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ヒューマンマシンインターフェース（HMI）は機能不全に陥っています。1973年にゼロックスPARCで設計されたこの技術は、人間からの要求を待ってから応答し、正しい順序でボタンを押して計算ボックス内の技術を起動するように誘導します。当時は、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）モデルが非常にうまく機能していました。コンピューターとのやり取りのほとんどは高度な計算と言語処理を伴い、多くの場合、机やテーブルに座ってキーボードを使って行うものでした。
それ以来、物質的な物体やプロセスがコンピューターへと脱物質化していく速度は加速しています。私たちはそれらを、想像もしなかったような場所へと持ち込んでいます。しかし、私たちは今でもテーブルに座って計算をしたり、計算ボックスに文字を書いたりするために設計されたHMIを使い続けています。そろそろアップデートの時です。
2018年には、知覚コンピューティングを基盤としたインテリジェント・ユーザー・インターフェース（IUI）が台頭するでしょう。これは、テクノロジーを既成概念から現実世界に持ち込むコンピューティング・プラットフォームです。人工知能、機械学習、センサー、ロボティクスを組み合わせることで、これらのテクノロジーは現実世界を認識し、ナビゲートし、私たちに代わってインテリジェントに行動することが可能になります。
これは主に、機械学習における近年の飛躍的進歩によるものです。従来のアルゴリズム学習モデルとは異なり、機械学習は階層型ニューラルネットワークを用いて事例から学習します。その結果、機械学習は特定の参照枠組みが与えられた場合、人間の能力を超えています。例えば、機械視覚は画像認識において人間を凌駕しています。Googleは人間よりも速く癌を検出できるAIを開発しました。実際、機械学習はどのような分野においても、人間がキュレーションした事例から学習し、テクノロジーに固有のスピード、論理性、そしてバイアスのなさによって、その知識を迅速に構築します。データが文脈に特化しているほど、機械学習はより高速で、より知覚的に正確になります。しかし、文脈がなければ、機械学習は機能しません。
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単なる仮想オーバーレイではなく、拡張現実（AR）は知覚コンピューティングにおけるユーザー入出力層であり、解決すべき現実世界の問題に直接的にアプローチすることを可能にします。つまり、インターフェースを通してユーザーを誘導するのではなく、テクノロジーを問題へと導くことができるのです。例えば、Google翻訳では、他言語の標識に向けるだけでリアルタイム翻訳を受けることができます。「現実世界のウィキペディア」とも言えるBlipparを使えば、現実世界の何かを狙うだけで、それに関する情報を自動的に受け取ることができます。これらの例のそれぞれにおいて、ARを用いて知覚コンピューティングを問題に向け、そのテクノロジーが状況にインテリジェントに応答しています。この新しいユーザーインターフェースは、インテリジェントUI（IUI）と呼ばれています。
ARは、マシンビジョンが得意とするユーザー固有の文脈フレームを提供しながら、仮想世界を見ることを可能にします。その結果、テクノロジーは最終的に人間の知覚よりも速く世界を理解し、学習した情報に基づいて人間の意図を予測し、行動を起こすことができるようになります。ARが普及すればするほど、IUIはより優れたインテリジェントなものになるでしょう。
では、約 10 億台の AR デバイスがオンラインになり、すべて個人の使用状況に適応しようとするパーソナル AI アシスタントを搭載した 2018 年に何が起こるか想像してみてください。
これからは急速な学習の時代となるでしょう。予期せぬ出会いから得られるダークデータを整理していく過程で、失敗も起こるでしょう。しかし、HMIが誰もが頼りにするユビキタスなIUIになるまでには、そう時間はかからないでしょう。
この記事はWIRED UKで最初に公開されました。
