エリック・ホーヴィッツ

エリック・ジョエル・ホーヴィッツ（/ ˈhɔːrvɪts / ）は、アメリカのコンピュータ科学者であり、マイクロソフトのテクニカルフェローで、同社初の最高科学責任者を務めている。^{[ 1 ]}彼は以前、ワシントン州レドモンド、マサチューセッツ州ケンブリッジ、ニューヨーク州ニューヨーク、カナダのモントリオール、イギリスのケンブリッジ、インドのバンガロールにある研究センターを含むマイクロソフトリサーチラボのディレクターを務めていた。

ホルヴィッツは、不確実性および限られたリソース下での意思決定のための計算メカニズムに関する研究により、2013年に米国工学アカデミーの会員に選出されました^{[ 2 ] 。}

バイオグラフィー

ホーヴィッツはスタンフォード大学で博士号と医学博士号を取得した。^{[ 3 ]}彼の博士論文「制約された資源の下での計算と行動」^{[ 4 ]}とそれに続く研究では、確率論と意思決定理論に基づいた限定合理性のモデルが紹介された。彼はロナルド・A・ハワード、ジョージ・B・ダンツィヒ、エドワード・H・ショートリフ、パトリック・サップスの指導の下で博士課程の研究を行った。

彼は現在マイクロソフトの最高科学責任者である。^{[ 5 ]}彼は人工知能振興協会（AAAI）、全米工学アカデミー（NAE）、アメリカ芸術科学アカデミー、アメリカ科学振興協会（AAAS）のフェローに選出されている。

彼は「人工知能と人間とコンピュータのインタラクションへの貢献」により、2014年にACMフェローに選出された。^{[ 6 ]}

彼は「人間とコンピュータの相互作用と人工知能の交差点における研究」により、2013年にACM CHIアカデミーに選出された。 ^{[ 7 ]}

彼は2018年にアメリカ哲学会に選出された。 ^{[ 8 ]}

2015年、彼はAAAIファイゲンバウム賞^{[ 9 ]}を受賞した。これは、知覚、反射、行動の計算モデルの開発、および時間制約のある意思決定、インテリジェントな情報、交通、ヘルスケアシステムへの応用を通じて、人工知能の分野に持続的かつ大きな影響を与えた貢献に対して隔年で授与される賞である。

2015年には、彼は^「^{センシング、リフレクション、および合理的行動の原理とモデルを開発することによって、コンピューティングと意思決定科学にまたがる人工知能と人間とコンピュータのインタラクションへの貢献}^」に対して、ACM - AAAI Allen Newell Award [ 10 ] も受賞しました。

彼は、大統領科学技術諮問委員会^{[ 11 ]}（PCAST）^{[ 12 ]} 、アレン人工知能研究所の科学諮問委員会（AI2）、および米国科学アカデミーのコンピュータ科学および電気通信委員会^{[ 13 ]}（CSTB）に所属していた。

彼は、人工知能推進協会（AAAI）の会長、NSFコンピュータ・情報科学・工学（CISE）諮問委員会、コンピューティングコミュニティコンソーシアム（CCC）の評議会、米国科学振興協会（AAAS ）の情報、コンピューティング、通信部門の議長、米国国立医学図書館（NLM）の理事会^{[ 14 ]} 、 2018年に設立され2021年3月に最終報告書を発表した人工知能に関する国家安全保障委員会（NSCAI）のメンバーを務めてきた。 ^[¹⁵^]^[¹⁶^]

仕事

ホルヴィッツ氏の研究対象は、知覚、学習、推論を行うシステムの開発における理論的および実践的な課題に及ぶ。彼の貢献には、機械学習と推論の原理と応用、情報検索、ヒューマンコンピュータインタラクション、バイオインフォマティクス、電子商取引における進歩が含まれる。

ホルヴィッツは、人工知能における確率論と意思決定理論の利用において重要な役割を果たした。彼の研究は、コンピュータ科学やコンピュータ工学の他の分野における人工知能の信頼性を高め、人間とコンピュータのインタラクションからオペレーティングシステムに至るまでの分野に影響を与えた。彼の研究は、人工知能と意思決定科学のつながりを確立するのに役立った。例えば、彼は限定合理性に対する意思決定理論的アプローチである限定最適性の概念を提唱した。^{[ 17 ]}限定最適性の影響は、コンピュータ科学を超えて認知科学や心理学にまで及んでいる。^{[ 18 ]}^{[ 19 ]}

