科学者が本当のスーパーヒーローであることを実感する

Scientists are true superheroes.

オープンポジションを閲覧する：https://www.deepmind.com/careers/jobs?sort=alphabetical

エドガー・ドゥエニェス・グスマンは、私たちのマルチエージェント研究チームのリサーチエンジニアであり、ゲーム理論、コンピュータサイエンス、社会進化の知識を活用して、AIエージェントがより良く協力するために取り組んでいます。

なぜコンピュータサイエンスの仕事を選んだのですか？

私は覚えている限り、世界を救いたいと思っていました。だから科学者になりたかったのです。私はスーパーヒーローの物語が大好きでしたが、科学者こそが本当のスーパーヒーローだと気づきました。彼らは私たちに清潔な水や医薬品、そして宇宙における私たちの位置の理解を与えてくれる人々です。子供の頃、私はコンピュータと科学が大好きでした。しかし、メキシコで育った私にとって、コンピュータサイエンスの学習は実現可能ではないと感じました。そこで、コンピューティングの堅固な基盤として数学を学ぶことにし、大学の卒業論文をゲーム理論で行いました。

• 私のDeepMindインターンからメンターへの道のり
• 私たちのブレークスルーの影響を最大化する
• 私たちの原則がAlphaFoldの公開を定義するのにどのように役立ったか

学業はあなたのキャリアにどのような影響を与えましたか？

コンピュータサイエンスの博士課程の一環として、私は生物学のシミュレーションを作成し、生物学に魅了されました。進化とそれが地球を形作ったことを理解することは、興奮するものでした。私の博士論文の半分はこれらの生物学のシミュレーションであり、その後は協力や利他行動の進化など、社会現象の進化を研究するために学界での仕事に携わりました。

その後、Googleの検索部門で働き始め、大規模な計算を扱う方法を学びました。数年後、私はゲーム理論、社会行動の進化、大規模な計算の3つの要素を組み合わせました。今では、それらの要素を使って、相互に協力し、私たちとも協力できる人工知能エージェントを作成しています。

他の企業に比べてDeepMindに応募することを決めたのは何ですか？

それは2010年代半ばのことでした。私は10年以上にわたりAIの進展を注視しており、DeepMindとその成功について知っていました。その後、GoogleがDeepMindを買収し、私は非常に興奮しました。参加したかったのですが、私はカリフォルニアに住んでいて、DeepMindはロンドンでしか採用していなかったのです。そこで、進展を追跡し続けました。カリフォルニアにオフィスが開設されるとすぐに、私は最初の列に並びました。最初のコホートで採用される幸運を得ました。最終的には、研究を専門にするためにロンドンに移りました。

DeepMindで働くことで最も驚いたことは何ですか？

人々の驚くべき才能と友好性です。私が話をしたすべての人々が、仕事の外でもエキサイティングな一面を持っています。プロのミュージシャン、アーティスト、スーパーフィットなバイカー、ハリウッド映画に出演した人々、数学オリンピアードの優勝者など、さまざまな人材がいます！そして、私たちはみんなオープンで、世界をより良い場所にすることにコミットしています。

あなたの仕事はDeepMindがポジティブなインパクトを与えるのにどのように役立っていますか？

‍私の研究の核心は、協力を理解する知能エージェントを作り出すことです。協力は私たちが成功するための鍵です。協力のおかげで、私たちは世界の情報にアクセスし、世界の反対側にいる友人や家族とつながることができます。私たちが気候変動の壊滅的な影響に対処できないのは、協力の不足です。COP26の際にも見られたように。

あなたの仕事で一番良いことは何ですか？

私が考える最も重要なアイデアを追求する柔軟性です。例えば、私は差別のような社会問題をより良く理解するために私たちの技術を活用するのに協力したいと思っています。私は心理学、倫理学、公平性、神経科学、機械学習の専門知識を持つ研究者グループにこのアイデアを提案し、差別がステレオタイプ化からどのように発生するかを研究するためのプログラムを作成しました。

DeepMindの文化をどのように表現しますか？

DeepMindは自由と可能性が手を取り合っている場所の一つです。私たちは重要だと感じるアイデアを追求する機会があり、オープンな対話の文化があります。自分のアイデアを他の人に感染させ、それを現実にするためのチームを形成することは珍しくありません。

DeepMindのグループに所属していますか？または他の活動に参加していますか？

私は学外活動に参加するのが好きです。私はDeepMindでAllyshipワークショップのファシリテーターを務めており、参加者が積極的な変化を起こし、他の人に協力関係を促すことができるようにすることを目指しています。これは包括的かつ公正な職場の構築に貢献しています。また、研究をよりアクセスしやすくし、訪問する学生と話をすることも好きです。私はティーンエイジャーにAIの概念を説明するための公開教育チュートリアルを作成しました。これは世界中の夏の学校で使用されています。

AIはどのようにしてそのポジティブな影響を最大化できますか？

最もポジティブな影響を持つためには、その利益がごく少数の人々によって保持されるのではなく、広く共有される必要があります。私たちは人々を力にするシステムを設計し、技術へのアクセスを民主化する必要があります。

例えば、私がGoogleアシスタントの新しい音声であるWaveNetに取り組んでいたとき、数十億人の人々に使用されている技術に取り組んでいることは素晴らしいと感じました。それは素晴らしいことですが、私たちはもっと良いことをしました。私たちはこの技術をALSなどの変性性障害を持つ人々に彼らの声を返すために使用し始めました。私たちは善を成し遂げる機会が常にあります、私たちはそれを逃すだけです。

AIが直面する最大の課題は何ですか？

実用的な課題と社会的な課題の両方があります。実用的な面では、私たちはアルゴリズムをより堅牢かつ適応性のあるものにするために懸命に取り組んでいます。私たちは生き物として、堅牢性と適応性を当然のこととしています。家具の配置をわずかに変えても、冷蔵庫の使い方を忘れることはありません。人工システムはこれに苦労しています。いくつか有望な手がかりがありますが、まだまだ進むべき道があります。

社会的な面では、私たちは作成したいAIの種類を共同で決定する必要があります。作成されるものが安全で有益であることを確認する必要があります。しかし、これを達成することは特に定義が完全ではない場合には非常に困難です。

DeepMindのプロジェクトで最もインスピレーションを感じるものは何ですか？

‍現在、私はまだAlphaFoldという私たちのタンパク質折りたたみアルゴリズムの成功に沸いています。私は生物学のバックグラウンドを持っており、タンパク質構造予測が生物医学応用にどれだけ有望であるかを理解しています。そして、DeepMindが人間の体内のすべての既知のタンパク質の構造をグローバルなデータセットにリリースし、現在は科学に知られるほとんどのカタログ化されたタンパク質もリリースしていることに特に誇りを感じています。

DeepMindを目指す皆さんへのアドバイスはありますか？

遊び心を持ち、柔軟であることです。私はDeepMindに至るキャリアを最適化することはできませんでした（実際、DeepMind自体が存在していませんでした！）。しかし、私ができたことは常に技術の可能性、知的な機械の創造、そしてそれらを使って世界を改善することを夢見ることでした。

プログラミング自体が興奮をもたらすものですが、私にとっては常に目的のための手段でした。これが私が技術が現れたり去ったりしても最新の状態を保つことができた理由です。ツールに縛られず、ミッションに焦点を当てました。”何”に焦点を当てるのではなく、”なぜ”に焦点を当て、”どのように”が自然と現れるでしょう。

‍

開放された役割を見る：https://www.deepmind.com/careers/jobs?sort=alphabetical

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!