Anderson is the Curator of TED, a nonprofit devoted to sharing valuable ideas, primarily through the medium of 'TED Talks' -- short talks that are offered free online to a global audience.
Chris was born in a remote village in Pakistan in 1957. He spent his early years in India, Pakistan and Afghanistan, where his parents worked as medical missionaries, and he attended an American school in the Himalayas for his early education. After boarding school in Bath, England, he went on to Oxford University, graduating in 1978 with a degree in philosophy, politics and economics.
Chris then trained as a journalist, working in newspapers and radio, including two years producing a world news service in the Seychelles Islands.
Back in the UK in 1984, Chris was captivated by the personal computer revolution and became an editor at one of the UK's early computer magazines. A year later he founded Future Publishing with a $25,000 bank loan. The new company initially focused on specialist computer publications but eventually expanded into other areas such as cycling, music, video games, technology and design, doubling in size every year for seven years. In 1994, Chris moved to the United States where he built Imagine Media, publisher of Business 2.0 magazine and creator of the popular video game users website IGN. Chris eventually merged Imagine and Future, taking the combined entity public in London in 1999, under the Future name. At its peak, it published 150 magazines and websites and employed 2,000 people.
This success allowed Chris to create a private nonprofit organization, the Sapling Foundation, with the hope of finding new ways to tackle tough global issues through media, technology, entrepreneurship and, most of all, ideas. In 2001, the foundation acquired the TED Conference, then an annual meeting of luminaries in the fields of Technology, Entertainment and Design held in Monterey, California, and Chris left Future to work full time on TED.
He expanded the conference's remit to cover all topics, including science, business and key global issues, while adding a Fellows program, which now has some 300 alumni, and the TED Prize, which grants its recipients "one wish to change the world." The TED stage has become a place for thinkers and doers from all fields to share their ideas and their work, capturing imaginations, sparking conversation and encouraging discovery along the way.
In 2006, TED experimented with posting some of its talks on the Internet. Their viral success encouraged Chris to begin positioning the organization as a global media initiative devoted to 'ideas worth spreading,' part of a new era of information dissemination using the power of online video. In June 2015, the organization posted its 2,000th talk online. The talks are free to view, and they have been translated into more than 100 languages with the help of volunteers from around the world. Viewership has grown to approximately one billion views per year.
Continuing a strategy of 'radical openness,' in 2009 Chris introduced the TEDx initiative, allowing free licenses to local organizers who wished to organize their own TED-like events. More than 8,000 such events have been held, generating an archive of 60,000 TEDx talks. And three years later, the TED-Ed program was launched, offering free educational videos and tools to students and teachers.
Chris Anderson | Speaker | TED.com