#333 アンドレイ・カーパシー

AI 界のイノベーターはどのように本質を見通し課題を解決するか？

[このエピソードのポイント]
Tesla の元 AI ディレクター、OpenAI の設立メンバーの一人であるアンドレイ・カーパシーがニューラルネットワークの基本、ソフトウェアにもたらした変革のインパクト、そして、今後の AI 開発に向けた解決すべき課題について語ります。

トピック1：ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは何かついて学びます。ニューラルネットワークが優れている点や実際の脳との違いについて学びます。

トピック2：地球外知的生命体

アンドレイ・カーパシーが宇宙をどのように見ているか探ります。宇宙に知的文明はどれくらい存在するかについて見解を伺います。

トピック3：ディープラーニングのブレイクスルー

アンドレイ・カーパシーがディープラーニング (深層学習) で感銘を受けたアイデアの一つ Transformer アーキテクチャについて学びます。Transformer の凄さを解説します。

トピック4：言語モデルとその限界

大規模言語モデル (LLM) は意識を実現できるか？2022年6月、Google のエンジニアの一人が「LaMDA には意識がある」と主張し議論を巻き起こしました。アンドレイ・カーパシーがこの議論について見解を共有します。

トピック5：Software 2.0

2017年11月、アンドレイ・カーパシーが「Software 2.0」というタイトルでブログ記事を投稿しました。なぜ Software 2.0 というアイデアを提唱したのか？提唱するに至ったソフトウェア開発現場の背景とニューラルネットワークがソフトウェアにもたらした変革のインパクを振り返ります。

トピック6：Tesla と自動運転

Tesla のデータエンジン、カメラのみで構成されるコンピュータビジョンの課題、自動運転の将来について説明します。

トピック7：イーロン・マスクとの仕事

Tesla での仕事からどのような教訓を得たのか？Tesla で触れたイーロン・マスクの経営哲学を振り返ります。

トピック8：Tesla の人型ロボット

Tesla の人型ロボットについて見解を伺います。AI の将来において、ロボットが果たす役割についてビジョンを共有します。

トピック9：合成データとシミュレーション

合成データとシミュレーションが機械学習において今後よりいっそう重要な役割を果たすと考える理由を解説します。

トピック10：AI 研究者を目指す人へのアドバイス

機械学習の初学者へ向けて実用的なアドバイスをします。心理的な落とし穴にはまらないよう、気をつけるべきポイントも共有します。

トピック11：AGI への道

AGI 実現に向けて、AI が現実世界の構成とその振る舞いを理解するために必要なことを考察します。