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J-GLOBAL ID：201602218267576508   整理番号：16A0267520

人工知能がノーベル賞を獲る日,そして人類の未来-究極のグランドチャレンジがもたらすもの-

著者 (4件)： 北野宏明 (システム・バイオロジー研究機構) ,  北野宏明 (ソニーコンピュータサイエンス研) ,  北野宏明 (理研 統合生命医科学研究セ) ,  北野宏明 (沖縄科学技術大学院大)
資料名： 人工知能  (人工知能学会誌)
巻： 31  号： 2  ページ： 275-286  発行年： 2016年03月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 2188-2266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 著者は以前に科学的発見の理解とそれを自律的に実行するシステムの開発を目的とし,「2050年までに,ノーベル賞級かそれ以上の科学的発見を行う人工知能を開発する」というグランドチャレンジを提案した。本論文では,極めて大量かつ多様な実験データが生成される生命科学分野でノーベル賞級の発見を行う人工知能システムの開発について展望した。まず,1)情報の地平線問題,2)情報ギャップ,3)表現型記述の不正確さ,4)認知バイアス,5)マイノリティーリポート問題といった生命科学研究の障壁となる人間の認知限界を論じた。次に,科学発見のプロセスの自動化は有効な仮説の生成と効率的な反証・検証プロセスの構築ととらえられ,グランドチャレンジによって実現される前記プロセスは従来の人間の科学的発見とは別の形態になる可能性を指摘した。また,生命科学領域でのオープンイノベーションを促進するプラットフォームGaruda Platformを基盤とし,i)大規模仮説生成,反証・検証エンジン,ii)知識集約モジュール群,iii)データサイエンスモジュール群,iv)ロボット実験系モジュール群をその上に構築する実装戦略を示した。それらはそのまま生命科学分野の進展に貢献し,生命医科学研究支援システムやディープクリニカルフェノタイピングといった応用が期待できることを論じた。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *ベンチマーク ,  *性能評価 ,  問題 ,  プロジェクト ,  計画 ,  長期計画 ,  評価試験 ,  *人工知能システム ,  *計算機システム開発 ,  知識発見 ,  ライフサイエンス ,  技術革新 ,  計算機システム ,  モジュール構造 ,  *ロボット ,  表現型
準シソーラス用語： イノベーション ,  グランドチャレンジ ,  プラットフォーム【計算機】 ,  生命科学 ,  標準問題

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (73件)：

• [Alberts 14] Alberts, B., Kirschner, M. W., Tilghman, S. and Varmus, H.: Rescuing US biomedical research from its systemic flaws, Proc. Nat. Acad. Sci., USA, Vol. 111, No. 16, pp. 5773-5777 (2014)
• [Aloimonos 88] Aloimonos, J., Weiss, I. and Bandopadhay, A.: Active Vision, Int. J. Computer Vision, Vol. 1, No. 4, pp. 333-356 (1988)
• [Ballard 91] Ballard, D. H.: Animate Vision, Artificial Intelligence, Vol. 48, pp. 57-86 (1991)
• [Bansal 14] Bansal, M., Yang, J. Karan, C., Menden, M. P., Costello, J. C., Tang, H., Xiao, G., Li, Y., Allen, J., Zhong, R., Chen, B., Kim, M., Wang, T., Heiser, L. M., Realubit, R., Mattioli, M., Alvarez, M. J., Shen, Y., Community, N.-D., Gallahan, D., Singer, D., Saez-Rodriguez, J., Xie, Y. Stolovitzky, G. Califano, A. and Community, N.-D.: A community computational challenge to predict the activity of pairs of compounds, Nat. Biotechnol., Vol. 32, No. 12, pp. 1213-1222 (2014)
• [Bengio 09] Bengio, Y.: Learning deep architecture for AI, Foundations and Trends in Machine Learning, Vol. 2, No. 1, pp. 1-127 (2009)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  ノーベル賞 ,  人類 ,  未来 ,  グランドチャレンジ