Appleやカーネギーメロン大学など複数機関の研究者ら7名＋ChatGPTが集い、「AIの現在」について議論を交わした内容がまとめて報告されています。
ベンチマークは重要だが現在はカオスであること、研究は実用性にシフトするなど、数々のオピニオンが出ました。
– “Perspectives on the State and Future of Deep Learning — 2023”
1. Kyunghyun Cho：ニューヨーク大学
2. Zachary Chase Lipton：カーネギーメロン大学
3. Melanie Mitchell：サンタフェ研究所
4. Preetum Nakkiran：Apple
5. Alex Smola：Boson AI
6. Max Welling：アムステルダム大学
7. Andrew Gordon Wilson：ニューヨーク大学
8. ChatGPT：OpenAI
■まだ取り組めていない重要課題
① 気候変動などの自然科学にAIを応用する
② マルチモーダルAIで多様な業界に影響を及ぼす
■ディープラーニングの理解
① 物理学の複雑な概念を知るのと同じくらい難しい
（しかし不可能ではない）
② 内部動作を視覚化すべき
■ディープラーニングの解釈可能性
① 完全な解釈は難しいとの見方もある
② ある側面からの解釈は可能だが真実とは異なる
■ベンチマークの価値
① ベンチマークは重要だが現在はカオスである
② 産業界では設定と挙動を細かく考慮している
■トランスフォーマーの将来性
① 万能ではないため、学習方法を改善すべき
② 事前知識を統合するなどの対策が必要
■研究は今後どうなる
① エラー数よりもエラーの種類が重視されていく
② 実用性にシフトしていく
