[論文レビュー] Advances in Artificial Intelligence Require Progress Across all of Computer Science

Gregory D. Hager, Randal E. Bryant+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 13, 2017

Machine Learning in Materials Science被引用数 13

ひとこと要約

このホワイトペーパーは、人工知能（AI）分野の進歩が、AIに特化した研究にとどまらず、コンピュータサイエンスのあらゆる分野における進歩に依存していると主張している。AIの持続的で強固なイノベーションを実現するには、システム、アルゴリズム、理論の分野における統合的かつ多分野的協働が不可欠であると強調している。

ABSTRACT

Advances in Artificial Intelligence require progress across all of computer science.

研究の動機と目的

• AIの進歩と、コンピュータサイエンスのすべての分野における進歩の相乗関係を強調すること。
• AIの進歩がAIに特化した研究のみで達成可能であるという誤解を解き、その根拠を示すこと。
• コンピュータサイエンスの分野間における連携的で統合的な投資と協働を提言すること。
• 次世代AIを支えるために、システム、アルゴリズム、理論分野における基盤的改善の必要性を強調すること。
• コンピュータサイエンスは、分野間の連携がAIの飛躍的進歩を生む統一的分野であると位置づけること。

提案手法

• AI研究の現状を分析し、広範なコンピュータサイエンス分野の進歩に依存するシステム的依存関係を特定すること。
• 多様な分野のコンピュータサイエンティストの知見を活用し、分野間の相互依存関係を示すこと。
• 理論、システム、応用の統合的統合を要するシステムレベルの課題としてAI開発を位置づけるフレームワークを提示すること。
• 事例研究と専門家による合意を用いて、AIの飛躍的進歩がプログラミング言語、データベース、分散システムなどの分野における進歩に依存していることを示すこと。
• AI研究の分野的孤立を避けるため、分野横断的協働を支援する政策的・資金調達モデルを提言すること。
• スケーラブルで信頼性が高く、効率的なAIシステムを実現するための基盤的コンピュータサイエンス研究の役割を強調すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIに特化した研究以外のコンピュータサイエンス分野における進歩は、人工知能分野の進歩にどのように寄与しているか？
• RQ2 主要なAIの飛躍的進歩の背後にある、主な分野間連携的依存関係は何か？
• RQ3 なぜ、AI研究を分野ごとに孤立させたモデルでは、持続的かつスケーラブルなAIイノベーションを達成できないのか？
• RQ4 包括的なコンピュータサイエンス分野の進歩を支援するには、研究資金調達と協働の仕組みにどのようなシステム的変化が必要か？
• RQ5 システム、アルゴリズム、理論分野における基盤的進歩は、次世代AIシステムを実現するためにどのように役立つか？

主な発見

• AI分野の進歩は、AIに特化した分野にとどまらず、コンピュータサイエンスのすべての分野における進歩に根本的に制限されている。
• AI分野の飛躍的進歩は、コンピュータサイエンス全般におけるシステム、アルゴリズム、理論的基盤の改善に依存している。
• AIイノベーションは、プログラミング言語、データベース、分散システム分野における進歩と切り離せないため、分野横断的協働が不可欠である。
• AIを広範なコンピュータサイエンスから分離した研究モデルでは、強固でスケーラブルなAIシステムの実現が不十分である。
• 基盤的コンピュータサイエンス研究は、スケールに応じた信頼性が高く、効率的で安全なAIシステムの開発を可能にする。
• 持続的で安定したAI進歩を実現するには、AIに特化した取り組みにとどまらず、コンピュータサイエンスのすべての分野における連携的投資と協働が不可欠である。