AIを本当に理解できていますか?

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マンガでわかる!  人工知能 AIは人間に何をもたらすのか (Informatics&IDEA)

AIはこれから全産業を再定義する

人口知能の正体

人間の脳は=「電気回路」
電気回路というのは、コンピュータに内蔵されるCPUに代表されるように、通常は何らかの計算を行う。
人間の思考が何らかの「計算」なのだとしたら、それをコンピュータで実現できないわけがなく、計算可能なことはすべてコンピュータで実現できることを「チューニングマシン」という概念で示されている。
人口知能の研究者は日本にも数多く存在するが、実は「人口知能」の定義は定まっていない。

人口知能の歴史

人口知能の歴史は1950年代後半から1960年代に訪れた第1次AIブーム。
第一次AIブームでは、人口知能の実現に向けて中心的な役割を果たしたのが「推論」や「探索」の研究。探索の研究でメジャーなものは、将棋や囲碁などのゲームへの活用。
しかしこの時代の人工知能は、非常に限定された状況でしか問題が解けず、ルールが明確に定義された問題は解決できても、現実の複雑な問題は解決できない、という失望からブームは下火に。

1980年代に入り、人工知能が再び勢いを取り戻した際にブームを支えたのは「知識」。
例えば、医師の代わりをしようと思えば「病気に関するたくさんの知識」を入れておけばいい、弁護士の代わりをしようと思えば「法律に関するたくさんの知識」を入れておけばいい、として「知識」を持った人工知能は、さまざまな現実の問題を解決することに役立つだろうと考えられた。(エクスパートシステム)
ただし、このプログラムにも問題があり、人間なら誰でも知っているような「常識レベルの知識」もすべて記述する必要があった。

人口知能の新時代

上記で確認したように、これまでの人口知能は人間が入力した知識以上のことはできなかった。
しかし、1990年代後半から2000年代にかけて、インターネットが爆発的に普及し、膨大なデータが手に入る時代になると状況が変わる。
「機械学習」+「ディープラーニング(特徴表現学習)」が重なり、第三次AIブームとなった。

「機械学習」:「統計的自然言語処理」と呼ばれる、例えば翻訳を考えるときに、文法構造や意味構造を考えずに、機械的に訳される確率の高いものをあてはめていけばいいという考え方を、人口知能自身が学習し、精度を上げていくもの。
「ディープラーニング」:コンピュータ自身が特徴量を作り出す技術。特徴量とは、例えばネコの写真を見て、ネコであると認識するための特徴のこと。2012年にグーグルの研究者が発表した研究成果は、1000万枚の画像を取り出して、ディープラーニングをかけたところ、コンピュータが特徴量を取り出し、その中にネコの顔に見える特徴が現れたこと。つまり、膨大な画像の中からこれまでは人間にしかできなかった「ネコという概念」の理解をコンピュータが獲得した。

人口知能が変えていく未来

グーグルやフェイスブック、アマゾンといった世界的企業がこぞって人工知能研究に巨額の投資を行っており、インターネットが広告産業を塗り替えたように、すべての産業はAIによって再定義されると考えられている。

人口知能が人類にもたらすもの

「シンギュラリティ」は、人工知能が自らの能力を上回る人工知能を生み出せる能力を持った時点をあらわす言葉。自分の能力を少しでも上回れるものを作れるようになった時点で、その人工知能がさらに賢い人工知能をつくるということを無限に繰り返すことで、圧倒的な知能を得ることができるようになる。

感想

本のスコアは食べログでいうと3.5点。

ソフトバンクの孫さんは「インターネットが広告産業を塗り替えたように、AIはこれからあらゆる産業を再定義する」とグループの株主総会で発言した。それくらいの大きな可能性を秘めたAI、そして「シンギュラリティ」という概念をこの本では、誰にでもわかる言葉で順を追って説明されている。

これまで人間にしかできなかったことものの特徴をコンピュータ自らが導き出せるようになることによって今後何が起きるのか、ということが理解できる。「すべての産業を再定義する」ことはつまり、すべての人と今後大きく関わりを持つテーマであり、特に今のビジネスマンにとっては切っても切れ離せない問題であるからこそ、AIの概念を捉えたり知識を得る上で一読の価値はあると思う。

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