Yann LeCun 氏は最近、世界経済フォーラムで AI の開発方向に関する洞察を表明し、ビデオ処理における現在の生成モデルの限界を強調し、将来の AI はピクセル空間ではなく抽象空間で予測を行う必要があると指摘しました。これは、AI モデルのアーキテクチャと開発の方向性について深く考えるきっかけとなり、また、AI 研究が新たな課題と機会に直面することを示しています。 この記事では、ビデオ処理で遭遇する困難な問題と、これらの問題を解決するために必要な新しい方法とテクノロジに焦点を当てます。
チューリング賞受賞者でメタ社のチーフAIサイエンティストであるヤン・ルカン氏は、世界経済フォーラムで、生成モデルはビデオの処理には適しておらず、AIは抽象空間で予測を行う必要があると指摘した。インターネット上のテキスト データが枯渇するにつれて、AI 研究者はビデオに注目し、因果関係を理解することが将来の AI システムにとって重要であることに気づきました。したがって、新しいモデルは、ピクセル空間ではなく抽象表現空間で予測することを学習する必要があります。ビデオ処理の難しさはピクセル空間の複雑さにあり、ビデオ入力を処理し、抽象表現空間で予測を行うには新しいアーキテクチャが必要です。ビデオ処理における困難な問題を解決するには、AI システムが人間と同じように情報を利用できるようにする新しい科学的手法と技術を作成する必要があります。LeCun 氏の視点は、AI 分野における今後の研究の道筋を示し、データ不足と因果関係の理解という点で新たな課題を提起し、AI テクノロジーがよりインテリジェントで理解力のある方向に発展することも示しています。 将来的には、ピクセル空間の制限を突破し、抽象空間で予測を行うことが AI 研究の重要なブレークスルー ポイントになるでしょう。