彼は、意思決定のための自動推論を導くために確率と効用の使用を研究した。その方法には、時間経過とともに環境内で一連の問題を解決することの検討が含まれる^{[ 20 ]} 。関連研究では、彼は確率と機械学習を組み合わせ問題の解決と定理証明の誘導に適用した^{[ 21 ]} 。彼はAIでいつでもアルゴリズムパラダイムを導入した^{[ 22 ]}^{[ 23 ]。}これは、計算の期待値によって導かれ、さまざまな可用性または時間のコストの下での計算によって部分的な結果、確率、または結果の効用を洗練するものである^{[ 24 ]}^{[ 25 ] 。}

彼はAIに関する長期的な課題を提示し^{[ 26 ]}、オープンワールドAIのビジョンを提唱している^{[ 27 ]。}オープンワールドAIとは、機械知能がこれまで見たことのない状況に遭遇するより広い世界を理解し、うまく機能する能力を持つというビジョンである。

彼は人間と機械の知能の相乗効果を探求してきた。^{[ 28 ]}彼は、機械学習と意思決定理論を使用して機械と人間のイニシアチブを導くための原則を導入し、^{[ 29 ]} AI システムが問題解決を人間に移譲するタイミングを理解できるようにする方法を導入し、 ^{[ 30 ]}機械学習と計画技術を使用して人間と AI システムの補完的な能力を特定して統合する方法を導入した。^{[ 31 ]}^{[ 28 ]}^{[ 32 ]}人間中心の AI に関する研究では、時間制約のある状況で人間の意思決定者に情報を表示するように導くために、表示される情報の期待値の尺度とモデルを導入し、^{[ 33 ]}統計的 AI 推論をより理解しやすくする方法を導入した。^{[ 34 ]}彼はコンピューティングシステムにおける人間の注意のモデルを導入し、^{[ 35 ]}^{[ 36 ]}コンピュータユーザーへの中断のコストを推測するために機械学習を使用する方法を研究した。^{[ 37 ]}^{[ 38 ]}彼が機械学習を用いて人間の驚きのモデルを構築したことは、 MITテクノロジーレビュー誌で技術的ブレークスルーとして取り上げられた。^{[ 39 ]}

^{彼は、ソフトウェアのサポート[ 40 ]}^{[ 41 ]}や日常生活^[⁴²^]など、ユーザーを支援するためのAI手法の利用について調査した。

彼はマルチモーダルインタラクションに貢献した。^{[ 43 ]} 2015年には、マルチモーダルインタラクションへの貢献により、ACM ICMI 持続的業績賞を受賞した。 ^{[ 44 ]}^{[ 45 ]}彼のマルチモーダルインタラクションに関する研究には、状況に応じたインタラクションの研究が含まれる。^{[ 46 ]}^{[ 47 ]}状況に応じたインタラクションでは、システムがオープンワールド設定の物理的な詳細を考慮し、複数の人と対話することができる。^{[ 48 ]}

彼は、コミュニティセンシングと呼ばれる利他的なデータ共有モデル^{[ 49 ]}や、確率的プライバシー^{[ 51 ]を含むリスク感応型アプローチ}^[⁵⁰^]など、プライバシーを強化するための確率ベースの手法を共同執筆した。

彼はマイクロソフトのトップ発明家である。^{[ 52 ]}

彼は、Windows のメモリ管理のための機械学習^{[ 53 ]}、ウェブのプリフェッチ^{[ 54 ]} 、グラフィックスのレンダリング^{[ 55 ] 、ウェブのクローリング [ 56}^]など、AI 手法をコンピューティングシステムに適用する取り組みを主導しました。彼は^、ソフトウェアのデバッグの^ための AI に関する初期の研究を行いました^{[ 57}^{] 。}

