[論文レビュー] What Next? A Dozen Information-Technology Research Goals

Jim Gray|ArXiv.org|Nov 11, 1999

Cognitive Computing and Networks参考文献 3被引用数 9

ひとこと要約

ジム・グレイのこの論文は、バベッジの計算的ビジョンを自己管理・自己保護・自己複製可能なシステムへと拡張し、バッシュのMemex概念を自動情報整理および要約機能を含むものへと拡張し、チューリングのAIビジョンを視覚・聴覚などの補装的感覚を含むものへと拡張する、情報技術分野における12の根本的で研究的目標を提示している。提案された研究は、直交的ではあるが相互に関連する技術的進歩を通じて、知能的で適応的かつ自律的なシステムの構築を目的としている。

ABSTRACT

Charles Babbage's vision of computing has largely been realized. We are on the verge of realizing Vannevar Bush's Memex. But, we are some distance from passing the Turing Test. These three visions and their associated problems have provided long-range research goals for many of us. For example, the scalability problem has motivated me for several decades. This talk defines a set of fundamental research problems that broaden the Babbage, Bush, and Turing visions. They extend Babbage's computational goal to include highly-secure, highly-available, self-programming, self-managing, and self-replicating systems. They extend Bush's Memex vision to include a system that automatically organizes, indexes, digests, evaluates, and summarizes information (as well as a human might). Another group of problems extends Turing's vision of intelligent machines to include prosthetic vision, speech, hearing, and other senses. Each problem is simply stated and each is orthogonal from the others, though they share some common core technologies

研究の動機と目的

• チャールズ・バベッジの計算ビジョンを拡張し、スケーラビリティを考慮に入れた上で、高いセキュリティ性、高い可用性、自己プログラミング、自己管理、自己複製が可能なシステムの開発を進める。
• ヴァンニヴァル・バッシュのMemex概念を、人間と同様の知能をもって情報の自動整理、インデックス化、要約、評価、要約処理が可能なシステムへと拡張する。
• アラン・チューリングの人工知能ビジョンを拡張し、視覚、発話、聴覚などの人間の感覚を模倣または強化する補装的システムの開発を進める。
• 情報技術の現在の能力を超えるような、直交的で根本的な研究問題のセットを特定・定義する。
• 自律システム、情報管理、認知的補装技術の分野を統合する長期的な研究アジェンダを確立する。

提案手法

• 直交的ではあるが、共通の基盤技術を共有する12の研究問題の枠組みを提示し、広範かつ整合的な進歩を実現する。
• 自己プログラミング、自己管理、自己複製が可能な高セキュリティ・高可用性のシステムの開発を通じて、バベッジの計算的ビジョンを拡張する。
• 人間の情報処理の認知的プロセスを模倣するように、情報抽出、整理、インデックス化、要約、評価を自動的に行う情報システムの設計を行う。
• AIシステムに感覚補装を統合し、視覚、聴覚、発話処理などの人間の知覚能力を模倣または強化する。
• バベッジ、バッシュ、チューリングのビジョンのすべてに共通する基盤技術に焦点を当てる。その技術的基盤には機械学習、分散コンピューティング、知識表現が含まれる。
• 研究問題を単純で根本的かつスケーラブルに定義することで、長期的な研究の持続可能性と多様な分野との関連性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 情報技術は、バベッジの計算モデルを超えて、自己管理・自己複製・自己保護が可能なシステムを実現するには、どのように進化すべきか？
• RQ2 人間が行うように、膨大な情報ストアを自動的に整理・インデックス化・要約できるシステムを構築するために、どのようなアーキテクチャ的・アルゴリズム的基盤が必要か？
• RQ3 視覚、聴覚、発話などの人間の感覚知覚を模倣または拡張する技術的道筋は、どのようなものか？
• RQ4 自律システム、知能的な情報処理、感覚補装技術の統合は、共通の基盤技術を通じてどのように達成できるか？
• RQ5 次世代の情報技術を前進させるために、直交的かつ不可欠な根本的問題として特定できるものは何か？

主な発見

• この論文は、バベッジ、バッシュ、チューリングの基盤的ビジョンを統合的に発展させた、12の明確で直交的な研究問題を特定し、前向きな研究アジェンダを提示している。
• 自己管理・自己複製可能なシステムは、従来の計算を超える次世代の必須要件であり、セキュリティ性、可用性、自律性の向上が不可欠であると確立されている。
• 人間が行うように情報を要約・要約処理できる自動情報システムのビジョンは、Memex概念の重要な進化と位置づけられている。
• AIシステムへの感覚補装の統合は、機械が人間のように世界を知覚し、相互作用できるようにするための重要なフロンティアであると位置づけられている。
• 知識表現、機械学習、分散システムといった共通の基盤技術は、すべての3分野において不可欠であると特定されている。
• この研究アジェンダは、長期的で根本的かつスケーラブルに設計されており、情報技術分野における数十年にわたるイノベーションを導く可能性を秘めている。