IBMが強調した「Deep Data」と「Broad AI」の意味とは
次に、吉田はCESのキーワードだったAI（人工知能）について言及。IBMのキーノートの内容を紹介した。
「2016年にIBMがキーノートに登壇した時は、AIを『Cognitive』（認識の）と表現していた。そこには、AIは万能ではないという意味が含まれていた」（吉田）。しかし、3年たった今、IBMは「Cognitive」というワードは用いず、新たなキーワードとして「Deep Data」と「Broad AI」について話したという。
「マクロな大量データを『Big Data』とすると『Deep Data』は個々の詳細なデータを意味する。最近では『Big Data』は集まっているものの、その99%が利用されていない。なぜなら、使えるデータだけで学習しているからだ。本来は、目的や仮説ありきで必要なデータをとらないといけない。データを取れることがあたりまえの時代になっていくからこそ、目的ありきで個々のデータを取っていく『Deep Data』の考え方が重要になる」（吉田）
また、「Broad AI」については、「『General AI』とは、人間のようなAIのことだ（映画の「her」のような）。一方、『Narrow AI』とは一つの分野に特化したAIで、画像認識や音声認識の技術を指す。そして、『Broad AI』とはさまざまな分野のデータを組み合わせて、答えを探求するAIのことだ。あまり学習させなくていいが、何を学習させるべきかの判断にヒトが介在する必要はある」と解説した。
そして、パートナーとして登壇した石油最大手のエクソンモービルが「Broad AI」に期待することは、次のようなことだという。
「これから世界の電力消費量はますます増えてくる。そうすると、現在の電気をつくる技術ではまかないきれず、原子レベルから新エネルギーを創っていく必要がある。その際に、他の業界で使われているAIのノウハウやアルゴリズムを使って、『この原材料（資源）はこういう可能性があるのではないか』と仮説をつくり、学習させていく。そこから出てきたアウトプットを、新エネルギーを研究する研究者が見て、『これは可能性がありそうだからもっと深掘りしていこう』と、研究開発の段階から探っていくプロセスを『Broad AI』がになう。ヒトがそれを行うよりも、膨大な可能性のパターンを処理できる」（吉田）
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技術・科学系ライター。修士（応用化学）。石油メーカー勤務を経て、2017年よりライターとして活動。科学雑誌などにも寄稿している。