ホーヴィッツ氏は、 NPRやチャーリー・ローズ・ショーなど、人工知能の話題について講演を行っています。^[⁵⁸^]^[⁵⁹^]^[⁶⁰^]オンライン講演では、技術的な講義と一般向けのプレゼンテーションの両方を行っており、例えばTEDxの講演「人工知能と友達になる」などがあります。^[⁶¹^]彼の研究は、ニューヨーク・タイムズやMITテクノロジーレビューで取り上げられています。^[⁶²^]^[⁶³^]^[⁶⁴^]^[³⁹^] 彼は、AIの進歩、機会、課題について米国上院で証言したことがあります。^[⁶⁵^]

AIと社会

ホーヴィッツは、オープンワールドでのAI技術の実用化に伴う技術的および社会的な課題と機会に取り組んできました。^{[ 66 ]} AIの有益な利用^{[ 67 ]} 、 AIの安全性と堅牢性^{[ 68 ]}、AIシステムと機能が意図しない影響を及ぼしたり、危険をもたらしたり、悪用される可能性がある場合などです。^{[ 66 ]}^{[ 69 ]}^{[ 70 ]}^{[ 71 ]}また、AIに関連するバイオセキュリティリスクの研究にも貢献しており、AIシステムが既存のスクリーニングメカニズムを回避する可能性のある既知の毒素の新しい変異体を生成できることを示す研究も含まれています。^{[ 72 ]}彼は軍事環境におけるAIの応用に関する注意点について発表しました。^{[ 73 ]}彼とトーマス・G・ディートリッヒは、 AIアライメントに関する研究を呼びかけ、AIシステムは「命令を文字通り実行するのではなく、人々が何を意図しているかを推論しなければならない」と述べています。^{[ 69 ]}

彼は、政府によるAIシステムにおけるデータ利用がもたらす市民の自由への潜在的なリスクへの対策を求めている。^{[ 74 ]}また、AI政策とガバナンスについても言及しており、米国における州レベルのAI規制を制限する提案を含め、イノベーションと説明責任および国民の信頼とのバランスを取ることの重要性を強調している。^{[ 75 ]}さらに、AIシステムの安全性を確保することは、そのようなシステムがより広く展開されるにつれて、開発者の制御範囲を超える可能性があると指摘している。^{[ 5 ]}彼は、そのような規制努力を制限すると、政府がAIに関連する社会的リスクに対処するためのアプローチをテストおよび改良する機会が減少する可能性があると示唆している。^{[ 75 ]}彼とプライバシー研究者のディアドラ・マリガンは、社会はプライバシーの懸念と社会的利益のためのデータのメリットとのバランスを取らなければならないと述べている。^{[ 76 ]}

彼はAIを利用したディープフェイクのリスクについて発表し、デジタルコンテンツのソースと編集履歴を暗号的に証明するメディアプロベナンス技術^{[ 77 ]に貢献した。}^{[ 78 ]}ホーヴィッツはスタンフォード大学でAIガバナンスと人間の繁栄について発表し、デジタルコンテンツへの信頼を維持する上での課題を強調し、技術的な検証方法ではこれらの懸念に完全には対処できない可能性があると指摘した。^{[ 5 ]}

アシロマAI研究

ホーヴィッツは2007年から2009年までAAAIの会長を務めた。AAAI会長として、彼はアシロマAI研究を招集し、共同議長を務めた。この研究は2009年2月にアシロマで開催されたAI科学者の会議で最高潮に達した。この研究では、AIの成功の性質と時期を検討し、コンピュータベースの知能に対する制御の喪失の可能性を含むAI開発の方向性に関する懸念、および懸念を軽減し長期的な社会的成果を高めることができる取り組みを検討した。この研究は、超知能とAIの制御喪失に関する懸念に対処するAI科学者の最初の会議であり、一般の関心を集めた。^{[ 79 ]}

アシロマ研究の報道の中で、彼は科学者は超知能機械の概念や、人工知能システムが人間の制御から逸脱することへの懸念を研究し、対応しなければならないと述べた。^{[ 79 ]}後日NPRのインタビューで、彼は、たとえ人々がAIの制御を失う可能性は低いと信じていても、そのような結果のコストを考えると、超知能の科学的研究への投資は積極的な取り組みを導く上で価値があると述べた。^{[ 80 ]}

