Appier、「2020 AIトレンド&2021 予測」を発表

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チーフAIサイエンティスト ミン・スンが自然言語処理、人間中心AIなど2021年のトレンドを予測

AI(人工知能)テクノロジー企業のAppier(エイピア、共同創業者/CEO:チハン・ユー、以下Appier)は、「2020年のAIトレンドと2021年の予測」を発表しました。AppierのチーフAIサイエンティストであるミン・スンが、新型コロナウイルス感染拡大の影響によって大きく進んだ2020年のAI活用、および2021年に予測されるAI技術の進化や社会変化を予測しました。

1.2020年におけるAIトレンド総括
1.1 新型コロナウイルス感染症による影響
新型コロナウイルス感染拡大の影響で生活様式が大きく変化し、それに伴いデジタル変革は従来の5倍のスピードで進み、一般消費者だけでなく学校教育においても、すべての人がデジタルデバイスを使う時代となりました。最近では医療現場における高速な診断、医療機関の自動化など、病院や介護施設でもAIが使われています。こうした変革が起こる中で、我々はAI技術を駆使して新型コロナウイルス感染症と戦っていく必要があります。
また、デジタル決済などの金融、オンライン診療などの医療、オンライン授業などの教育といった多岐にわたる分野において非接触ソリューションが拡大し、ニューノーマル経済を推進しています。このように様々な分野においてデジタル変革が起きたことにより、2020年はIT企業がかなり優位になりました。なぜならIT企業は必要とされるソリューションを提供可能かつ多くの企業がデジタルを駆使して様々なことに対応するようになったからです。様々な分野でデジタル化が加速したことから、2021年はすべての企業が自社をIT企業として捉えるべきであり、テクノロジーを高度に利用し、より多くのデータを収集し、AIを戦略的使うことが重要となる、とミン・スンは予測します。

1.2 画像認識や自然言語処理などの分野で起きた「AI革新」
オンラインから収集できるデータ量の増加やクラウド上での大規模な実証の実現により、AI革新は今後も続くと予想されます。2020年には大きく3つの異なる様相においてブレークスルーが起こりました。1つ目は画像認識という分野です。教師なしメソッドであるSimCLR(https://ai.googleblog.com/2020/04/advancing-self-supervised-and-semi.html)が提案されたことにより、少ないアウトプットで画像を認識できるようになりました。2つ目は自然言語処理という領域です。昨年、巨大な言語モデルであるGPT-3(https://openai.com/blog/openai-api/)が登場しました。これは言語理解、言語生成において他のモデルをかなり上回るパフォーマンスを示し、言語モデルとして初めて1千億個を超えるパラメーターを利用するモデルとなりました。3つ目はタンパク質フォールディング(https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology)です。タンパク質フォールディングは医薬品の設計や新型コロナウイルス感染症などの病気の理解など化学的な発見をすることが可能です。

2.2021年AIトレンド予測
2.1 自然言語処理
まず1つ目のトレンド予測は、生物医学の分野での自然言語処理モデルの利用増加です。ハーバード大学の研究によると、AIに対してテキストを読むのではなく、生物学的な配列を読み込ませることで、新型コロナウイルス感染症の変異を予測することが可能になるということがわかっています。これにより現実世界において変異を念頭に置いて備えることができるということです。

また、2020年に複数の分野でAIの進化が見られたことから、各分野でのコラボレーションが進むことも予測します。具体的には、言語でインプットし、画像でアウトプットすることなどが考えられます。2021年の初め、スタートアップ企業であるOpenAI(https://openai.com/blog/dall-e/)はデモンストレーションを発表しました。例えば「犬を散歩させている、チュチュを着ている赤ちゃん大根のイラスト」と入力すると、それに沿ったイラストがいくつも作成されます(図1参照)。これにはGPT-3が活用されており、このデモンストレーションを作成するためにAIに再学習させる必要はないということを同社は主張しています。

図1

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