２日目の最初のセッションは機械学習をゲノム解析に適用する話でした。スピーカーはBrendan Freyで、元々はGeoffrey Hintonの元で研究をしていて、今はDeep Genomicsという会社を起業して、2015年には彼らが発表した論文がNatureに取り上げられました。彼の論文は全部で3万件近い引用があり、研究者としてもトップクラスの実績を持っています。娘に遺伝子関係の問題が発覚し個人的に遺伝子異常の問題と向き合ったこともあり、問題に対する解決策を作りたかったという強い思いを語っていました。

NIPSではスポンサー企業の多くがブースを出して自社の製品を売り出したり、採用活動をしたりしているので、今日はそのブースを回りました。マイクロソフト、IBM、グーグル、アップルのような大手はもちろんのこと、他にもいろんな会社が出展していました。自動車メーカーからはベンツとアウディが出展していて、ベンツはシリコンバレーのオフィスに在住している研究者が200人以上いて、多くが自動運転の研究に従事しているようです。ディープラーニングをするためにGPUという特別なマイクロプロセッサを必要としますが、その市場を今では独占しているNVIDIAもブースを出しており、そこで彼らの製品を売り出していました。彼らはチップだけではなく、画像認識ようのキットとしてJetsonという開発者向けの小さなボードを売り出したり、最新のGPUを何個も搭載したスーパーコンピュータを数百万円くらいの価格で売り出していました。音声から感情を読み取って表情を再現するという研究もしていて、そのデモもしていました。最後にファイナンス系の会社も多く、業界のトップリサーチャーを惹きつけて証券の取引戦略を練るというクオンツ系ヘッジファンドもいました。

午後はKate CrawfordというNYUの教授が「The Trouble with Bias」という素晴らしい内容の発表をしました。機械学習の研究のなかに存在するバイアスの危険性についての話で、機械学習の研究者として、今このNIPSに参加している研究者が持ち得る力と、それに伴う倫理的責務について目が覚める内容でした。機械学習の得意技である「分類する」という行為は実は人間に当てはめるととても危険なもので、ドイツのヒットラーの元でユダヤ人の選別が虐殺に繋がる例や、アフリカのアパルトヘイトなどで人種の分類などにより自由が制限される例などを話しました。最近ではトランプが移民政策の一環として機械学習のコミュニティに移民の分類機を作る要請を出したようで、彼女をはじめとする権威数名でその危険性を啓蒙するとともに強く反対する姿勢を見せています。それ以外にも、例えばグーグル検索で「CEO」と検索すると、女性が出てこない例や、「She is a doctor, He is a nurse」という文をトルコ語に訳して英語に戻すと「He is a doctor, she is a nurse」と性別が逆転してしまう例などを取り上げ、機械学習の研究の根幹をなす標準化されたデータセットにバイアスがあることによってモデル自体もバイアスがかかってしまうことを述べていました。

次に、今年から始まった新しい賞で、「Test of Time」賞というものがあり、10年前（±1年）の研究論文を振り返り、10年経った今でも重要でそれだけ影響力が強かった論文に与えられるものです。てっきり今のディープラーニングに発展したタネのような研究が取り上げられるものかと思いましたが、そうではなくAli Rahimi氏のランダム最適化アルゴリズムでした。彼の話はすごく面白くて、科学的アプローチへの回帰を呼びかけるものでした。「今皆ディープラーニング、ディープラーニングと言っていますが、10年後に本当に重要だと言える発見がこの分野でされているのか、その答えはNoだと思う」と言っています。精度が良いから大丈夫というのではなく、ちゃんと中身を理解した上で研究を進めるべき、というのが彼の意見でした。昨今のディープラーニングバブルの中で、しかもディープラーニングの研究の頂点にあるとも言えるこのNIPSでそういう発表をする度胸と新鮮さに感嘆しました。

最後に、２日目からデモセッションが始まり、チャットボット、ロボット、ポーカーAIなど様々な面白いデモを見ました。ロボットの特色は、たった１回動作を見せるだけで、その真似をできるというOne Shot Imitationを実践していて、膨大な教師データがなくてもすぐに学ぶロボットを作る最先端の研究を見れました。

ランチは昔の同僚と、当日仲良くなったグーグルの研究者と食べました。ではまた明日！

友人とのランチ。左からアップルのエンジニア、弊社CTO長谷川、グーグルの研究者、バイオ系の研究者。