科学研究開発リーダーが知っておくべき AI 概念トップ 10

近年のAIのダイナミックな環境で、R&Dリーダーや科学者が、企業の将来を見据えたデータ戦略をより効果的に開発し、画期的な発見に向けて先導していくためには、重要なAIの概念を理解することが不可欠です。（非常に近い）未来のR&D科学者は、自分の専門知識に加えて、AIを活用する方法を知っている必要があります。

以下は、すべての科学的R&Dリーダーが知識を構築するために最初に取り組むべきだと思われる10のAI概念です。

要約すると：機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、大規模言語モデル、強化学習、コンピュータビジョン、量子コンピューティング、説明可能なAI、エージェンティックAI、および人工汎用知能です。

 

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#1) 機械学習 | 機械学習（ML）は、コンピューターが明示的なプログラミングではなく、データから学習することによってタスクを実行できるようにするアルゴリズムを開発することに焦点を当てたAIのサブセットです。反復学習を通じて、MLアルゴリズムは基礎となる構造、パターン、異常を特定し、データ駆動型の予測や決定を行います。ライフサイエンスでは、機械学習アルゴリズムは広範なゲノム配列を通して病気のマーカーを特定したり、治療への患者の反応を予測することができます。MLはまた、新しい材料の発見と分析を大幅に加速し、さまざまな条件下でのその特性と挙動を予測することもできます。

 

#2) ニューラルネットワーク | ニューラルネットワークは、データセット内の関係性を認識するために人間の脳の働きを模倣する計算要素の分散ネットワークです。これらの要素は複数の層で構成されており、入力層、一つ以上の隠れ層、そして出力層があります。各層はノード、または「ニューロン」と呼ばれる要素で構成され、これらは相互に接続されて信号を送信します。これらの接続の強度、すなわち重みは、ニューラルネットワークがデータから学習する過程で調整されます。このアーキテクチャにより、ニューラルネットワークは入力に基づいてこれらの重みを調整することで、データの複雑なパターンやダイナミクスをモデル（※）化することができ、画像認識、音声認識、自然言語処理、高度なパターン認識など、高次元データや変数間の複雑な相互作用が関わるタスクに特に効果的です。

（※）モデル：コンピュータがデータからパターンを学習し、予測や判断を行うための数学的な構造。過去のデータをもとに構築され、新しいデータに対する予測や分析を行う際に使用される。

 

#3) ディープラーニング | ディープラーニングは、多くの層（「深い」という意味）を持つニューラルネットワークを使用する機械学習のサブセットです。ディープラーニングは、従来のML技術を複雑さと性能で大きく上回る、大量のデータから学習し、知的な決定を下す能力にを持つことが特徴です。科学分野では、ディープラーニングは著しい革新を促進しています。たとえば、ライフサイエンスでは、タンパク質構造の予測（DeepmindのAlphaFoldを参照）や遺伝的データの分析方法を革命的に変え、薬の発見を大幅に加速し、パーソナライズドメディシンを前進させています。化学では、ディープラーニングアルゴリズムは複雑な化学反応をモデル化し、分子の挙動を予測し、新しい化合物や触媒を発見するために使用されています。

出展: ゲノムにおける機械学習と深層学習のアプローチ

 

#4) 大規模言語モデル | 大規模言語モデル（LLM）は、前例のないスケールで人間の言語を理解、生成、および対話するように設計された高度なディープラーニングニューラルネットワークです。これらのモデルは、広範なトピック、言語、およびスタイルを含む広範なテキストデータのコーパス（※）でトレーニングされ、人間の言語のニュアンス、文脈、および複雑さを表現できるようになります。ディープラーニングアーキテクチャ、特にトランスフォーマーモデルを活用することにより、LLMは文中の次の単語を予測し、一貫性があり文脈に関連するテキストを生成し、翻訳、要約、および質問応答などの特定のタスクを高いレベルの熟練度で実行できます。科学分野では、LLMは研究論文や特許を秒単位、分単位でマイニングするなど、研究者がますます多くのタスクを支援できます。

（※）コーパス：特定の言語データが集められた大規模なテキスト集合体。言語学、特に自然言語処理（NLP）での研究や機械学習のトレーニングデータとして使用される。

 

#5) 強化学習 | 強化学習（RL）は、エージェントが環境内で行動を実行し、目標を達成することを通じて意思決定を学ぶ機械学習の一種です。エージェントは自身の行動と経験から得られる報酬やペナルティというフィードバックを使用して訓練されます。教師あり学習が正解ラベル付きの訓練データを用いるのに対し、強化学習では環境内のさまざまな状況で取るべき最適な行動を学びます。このアプローチは、ロボティクスなどの分野において深い影響を及ぼしており、ロボットが自律的に複雑なタスクをこなすことを学ぶのに使用されます。たとえば、強化学習は環境をシミュレートすることで実験の設計を自動化し、研究開発における有望な経路を特定することができ、コストがかかり時間を要する試行錯誤の実験を減らすことができます。

