AIの基礎

AI(人工知能)とは

一日の生活イメージ

Wikipediaでは、人工知能について以下のように説明されています。

「人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実 現させようという試み、
 或いはそのための一連の基礎技術を指す」

しかし、人口知能(以下AI)の定義については、まだ明確な定義は無い。利用目的や利用範囲から説明しているもの、研究のアプローチから述べているケースなどがあり、大まかに分類すると右図のように分離できる程度である。

たとえば、2016年3月にトップ棋士に勝利したAI「アルファ碁」は碁の対戦用に開発された「特化型人工知能」である。一方、掃除機ルンバは、サブサンプション・アーキテクチャー(行動規範型AI)を搭載した自律的に部屋の掃除行う掃除機である。AI機能搭載と謳う家電も、掃除を目的としてセンサーを活用した「特化型人工知能」と分類できる。また、研究のアプローチからいうと場所情報を記号処理している「弱いAI」ともいえる。  
 「特化型人工知能」≒「弱いAI」と説明しているケースもある。 
このように「特化型人工知能」のAIは定義もあいまいで広範囲に説明が及んでいる。技術レベル的には、チェスや将棋、囲碁を指すルールの明確な「特化型人工知能」のAIはすでに人間の能力を超えているといわれる。

一方の「汎用人工知能」はマンガの「ドラえもん」や「鉄腕アトム」のようなロボットに搭載されたAGIや映画「2010年宇宙の旅」のHAL9000などをイメージする方が多いと思う。機械による人間レベルの高度な汎用的な知能を目指しているニュアンスで捉えられていることが多い。しかし、「汎用性」の定義すらあいまいな状態で、加えて人間の脳の解明すら始まったばかりの段階で不明な点が多い。いま時点においてはこのようなAGIはまだ存在せず研究途上の概念のレベルにある。

しかし、近い将来に我々の前に人間の能力を超えたAIが姿を見せることはほぼ確実だと言われている。こうした点を「シンギュラリティー」(技術的特異点)の発生として「人工知能革命」と呼んでいる。ある研究者はそれが2045年と予測し「2045年問題」と呼び、人間社会への大きな影響を与える可能性が高いと警鐘を鳴らしている



AI(人工知能)研究の進歩と歴史

第1次ブーム(1956年~1960年代)
 1956年6月、アメリカのダートマス大学で人口知能の第1人者が集まり「ダートマス会議」が開かれた。その中で、「論理数理学」を研究しているジョン・マッカーシーが初めて人工知能(AI)という言葉を使ったのが始まりと言われている。真空管を用いたデジタルコンピュータ(ENIAC)が1946年に動いてからちょうど10年目に当たる。ちなみに、マッカーシーはAI言語である{Lisp)の開発者である。図形を認識する「パーセプトロン」と呼ばれる2層ニューラルネットワークの開発や、「イライザ」と呼ばれる自然言語処理プログラム開発などでAI誕生の予感からブームとなった。しかし、「パーセプトロン」が排他的論理和を認識できないことや、「フレーム問題」と呼ばれる情報処理能力の限界が指摘されると一気にブームが去って行った。

第2次ブーム(1980年~1990年代)
 エキスパートシステムと呼ばれる「知識ベース」と「推論エンジン」からなる特定問題を診断するAIシステムが出ると「患者の病気診断」などへの期待からAI投資ブームとなった。日本でも第5世代コンピュータの開発を通産省が10年計画で開発機構に委託したが、570億円もの費用をかけて大きな成果を出せずに終了した。これは、ハードは出来たが、肝心のソフト部分が不十分なものだった。AI実現には専門家の知識入力が大変なこと。実用化にはさらにシステムの高度化が必要なことなどの欠点がわかり、またもAI研究は冬の時代に逆戻りした。

第3次ブーム(2010年~現在)
 インターネットの普及とデータ通信技術の発展により、テキストデータだけでなく、音声や画像などのビッグデータ(膨大な情報)が集まるようになった。また、コンピュータの処理能力の飛躍的な向上とディープラーニングなどの機会学習方法の発達でAIのパターン認識能力が飛躍的に向上した。2011年にIBM社の「ワトソン」が米クイズ番組で、人間の歴代チャンピオンに勝利したり、2012年には富士通研究所の「ボンクラーズ」が将棋の永世棋聖を破った。後10年は人間は破れないといわれた囲碁まで2016年「アルファ―碁」が勝利し、このところAIが話題となる出来事に事欠かない。メディアが毎日のようにAIを話題としブームが加速している。



AI時代の到来について(本サイトの開設動機1)

 AI(人口知能)技術が格段の進歩を遂げています。2016年3月、囲碁界で「囲碁界の魔王」といわれる最強棋士イ・セドル氏(九段)が、人工知能のアルファ碁と対局し1勝4敗と完敗しました。

 囲碁でAIプログラムが世界トップクラス棋士を破るには、10年はかかると言われていたのに、昨年、あっさりと勝利を収めてしまいました。

 人工知能はいま、上の歴史にも書いたように、第3次ブームを迎え50年来のブレークスルーを迎えつつあります。さまざまな仕事がAIに置き換わる日も遠くはないと思わせる出来事の1つがアルファ碁の勝利だったと思います。

 2013年のオックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授は、今後10~20年で47%の仕事が機械に取って代わられると結んでいます。

 人工知能が担う仕事が増えることで、人間が行う仕事の質が変わっていくと予想されています。
 人工知能に人の仕事が奪われるという表現は、マイナスなイメージを持ちますが、人工知能が人がいままで行ってきた大変な仕事を代行してくれると考えると、プラスのイメージに変わります。

 これまでの機械化の進化で見てみましょう。例えば、洗濯板を使って洗濯をすることは時間と労力を多く使う仕事でした。しかし、洗濯機の出現で人は洗濯の効率化を享受できました。また、その後の洗濯機の進化で二層式から全自動になりさらに時間別のことが出来る時間ができました。いまや、しわもできるだけさせない乾燥機能も付加される洗濯機が誕生しています。
 いま、仕事の現場では、介護の仕事へのニーズは高いものの給与の低さや仕事の大変さからなり手が少ない状態が慢性的に発生しています。そのほか、建設業やコンビニなどの店員のなり手が不足していて労働需要のアンバランスも慢性化しています。

 こうした仕事に人工知能やロボットが担える余地があるはずです。実際にそうした仕事への実用化検討が進められています。


 将来における人の仕事の期待は2つに集約されていくだろうと言われています。

 人工知能は、過去データを元に判断行うのですが、事例のないことについ判断することは苦手です。また、論理的に判断することは得意ですが、感情的なことに対してはまだまだ研究途上です。人が行う仕事は、「未経験な出来事の将来方向を考え判断すること」と「お客様に対して期待以上のサービスを行い感動するような人間性が発揮できること」と思われます。

高尾紳路九段が次のように言われたことが印象に残っています。
「グーグルはアルファ碁の開発で培ったディープラーニングなどの人工知能技術を、医療や気候モデリングにも役立てていく方針だと聞く。囲碁が社会の深刻な課題の解決に貢献できるのなら、これほど誇らしいことはない」


技術関連の情報(ただいま編集中ですm(_ _)m)

・ディープラーニング

・フレーム問題

・シンギュラリティー(技術的特異点)

・チューリング・テスト

・ニューラルネットワーク

・エキスパート・システム


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