Microsoft Ignite Day 2 – Envisioning the Future: How Microsoft Approaches Innovation

Microsoft Ignite 2020 Day 2 4つ目?のKey Segmentは Mitra 氏の「Envisioning the Future: How Microsoft Approaches Innovation」です。最近恒例?のResearch関連です。今回は全編AI関連という感じ。

最初にMicrosoftのアプローチを3つほど。1つ目、Meaningfulということでみんなに意味のあることをかな。 2つ目はApplied。ビジネス全体を変革するために使用されてるか、社会の最も困難な課題に取り組んでいるか?イノベーションを現実のものにできるか?3つ目はResponsible。信頼を獲得できる方法で責任をもって開発する必要がある。社会が生活を良くして信頼できるイノベーションを欲してる。

という感じで今日は4つの主要なトレンドを紹介。1つ目はAI at Scaleですね。
従来の一般的なAIモデルは1つの課題に対して学習させて識別したりできる感じですよね。最近はマルチモデルで異なる領域の課題も対応させる感じになってきました。Project Turningがそうですね。100万単位のパラメータで学習させてるとかなんとか?わからん。
この辺りは実際にMicrosoft 365で使われてたりLanguage Understandingで使ったりしてる感じ。5月(Build)ではAI Supercomputerを発表。GPT-3の話もそうですね。175ビリオンなパラメータらしい。
というわけでAI at Scaleをアナウンス。

ice_screenshot_20200924-015925ice_screenshot_20200924-020008ice_screenshot_20200924-020103ice_screenshot_20200924-020244ice_screenshot_20200924-020336

このセッションはインタラクティブなので、セッション横のエリアで実際に体験することができます。(録画だとどうなるんだろ?⇒録画でも体験できそう
こちらのサイトで全部体験できたり関連リソースにアクセスできそうです。
image
最初はMicrosoft Turingが生成した文章を体験できます。

image

ice_screenshot_20200924-020656ice_screenshot_20200924-020737

Wordでの例。検索枠に自然言語で問い合わせるとちゃんと意図にそった結果を返してくれる。Cognitive Servicesはビルトインなマルチモデルを使ったりもできるし、自分自身でモデルを作ることもできる。Day 1でもいろいろアップデートありましたね。

ice_screenshot_20200924-020931ice_screenshot_20200924-020936ice_screenshot_20200924-021036

次は自律マシン。機械教示(マシンティーチング)の話ですね。Project Bonsaiとか。それから惑星規模なデジタルツイン。AirSimとかの話かな。体験デモはProject Paidia。マルチプレーで人が操作してるような挙動を学習させて自然なNPC的なエージェントを作ったりするプロジェクトですかね。
ice_screenshot_20200924-021058ice_screenshot_20200924-021237ice_screenshot_20200924-021519ice_screenshot_20200924-021606ice_screenshot_20200924-021645

自律して動く青いロボットと協力して部屋から脱出するというミニゲームでした。
image

3つ目はAI for Everyone。個人のモチベーションや動機からくるイノベーションも大事。AIは強力な推論機能を強化するのにも役立つ。特にナレッジワーカー向けだと。どの業種でも専門知識持った人たちが働いてるということで、ヘルスケア分野の例。1950年当時の専門知識(医療系)が50年かけて倍になったのが、2010年では3.5年で倍に、、現在では倍のナレッジになるのにわずか73日。。COVID-19関連の論文が5万以上とか出てたらそれはもうって感じですね。こうなってくると普通の人には追いかけるのも無理なのでAIに任せようという感じです。
そこでBiomedical NLPですね。

ice_screenshot_20200924-022143ice_screenshot_20200924-022241ice_screenshot_20200924-022305

生物医学の自然言語プロセッシングなデモ。PubMedデータセットを使って生物医学に特化したモデルを使ったQ&Aですね。
image

最後はResponsible AI。最近すごいDXとかあるけど大規模すぎる変化やチャレンジはリスクも伴います。特にAI関連。企業が真剣に取り組む必要のある課題があってResponsible AIは3つの主要な側面を包括する。Principles、Practices、Toolsですね。
意図、価値観、目標など組織でAIを作って適用するのに全員に対して反映させる一連の原則を作るところから始める必要がある。それを具体化して実践する必要もある。Practices。で、責任をもってAIを開発・使用するには確立されたプラクティスに従う役立つツールとテクノロジーが必要です。(人力とか運用でとかじゃないですよ)
Microsoftは2016年に6つの原則を出してましたね。それらを実践し助けるためのツールの一環としてAzure Machine LearningのResponsible AI対応などがあります。という感じでガレージプロジェクトの Project Trove の紹介。学習に使ってもいい写真を提供して貢献するためのアプリですね。学習に画像を必要としてる人たちに素材を自分自身で提供・販売するための仕組みとアプリみたいな感じです。開発者側はアプリにAIプロジェクトを作って出すと利用者がそれに対して素材を提供みたいな。
imageice_screenshot_20200924-022734ice_screenshot_20200924-022916ice_screenshot_20200924-022923ice_screenshot_20200924-022924ice_screenshot_20200924-022926ice_screenshot_20200924-022928ice_screenshot_20200924-022947

という感じで蚊に関する最先端ラボの紹介をDr. Peter Leeから。Microsoft Premonition ですね。

潜在的な病原体の環境を継続的かつグローバルに監視することを目的とした新しいセンサーネットワークの開発。ジカ、エボラ、デング熱、COVID-19などOutbreksを検出して止めることは非常に重要。ということでその一環としてMicrosoft Premonition。
病原体の検出や監視は難しい。蚊が媒介するといっても単純にはいかない。ということでPremonitionの目標としてはロボット工学とゲノミクスを使って疾患の早期検出・環境の監視を行うという感じ。
シミュレートできる閉鎖環境を用意して自動的に蚊を収集・捕獲したり個体数を監視したりという感じ。

ice_screenshot_20200924-023121ice_screenshot_20200924-023208ice_screenshot_20200924-023215ice_screenshot_20200924-023210ice_screenshot_20200924-023227ice_screenshot_20200924-024141ice_screenshot_20200924-024329ice_screenshot_20200924-024346ice_screenshot_20200924-024355

インタラクティブなデモはデモというか実験室を360度見れる感じです。
imageimage

黒い筒状の機械が自動的に蚊を捕獲する機械ですね。

ice_screenshot_20200924-023516ice_screenshot_20200924-023519ice_screenshot_20200924-023520ice_screenshot_20200924-023612ice_screenshot_20200924-023631ice_screenshot_20200924-023644ice_screenshot_20200924-023731

最後にいろいろ学習リソースを。

ice_screenshot_20200924-023813

という感じでHappy Innovating!

コメントを残す