グーグルが発見した、機械学習が現実世界で使い物にならない理由

研究室ではうまく機能する人工知能（AI）システムが、現実世界でうまく機能しないことはしばしばある。主な原因としてこれまで、AIを訓練・テストする際に使うデータと現実のデータの不一致が指摘されていたが、グーグルの研究チームは別の原因を突き止めた。

AI学習モデルは、認識の正確さを向上させようとすると、訓練に使うデータの数が膨大になることが課題となっている。ウォータールー大学の研究チームは、訓練に使うデータの数を上回る数の物体を識別するようにモデルを訓練できる「LOショット学習」を考案した。

ハンドシェイク・ネットワーク（Handshake Network）と呼ばれる野心的なパブリックブロックチェーン・プロジェクトは、数カ月のテストの後、ついにメインネットワークを立ち上げた。ハンドシェイク・ネットワークは、インターネットドメイン名の割り当て方法を改革しようとする開発者によるプロジェクトである。