データに基づく社会が進む中、アルゴリズムの重要性はますます高まっています。このため、この分野では多くの研究が行われています。ウィーン工科大学もここに深く関わっています。今年、ウィーン工科大学は、この分野で最も重要なヨーロッパ会議である ALGO を主催します。 9 月 4 日から 8 日まで、世界最高のアルゴリズム研究者がここに集まり、最新の開発について発表し、議論します。フューチャーゾーンのインタビューでは、ウィーン工科大学のステファン・ザイダー氏が、不透明で独自のアルゴリズムの問題点、人間の意思決定の重要な役割、そして研究がまだ活用できる可能性について語ります。
mirai.click: 近年、アルゴリズムの重要性はどれくらい高まっていますか?
ステファン・ザイダー氏:この地域は近年爆発的に増加しました。データ量が桁違いに増加し、消費者がせっかちになっているため、要件はますます高くなっています。誰もが自分のスマートフォンで最適なルートをすぐに利用できるようにしたいと考えています。それに応じて進歩も大きい。 20 年前のハードウェアで最新のアルゴリズムを実行すると、多くの場合、20 年前のアルゴリズムを最新のハードウェアで実行するよりも高速になります。クラウド コンピューティングでは、データがさまざまなサーバーに分散され、転送されるデータの量をできるだけ少なくする必要があるため、アルゴリズムに対して興味深い要求も課されます。
現在、アルゴリズムに画像の問題はありますか?
マイナスイメージがあるのは確かです。これは、このトピックがメディアの脅威的な文脈に埋め込まれていることが多いためでもあります。この用語は流行語にもなりました。 20 年前であれば、ジャーナリストはおそらくまだ多くの場合コンピューター プログラムを書いていたでしょう。アルゴリズムという用語は読者にとってあまり具体的ではなく、ダース・ベイダーを連想させることがよくあります。ただし、ALGO は主にアルゴリズムの明るく前向きな側面に関心があります。私たちは、この比喩にとどまりますが、アルゴリズムのジェダイです。
アルゴリズムは場合によっては偏見を助長するものであるとよく批判されます。
私の意見では、たとえそれがユーザーにとって明確でない場合でも、アルゴリズムを使用する人には責任があります。たとえば、仕事への応募者を事前に選択することになっているアルゴリズムは、その会社で既に雇用されている人々にできるだけ一致するプロフィールを優先するように構築することができます。しかし、それは人種差別などの偏見の永続につながる可能性があります。人間による制御が不足していることがよくあります。人々は意思決定を行うためにアルゴリズムも使用しますが、内省する機会もあります。
最新のアルゴリズムはまだ理解できるのでしょうか?
アルゴリズムには暗黙的な仕様が含まれることがよくあります。これらが機械学習によって重み付けされると、予期しない影響が発生する可能性があります。その場合、アルゴリズムがどのように決定を下すのかを理解するのが困難になることがよくあります。写真の中の猫を認識する場合には、これはあまり重要ではありません。しかし、医療診断に関しては、エラーの代償は非常に高くなります。ここで重要なのは、アルゴリズムが決定の説明も提供することです。これは、特に機械学習が使用される場合の弱点です。しかし、解決策を見つけるために大規模な研究がすでに進行中です。
アルゴリズムの基礎となるデータはどの程度重要ですか?
仕様は重要です。予期しない副作用があったとしても、アルゴリズムは責任を負いません。したがって、パラメータは慎重に検討する必要があります。データは多くの場合、代表的なものではありません。 Facebook では実際にコンテンツを作成しているユーザーは 7% 程度ですが、Amazon のレビューでは 4%、Twitter ではわずか 2% です。そして、これらの数パーセントは主に非常に特殊な社会集団の出身であり、代表的なものではありません。これを統計的に補正しようとすることはできますが、このようなことを考慮する必要があります。
クリーンでない実装はどのような問題を引き起こす可能性がありますか?
Netflix のおすすめなど、間違いは必ずしも悪いことではありません。しかし、アルゴリズムに基づいたプラットフォームのユーザーに自分の偏見を裏付けるメッセージだけが表示される場合、社会問題が発生する可能性があります。ただし、ここでの責任はアルゴリズム研究の分野ではなく、プラットフォームの運営者とユーザーにあります。通常、アルゴリズムによりプロセスが高速化されます。彼に公正な判断をしてもらいたいなら、適切な基準を設定しなければなりません。
アルゴリズムによる意思決定を使用しないことをアドバイスしますか?
