ジャカルタ - 今週、Googleに関連する人工知能(AI)のパイオニアの何人かに化学と物理学の分野でノーベル賞が授与されたことは、同社の研究の優位性とコンピュータサイエンスにおけるブレークスルーがどのように認識されるべきかについての議論を引き起こしました。
すでにAI研究の最前線に立っているGoogleは、Microsoftが支援するOpenAIからの競争の激しい圧力と、米国司法省からの厳格な精査に直面しています。
10月9日水曜日、Googleが所有するAIユニットであるDeepMindの共同設立者であるDemis Hassabisは、同僚のJohn Jumperとともに、微視的なタンパク質構造の概要における彼らの仕事のために、米国の生化学者David Bakerとともに、化学に関するノーベル賞を受賞しました。
一方、Googleの元研究者であるジェフリー・ヒントンは、10月8日火曜日に、現在のAI開発への道を開いた機械学習での初期の発見に対して、米国の科学者ジョン・ホップフィールドとともに、物理学のノーベル賞を受賞しました。
しかし、一部の当事者は、ノーベル賞のカテゴリーの適切性に疑問を呈している。コンピュータ科学者で国連のAIアドバイザーであるデイム・ウェンディ・ホール教授は、受賞者の作品は認められるに値するが、数学やコンピュータサイエンスのノーベルカテゴリーの欠如が結果に影響を与えていることを明らかにした。
さらに、ベントレー大学の数学教授であるノア・ジャンシラクサも、ヒントンの勝利は物理学では不適切であると考えました。彼の意見では、ヒントンは素晴らしい仕事をしてきましたが、彼の発明は純粋な物理学ではありません。
この議論は、AI研究を支配するための無限のリソースを持つGoogleのような大手ハイテク企業と、競争に苦しむ伝統的な学界との間の不平等を強調しています。
ジェフリー・ヒントン自身も、AIの潜在的な危険性について懸念を表明しており、昨年Googleを辞めて、ますますスマートなAIが提示する実存的脅威についてより自由に話すことができました。
この科学的研究におけるGoogleや他の大手ハイテク企業の優位性の高まりは、商業的利益の範囲を超えたイノベーションのバランスをとるために、科学的研究へのより大きな公共投資の必要性を強調しています。
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