現在のAI(人工知能)は基本的に1種類のタスクしか処理できない。画像認識AIには音声認識はできないし、大量の種類の昆虫を学ばせたAIは昆虫の種類を判別できるが、魚類の種類は判別できない。ところがこうした状況が近い将来、大きく変わる可能性がある。

 「1つの機械学習モデルで数百~100万種類のタスクを処理できるようにする研究が現在進んでいる。私はその研究の方向性に非常に興奮している」。そう語ったのは米グーグル(Google)のシニアフェローとしてAI開発を統括しているジェフ・ディーン(Jeff Dean)氏だ。ディーン氏は2019年7月に来日した際、記者会見でこのような見解を示した。

グーグルのジェフ・ディーン シニアフェロー
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 しかもこの機械学習モデルは、事前に学んでいないタスクに遭遇した場合でも、100万種類ある学習済みタスクとの類似性から判断して、その新規のタスクにどう対処すれば良いか判断できるのだという。

現在の機械学習の限界を突破

 現在の機械学習手法ではモデルに何かのタスクをさせようと思ったら、そのタスクに関連するデータを大量に集めてモデルを訓練する必要がある。そのモデルが処理できるのは、データを学ばせた1種類のタスクだけだ。

 特定のタスクに関するデータを大量に用意できない場合、「転移学習」と呼ばれる手法を使うことで何とかなることもある。まず目的とするタスクに似たタスクに関する大量のデータを使ってモデルを訓練する。その後に目的とするタスクに関する少量のデータを使って、そのモデルを訓練し直す。そうすると目的とするタスクを処理できるモデルができあがるという具合だ。

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