私は、医療や就職活動など、人の運命がかかっている分野では細心の注意を払います。裁判官をアルゴリズムに置き換えるべきではないが、これは米国ではすでにある程度行われている。人間がアルゴリズムを制御することで問題を軽減できます。自動運転車の分野では、アルゴリズムが秒単位で判断を下すためドライバーの関与が不可能になるのが歓迎されるかどうかという議論もある。
特に自動運転車に関しては、安全性が高まるだろうと人々は常に言います。
自動運転車には倫理的な決断が求められます。彼らは社会と向き合わなければなりません。これはアルゴリズム研究者の責任ではなく、単独で行うべきではないし、行うこともできません。このテクノロジーが普及すれば、アルゴリズムの研究者は、定義された倫理的枠組みの中で最善の決定ができるだけ早く下されるようにするでしょう。
アルゴリズムによって透明性がさらに確保できるとよく言われます。多くの場合、それらは独自のものであり、それ自体を表示することはできません。
データ保護の分野におけるさまざまな問題はアルゴリズムで解決できます。たとえば、検索クエリを匿名で実行することが可能になります。透明性の欠如は運営側に責任がある。これは独自のアルゴリズムにも当てはまります。ほとんどの場合、プロセスを理解しやすくする方法があります。企業のアルゴリズムは企業秘密であることが多く、グーグルなどは自社のカードを他人に見られることを好まない。これは基本的権利の問題でもあります。アルゴリズムによる決定に対して正当な理由を提供することを法的に要求することもできます。
あなたにとって現在重要な研究テーマは何ですか?
私の研究グループでは、人工知能、論理、最適化で生じる特に難しい問題のアルゴリズムに取り組んでいます。私たちはこの分野における国際的なリーダーの一人です。たとえば、解決するのが非常に複雑な戦略問題のアルゴリズムが含まれます。ここでは、1 つの答えだけを見つけるのではなく、常に相手の考えられるすべての反応を考慮しながら、多くの部分的な答えの中から最適なパスを見つけなければなりません。これは、たとえばハードウェアとソフトウェアを検証するために使用され、コンピュータのエラーを見つけるのに役立ちます。私たちの研究グループでは、MedAustron と協力して、医療用粒子加速器で患者に最適なスケジュールを作成することも行っています。
それは素人にとって平凡に聞こえるでしょうか？
これは非常に複雑な最適化問題です。考えられるすべてのバリエーションを試しなければならない場合、これまで宇宙が存在してきた 140 億年よりも長い時間がかかるでしょう。
また、複雑な論理問題も解決します。例を挙げていただけますか?
260 の講義があり、同時に最大 3 人の講演者が発言できる会議があり、「講義 12 と 37 は同時に開催してはいけない」または「講義 37 は同時に開催してはいけない」などの多くの制限がある場合、講義 111 は講義 25 の後に行われなければなりません。アルゴリズムはすべての要件を満たすことが可能かどうかを確認し、満たせる場合は対応する解決策も計算します。同様のパターンは診断アルゴリズムでも使用されており、確率を使用して多数の症状が可能な診断に関連付けられ、数千の制約がすぐにまとめられます。確率を組み込むと、問題の複雑さが大幅に増加します。
ALGOにはどのような意義があるのでしょうか？
ALGO はヨーロッパ最大のアルゴリズム会議であり、いくつかのサブ会議で構成されており、そのうち最大のものは ESA (欧州アルゴリズム シンポジウム) です。世界中からトップの研究者が毎年この会議に集まります。ウィーンは 2 年前に申請し、2017 年の契約を獲得しました。会議は競争が激しく、投稿された論文の約 10 分の 1 のみが受け入れられ、会議で発表される可能性があります。
ヨーロッパはアルゴリズム研究においてどのような立場にあるのでしょうか?
ヨーロッパはこの分野で非常に良い位置にあり、北米、太平洋地域、そして近年ではアジアにも非常に優れた人材がいます。
ここと地元のテクノロジー業界とのつながりはあるのでしょうか？
テクノロジー業界とアルゴリズムの仕事の間には一定の相関関係があり、シリコンバレーには有力な研究大学であるバークレーがあります。しかし、大手テクノロジー企業は世界中から優秀な人材を集めます。ここではヨーロッパの専門家が非常に人気があります。ヨーロッパでは特に基礎研究が大きな役割を果たしています。トランプ大統領の米国における研究環境の変化がチャンスを生む可能性があるため、政治家もこのことに気づくべきだ。基礎研究への投資は、経済成長へのプラスの影響という点でも常に効果をもたらします。
ALGO は Google によって後援されています。それは奇妙ではありませんか？
Apple 研究者の基調講演が示すように、Google は私たちのプログラムに影響力を持っていません。 Google がオープンアクセス条件下で公開される基礎研究をサポートしているという事実は前向きです。もちろん、Google がアルゴリズムを扱う際に犯した可能性のある間違いを、Google が償うことはできません。
人へ:
Stefan Szeider は、ウィーン工科大学のコンピューター サイエンス学部で教鞭をとり、研究を行っています。彼は、アルゴリズムと複雑性グループとウィーン論理アルゴリズムセンターを率いています。その前はカナダとイギリスで数年間働いていました。 2009 年に彼の研究は ERC Starting Grant を受賞しました。彼の研究対象には、人工知能の問題に対する効率的なアルゴリズムの開発と分析が含まれます。
この記事は、mirai.click に初めて掲載されました。