人工知能に関する100年間の研究

2014年、ホーヴィッツは妻とともにスタンフォード大学で人工知能100年研究（AI100）を定義し、資金を提供した。^{[ 81 ]}^{[ 82 ]} 2016年には、AIインデックスが100年研究のプロジェクトとして開始された。^{[ 83 ]}

ホーヴィッツ氏によると、今後増額される可能性のあるAI100の寄付金は、1世紀にわたる研究の資金として十分である。^{[ 82 ]}スタンフォード大学のプレスリリースでは、1世紀にわたる委員会が「人工知能の影響が人々の働き方、生活、遊び方のあらゆる側面にどのように波及するかを研究し、予測する」と述べている。研究の枠組みメモでは、法律、倫理、経済、戦争、犯罪など、検討すべき18のトピックが挙げられている。^{[ 82 ]}^{[ 84 ]}トピックには、民主主義と自由に対する脅威となる可能性のあるAIの悪用や、超知能の可能性やAIの制御喪失への対処などが含まれる。

100年研究は常設委員会によって監督されています。常設委員会は、5年ごとに質問とテーマを策定し、研究パネルを組織します。研究パネルは、AI技術の現状と進歩の速度、AIが人々と社会に与える影響に関する課題と機会を評価する報告書を発行します。

ピーター・ストーンが議長を務める「100年研究」の2015年研究委員会は、2016年9月に「人工知能と2030年の生活」と題する報告書を発表した。 ^{[ 85 ]}^{[ 86 ]}委員会は、この業界への公的および民間の支出の増加を提唱し、あらゆるレベルの政府におけるAI専門知識の向上を推奨し、包括的な政府規制に反対することを推奨した。^{[ 87 ]}^{[ 88 ]}委員会の議長であるピーター・ストーンは、AIは自動的に人間の労働者を置き換えるのではなく、労働力を補完し、技術保守の分野で新しい仕事を生み出すと主張している。^{[ 87 ]}主に今後 15 年間に焦点を当てたこの報告書は、過去 10 年間で顕著になった超知能ロボットのリスクに関する懸念と期待に触れ、「映画とは異なり、超人的なロボットの種族は地平線上に存在せず、おそらく可能性すらもない」と述べている。^{[ 88 ]}^{[ 89 ]}ストーン氏は、「この報告書でこれに信憑性を与えないのは意識的な決定だった」と述べている。^{[ 82 ]}

マイケル・リットマンが議長を務めるAI100研究の第2サイクルの報告書^{[ 90 ]}は2021年に発表された。^[⁹¹^]^[⁹²^]

AIパートナーシップの設立

彼は、Apple、Amazon、Facebook、Google、DeepMind、IBM、Microsoftと市民社会、学術界、非営利の研究開発の代表者を集めた非営利団体であるPartnership on AIの共同創設者であり、理事長を務めています。この団体のウェブサイトでは、刑事司法におけるリスクスコアの研究^{[ 93 ]} 、顔認識システム^{[ 94 ]} 、 AIと経済^{[ 95 ]} 、 AIの安全性^{[ 96 ]} 、 AIとメディアの完全性[ ⁹⁷^{] 、AIシステムの文書化}^[⁹⁸^{]などの取り組みが紹介されてい}^ます。

マイクロソフト・エーテル委員会

彼はマイクロソフトのAI技術の責任ある開発と実用化に関する社内委員会であるAether委員会を設立し、議長を務めている。^{[ 99 ]}^{[ 100 ]}彼は、Aether委員会がマイクロソフトの商用AIの取り組みに影響を与えた勧告を行い、意思決定を導いたと報告した。^{[ 101 ]}^{[ 102 ]} 2020年4月、マイクロソフトは、AIの信頼性と安全性、バイアスと公平性、理解しやすさと説明、人間とAIの協働に焦点を当てたチームを含む、Aether委員会とそのワーキンググループによって開発された原則、ガイドライン、ツールに関するコンテンツを公開した。^{[ 103 ]}

出版物

本

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厳選記事

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ポッドキャスト

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外部リンク

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