Huffington Postは 2005年に開始されましたが、10年前に開始されていた場合、まったく異なる視聴者に会うことになります。 2005年までに、平均的な読者はデジタルの世界に精通し、オンラインで多くの時間を費やし、主に電子メール、携帯電話、およびソーシャルサービスを介して通信しました。 それはSiri、Google Now、Wazeの前でした。 今日、私たちはこれまで以上にインテリジェントマシンに夢中になっています。 個別のエンジニアリングタスクを実行するための線形ツールとして登場したコンピューターは、誰もが日常の問題を解決するのに役立つユニバーサルデバイスに進化しました。
私たちの前はさらにエキサイティングな時代です。
私たちは、今後10年間でコンピューターが現在の能力を超えると信じています。 アシスタントとしての現在の役割から、彼らはコンサルタントになります。 機械の助けを借りて、現在世界が直面している最も複雑な問題に対処します。
むかしむかし、コンピューターは特別な目的のために作成されました。 データ配列を操作し、タスクだけでなく特定の高度に専門化された検索を解決します。 彼らはまだこれを行いますが、それはより高い速度と難易度でのみです。 データサイエンスと機械学習の力により、リソースを集中的に使用する多数のタスクを委任することができ、より価値のある活動を行うことができました。
Fitbitを検討してください。 もちろん、身体活動を手動で追跡することもできますが、特別に設計およびプログラムされたウェアラブルデバイスほど正確かつ一貫して成功することはできません。 車の運転を覚えている場合、オートパイロット搭載の車を使用して、仕事、勉強、またはコミュニケーションのためにどれだけの時間を空けることができるか考えるのは怖いです。 さらに、コンピューターのドライバーが疲れたり、飲んだり、会話に気を取られたりすることがないため、交通安全は確実に向上します。
デジタルツールの利点は、小さくてユニークなアプリケーションに限定されません。 アフリカ沖の漁師は現在、携帯電話を使用して、より高価な漁獲物の販売先を探しています。 かつてクラス全体で1つの教科書を共有した学生は、インターネットを介してあらゆる情報にアクセスできるようになりました。
ただし、コンピューターはさらに大きな役割を果たすと考えています。 データを分析する能力は絶えず成長しており、日々ますます多くのデータがデジタル化されています。 彼らは社会に広く影響を与え、健康や気候変動などの差し迫った問題の解決に役立ちます。
いくつかの推定によると、今後数十年で、都市部の交通量は年間6000万人に増加するでしょう。 これには、交通管理、燃料不足、二酸化炭素排出量の増加、都市計画などの問題が伴います。
次の10年で、車の所有者、燃料消費量、各信号機での平均待機時間など、要約情報インジケータの数は指数関数的に増加します。 このデータをすべて自分で分析することはできません。 しかし、機械学習により、コンピューターはこれを行うことができます。 無数の関係と依存関係が発見され、都市計画はより科学的になり、潜在的な問題が発生する前に解決するでしょう。
データサイエンスは医学を変革します。 IBMスーパーコンピューター（Watson）は、医療記録の記録に基づいて、患者に最適な治療コースをすでに決定できます。 将来、機械学習はより広範囲の病気に影響を与えるでしょう。 高度なコンピューター分析のために、生物学的に重要なすべてのデータをデータベースに提示します。 コンピュータ化された認識方法の洞察はすでに圧倒的です。 治療と予防についての私たちの理解は、完全に変わる可能性があります。 今日、私たちはすでに病気にかかっている人々のデータをレビューし、治療された患者の特定のサンプルに焦点を当てた医学研究を行っています。 私たちの分析の範囲を、人口全体の隠れた理解と、疾患の範囲を超え、環境、ベビーフード、フィットネスなどの要因を含む一般データに拡大すると想像してください。
フィットネストラッカーから収集された匿名データが病気予防の理解につながる場合はどうなりますか？ コンピュータ化された認識方法が癌の遺伝的依存性を見つけることができたらどうでしょうか？ がん研究のためのお金と同じように、命を救うために収集した匿名のFitBitデータを寄付できると想像してください。
コンピューターの目標は、人々の能力を補完することで人々に力を与えることだと考えています。 次の10年で、単純なタスクを超えるマシンを構築する方法を学びます。 そして、これは生きるエキサイティングな時間です。
PS
この投稿はハフィントンポストの 10周年記念に捧げられたシリーズの一部です。
エリックシュミットはGoogleの会長です。 Jared Cohenは、Google Ideas Science Centerの創設者およびディレクターであり、執行会長のアドバイザーです。 彼らは一緒に本を書きました-「新しいデジタルの世界：テクノロジーがいかに人々の生活、ビジネスモデル、そして国家の概念を変えるか」。
私の意見では、データサイエンスと機械学習としての単純な翻訳はその本質を完全には反映していないため、この記事では、 データサイエンスと機械学習という未翻訳の用語を意図的に使用しました。