 

#6) コンピュータビジョン | コンピュータビジョンは、機械が人間が視覚データに基づいて意思決定を行うように、画像やビデオを解釈し、意思決定を行うことを可能にするAI内の分野です。この技術は、顔認識から自律走行車のナビゲーションまで、幅広いアプリケーションを可能にするアルゴリズムを使用して、画像やビデオを処理、分析、理解します。コンピュータビジョンは、複数の科学分野でデータの分析と解釈の方法を変えています。医療分野では、MRIスキャンや顕微鏡画像などの医療画像を分析し、病気のマーカーを特定し、細胞の挙動を追跡し、人間の専門家が到達できない詳細レベルと速度で病気の進行を監視するためにコンピュータビジョン技術が使用されます。コンピュータビジョンはまた、画像を分析して構造的特性を決定し、欠陥を識別し、または異なる条件下での変化を監視することによって、材料の特性評価にも役立ちます。

 

#7) 量子コンピューティング | 量子コンピューティングは、量子力学の原理を利用して情報を処理し、従来のコンピューターよりも速く情報を処理する計算方式です。従来のコンピューティングが0か1のどちらかをとるビットを使用するのに対し、量子コンピューティングでは量子ビット（キュービット）を使用し、重ね合わせによって0と1を同時に表現・保存することができます。さらに、量子もつれによりキュービット同士が従来のビットにはない方法で相関関係を持つことができ、これにより量子コンピュータは従来のコンピュータでは達成不可能な速度で複雑な計算を行うことが可能です。この先進的な計算能力は、科学研究や開発において大きな影響を与える可能性があります。ただし、この分野はまだ初期段階にあり、ハードウェアやアルゴリズムの制約に直面しています。これらの課題にもかかわらず、量子コンピューティングとAIの組み合わせが世界を変える可能性を持っているという共通認識から、研究と議論が継続的に行われています。

出展: 生物科学の最前線における量子コンピューティング

 

#8) 説明可能なAI | 説明可能なAI（XAI）は、AIモデルの結果を人間にとって透明で理解しやすいものにする方法と技術を指します。この概念は、多くの深層学習モデルがブラックボックスの性質を持ち、意思決定プロセスがしばしば不透明で、これらのモデルがどのように結論に至ったかを解釈することが困難であるというAIの主要な課題に対処します。倫理的、安全性、および規制上の意味合いが大きいライフサイエンス、材料科学、化学などの分野では、XAIは不可欠です。XAIは、これらの科学分野でAIの採用を進める上で重要な役割を果たし、AI駆動の決定が信頼でき、説明責任があることを保証します。

 

#9) エージェンティックAI | エージェンティックAIシステムは、ユーザーに代わって自動的にタスクを実行し、決定を下し、行動をとるよう設計されています。受動的なAIが各アクションに対して明確な指示を必要とするのに対し、エージェンティックAIシステムは目標を理解し、複雑な環境をナビゲートし、最小限の人間の介入でタスクを実行する能力を持っています。代表的なAIエージェントにはSiri、Alexa、Googleアシスタント、普及が拡大しているチャットボットなどがあります。彼らの機能の鍵は、強化学習（RL）と意思決定理論の統合にあり、これによりエージェンティックAIは結果を評価し、相互作用から学習し、時間とともに最適化することができます。エージェンティックAIシステムは単なる反応的な存在ではなく、自律的な操作と意思決定を通じて様々な分野の進歩を加速する能力を持つ存在です。予想される通り、エージェンティックAIのためのガードレールの確立について多くの議論があります。このトピックについてのOpenAIの最新の考え方については、「エージェンティックAIシステムの管理のための実践」をお読みください。

 

#10) 人工汎用知能 | 人工汎用知能（AGI）または「強いAI」とは、人間の知能を反映または超越する認知能力を持つ、現在は理論上のAIの形態を指します。特定のタスクに秀でる専門的または狭義のAIとは異なり、AGIは推論、問題解決、認識、学習など、幅広い領域での知的能力をほとんどまたは全く人間の指導なしに展開します。研究開発において、AGIを実現することには深い意味があります。例えば、生命科学分野では、AGIが自動で遺伝データを分析し、異なる医療情報源を統合し、個別化された治療計画を立案することが可能です。しかし、AGIを実現するには、倫理的な考慮、より進んだ学習アルゴリズムの創出、それに追いつくハードウェアの開発など、大きな課題を克服する必要があります。AGIに関する議論は継続中で、その可能性や目指すべきか、あるいは防ぐべきかといった範囲で展開されています。