ケルビン・チャン：数学からGoogle AI、ナノバナナ、その構築方法と今後の展望 – E657

1月1日

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AIが人間に取って代わったり排除したりするものではなく、人間のパートナーになってくれることを願っています。10年後にはAIはより信頼性が高くなり、多くの作業を任せられるようになると信じています。ロボットが普及すれば、皿洗いなどの労働時間を節約できるので良いことです。現在、言語モデルは依然として幻覚を起こすため、私たちはその動作を二重に確認しています。将来的には、私たちが常に検証することなくAIに頼り、共存し、共に生産性を高めていくことができるようになることを願っています。 - ケルビン・チャン、Google AI研究者

1年前、画像編集や画像生成がこれほど優れたものになるとは思ってもいませんでした。この分野には常に新しいものがあり、だからこそGoogleでAIの仕事にワクワクしています。限界がどこにあるかは分かりませんが、その不確実性が私を日々突き動かしています。皮肉なことに、私は芸術的センスが全くないのに、画像に取り組んでいます。友人のために写真を撮ると、構図がうまく決まらないため、たいてい撮り直しをされます。それが、私が画像編集と生成に取り組むモチベーションになりました。今では、ランダムに写真を撮って、AIに角度を調整したり、より芸術的な写真に仕上げてもらうことができるからです。これは本当に便利で、友人からの皮肉を聞かずに済みます。 - ケルビン・チャン、Google AI研究者

Googleは、私たちが開発したAIツールを使うことを奨励しています。なぜなら、それらを使うことが、人々が何を求めているのか、何を改善できるのかを理解する最も早い方法だからです。ツールを開発し、それを自分たちで使うことで、私たちはそれをどのように改良し、より良いモデルを一般向けに作成できるかを学ぶことができます。このフィードバックループによって作業はより効果的になり、AIの最先端で研究できることが刺激的な瞬間である理由です。 - ケルビン・チャン、Google AI研究者

GoogleのAI研究者であるケルビン・チャン氏がジェレミー・オー氏にインタビューを行い、香港での数学研究からシンガポールと米国での応用AI研究へと至った型破りな道のりを紐解きます。AI研究が従来の学術研究とどのように異なるのか、なぜ理論よりも反復と結果が重要になることが多いのか、そしてスケールによって研究文化が小規模実験から高度に協調的で計算負荷の高いシステムへとどのように変化してきたのかを探ります。対談では、Googleのナノバナナモデルをはじめとする画像・動画モデルの急速な進化、世界モデリングと具現化AIへの推進、そしてAIツールがエンジニアの日々の生産性をどのように変革しているのかについても取り上げます。ケルビン氏はまた、AIがまだ主流ではなかった2018年にAIを選んだ経緯を振り返り、AIが人間の仕事を置き換えるのではなく、補完する信頼できるパートナーとして長期的な未来を築くと考えている理由についても語ります。.

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