Googleの機械学習(AI)を自動で最適設計する AutoML

AutoML(Auto Machine Learning)/ Google #IO17

いままで目的に合った機械学習(AI)プログラムの開発をするためには、多くの専門ソフトウェア技術者による最適なアルゴリズムの設計とコーディングが必要でした。

Googleでは、いま AutoML(Auto Machine Learning)という機械学習プログラムの最適設計アプローチを進めています。この AutoMLが自動的に機械学習プログラムを生み出し、専門ソフトウェア技術者がいらなくなるのではと話題になっているようです(^^)

すでに、言語や画像認識を学習するための最適な機械学習プログラムの設計を、AutoMLで探索する研究やテストを進めています。その結果、画像認識分野では、AutoMLを使用した設計が専門家たちのそれに匹敵するレベルとなり、言語翻訳では専門家を完全に凌駕するパフォーマンスを見せているそうです。

AutoMLは、Google I/Oで発表されたGoogle Lens(グーグルレンズ)などのアプリを含む、特定の業務を実行する機械学習プログラムの開発に活用されています。

さらに、AutoMLにより機械学習プログラムを作る過程を何千回も繰り返してきた結果、認識機能が強化され予期しない変数が補完されるなど、新たな学習効果も生まれているそうです。

Googleのサンダー・ピチャイCEOは、AutoMLの商用化の時期を問う質問に「今後5年ほどで、コーディングやコンピュータ言語を全く知らなくても、自分の目的に合わせた機械学習プログラムを設計することができるようになる」と見通したということです(^^)

中学生のランサムウエア作成容疑とIT人材白書2017

不正アクセス年代別推移(データ元:警察庁「不正アクセス行為の発生状況」)/ Tetsu=TaLow

ランサムウェア(身代金ウイルス)を自作したとして、中学3年の男子生徒(14)を不正指令電磁的記録作成・保管の疑いで逮捕。ランサムウェアの作成容疑での立件は全国初。任意の捜査に生徒は「力試しに作ってみたらできた」と話しています。

このニュースに対して、新聞、テレビなどのマスメディアの報道やセキュリティ専門会社の解説では、「ランサムウェア」と「中学生」「ITモラル」を主題に、セキュリティやモラル教育の重要性を指摘することに止まっています。

プログラマーの皆さんは、自作したとされるプログラムの犯罪成立要件を分析、さらに14歳の男子生徒の能力や、その活かし方まで踏み込んで議論しています。
同じ能力でも、悪意のクラッカーとハッカー、犯罪者と優れた捜査官、金融や証券犯罪者と証券取引監視委員会(SEC)などなど、多くの映画の題材にもなっていますが、悪意ではない「優れた能力」や「探究心や努力」は抑制するのではなく、公共的利益のために活かすべきだと思います。

安倍首相はテスラのイーロン・マスクCEOに惚れ込んでいますが、マスク氏は10歳のときにコンピュータを買い、プログラミングを独学しています。Googleのラリー・ペイジ氏は6歳の頃からコンピュータを触り始めています。Appleの共同創業者故スティーブ・ジョブズ氏は、13歳の時にHPの社長宅に周波数カウンターの部品をもらいに押しかけ、HPでアルバイトをしています。

好奇心が旺盛で多感な中学時代、その後の人生を左右する「才能」や「優れた能力」を密かに発揮する機会が多いと思います。社会が「多様性」や「寛容さ」を失っては、日本にシリコンバレーができることはないでしょう。終戦直後は貧しくても「社会の寛容さ」に溢れていたように思いますが・・・。

国民の「ITスキル」が高い国は、世界競争力も生産性も高くなり、社会保障費も抑制できます。
下図は日本、米国、カナダ、イギリス、ドイツ、フランスのIT企業とそれ以外の企業に所属する情報処理・通信に携わる人材の割合を比較したものです。日本はIT企業に所属する情報処理・通信に携わる人材の割合が72%と突出して高くなっています。一方、日本以外の国は、IT企業以外の割合が5割を超えており、米国が65.4%と最も高くなっています。