論文の概要: Next Wave Artificial Intelligence: Robust, Explainable, Adaptable, Ethical, and Accountable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06058v1
• Date: Fri, 11 Dec 2020 00:50:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 11:05:46.595233
• Title: Next Wave Artificial Intelligence: Robust, Explainable, Adaptable, Ethical, and Accountable
• Title（参考訳）: 次の波の人工知能:堅牢、説明可能、適応可能、倫理的、説明責任
• Authors: Odest Chadwicke Jenkins, Daniel Lopresti, and Melanie Mitchell
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークはコンピュータビジョン、音声認識、言語処理、ゲームプレイング、ロボット工学において多くの成功と新機能をもたらしている。 関連する制限は、今日のAIシステムの中で最も成功した場合でも脆さに苦しむことです。 AIシステムは、トレーニングデータから性別、人種、その他の要因に基づくバイアスを吸収し、その後の意思決定におけるバイアスをさらに大きくすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4138734778206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The history of AI has included several "waves" of ideas. The first wave, from the mid-1950s to the 1980s, focused on logic and symbolic hand-encoded representations of knowledge, the foundations of so-called "expert systems". The second wave, starting in the 1990s, focused on statistics and machine learning, in which, instead of hand-programming rules for behavior, programmers constructed "statistical learning algorithms" that could be trained on large datasets. In the most recent wave research in AI has largely focused on deep (i.e., many-layered) neural networks, which are loosely inspired by the brain and trained by "deep learning" methods. However, while deep neural networks have led to many successes and new capabilities in computer vision, speech recognition, language processing, game-playing, and robotics, their potential for broad application remains limited by several factors. A concerning limitation is that even the most successful of today's AI systems suffer from brittleness-they can fail in unexpected ways when faced with situations that differ sufficiently from ones they have been trained on. This lack of robustness also appears in the vulnerability of AI systems to adversarial attacks, in which an adversary can subtly manipulate data in a way to guarantee a specific wrong answer or action from an AI system. AI systems also can absorb biases-based on gender, race, or other factors-from their training data and further magnify these biases in their subsequent decision-making. Taken together, these various limitations have prevented AI systems such as automatic medical diagnosis or autonomous vehicles from being sufficiently trustworthy for wide deployment. The massive proliferation of AI across society will require radically new ideas to yield technology that will not sacrifice our productivity, our quality of life, or our values.
• Abstract（参考訳）: AIの歴史には、いくつかの"波"のアイデアが含まれている。 1950年代半ばから1980年代にかけての最初の波は、知識の論理と記号的手書き表現、いわゆる「エキスパートシステム」の基礎に焦点を当てていた。 第2の波は1990年代に始まり、統計と機械学習に焦点を当て、プログラマは振る舞いのハンドプログラミングのルールの代わりに、大規模なデータセットでトレーニングできる「統計学習アルゴリズム」を構築した。 直近のAIにおける波動研究では、主に深層ニューラルネットワークに焦点を当てており、脳に緩やかにインスパイアされ、「深層学習」の手法で訓練されている。 しかし、ディープニューラルネットワークはコンピュータビジョン、音声認識、言語処理、ゲームプレイング、ロボット工学において多くの成功と新機能をもたらしているが、幅広い応用の可能性にはいくつかの要因がある。 制限に関して言えば、今日のAIシステムの中でも最も成功したものでさえ不安定性に悩まされ、トレーニングされたシステムと十分に異なる状況に直面した場合に予期せぬ方法で失敗する可能性があるということです。 この堅牢性の欠如は、敵対的な攻撃に対するAIシステムの脆弱性にも現れ、敵はAIシステムから特定の間違った回答やアクションを保証する方法でデータを微妙に操作することができる。 AIシステムは、トレーニングデータから性別、人種、その他の要因に基づくバイアスを吸収し、その後の意思決定におけるバイアスをさらに大きくすることができる。 これらさまざまな制限が組み合わさって、自動医療診断や自動運転車のようなaiシステムが幅広い展開に十分な信頼を持てなくなった。 社会全体のAIの急増は、我々の生産性や生活の質、価値観を犠牲にしない技術を生み出すために、根本的に新しいアイデアを必要とします。

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