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これを読めばAI・人工知能を知ったかぶり知識で5分話せる

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どうも。「ウィズシード」です。近年、人工知能(AI)に関するニュースや記事を毎日を見る機会が多くなったと思いませんか。人口知能(AI)が人間の知能を超えると「AIが人間の仕事を奪ってしまう」など、不安と期待とが入り混じった情報を目にすることが増え、もしかしたら良いイメージを持っていない人もいることでしょう。

「人工知能」「機械学習」「ディープラーニング」について数々の本なども出ていますが、難しくて理解できないし、そこまで専門的に知る必要もない人向けにこれを読めば人工知能について話ができるように身近な話題でまとめています。では、さっそく見ていきましょう。

人工知能「誕生の歴史」

近年、人工知能(AI)をニュースや記事で見ない日はないですよね。
人工知能は最近研究されてきた分野の様に思っている方も多いかと思いますが、実は1956年に開かれた「ダートマス会議」というワークショップで、人工知能科学者が発表した提案書の中で「人工知能」という言葉が初めて使われたことが起源とされています。

1956年というと、今から64年前です。その頃の日本での出来事は東京タワーの完成や、全日本自動車ショー(現モーターショー)が始まった頃です。この頃のヒット商品といえば電子式卓上計算機やテープレコーダーなど、新しいテクノロジーが少しずつ開花し始めたときではありますが、現代のテクノロジーとは比べ物にならない時代に「人工知能」について語っていたメンバーがいたのには驚きですね。

偉人たちの将来の捉え方は尋常じゃない

先ほどのダートマス会議が開かれたのは1946年、真空管を17,468本も使用した世界初のコンピューター「ENIAC」が生まれた10年後です。「ENIAC」の可能性を感じ「いつか、このコンピューターが人間の能力をはるかに超える時代がやってくる」と会議に出席していた10人の科学者は実現を夢見ていたというのです。
「人間の能力をはるかに超えるもの」=「人工知能」という発想が生まれてきたというのだから、偉人恐るべし!ですね。皆さんはこの偉人たちの気づきについてどの様に感じますか。

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人工知能「ブームの歴史」

人工知能には長い歴史があります。その歴史の中でブームと冬の時代を繰り返し、今日に至っています。現在は第三次人工知能ブームと言われておりますが、どの様な変遷があったのか見ていきましょう。

人工知能 第一次ブーム、コンピュータの限界で冬の時代へ

1960年代の第一次人工知能におけるブームは「推論」と「探索」でした。まだコンピューターが出来て間もないという時代ということもあり、初めて見るコンピューターへの「期待」が強く、「推論」と「探索」を求めアルゴリズムが考案され、この時期は「迷路」を解くなどのアルゴリズムが主流となっていました。

また、この時代のコンピューターの性能は低かったこともあり、思うような成果が得られなかったことから実用的でないとして1970年代には冬の時代へと向かいます。

人工知能 第二次ブーム、エキスパートシステム

それから10年後の1980年代に第二次ブームが訪れます。1980年代といえばアニメ「機動戦士ガンダム」、ガンプラが大流行した時代ですね。1985年にNTTから携帯電話機「ショルダーホン100型」が登場したのもこの頃。

第二次ブームの火つけとなったのは、一般家庭にコンピューターが普及し始めたことがキッカケとなりました。1982年にNEC「PC-9801」や1984年発売Apple「マッキントッシュ」といったパソコンの人気機種はご存じの方も多いでしょう。

なかでも「PC-9801」は発売後1か月で2万台を出荷するなど勢いもありました。日本においてPC-98シリーズは最も活躍したパソコンだったと思います。その様な時代背景のなかで生まれた革新的なアルゴリズムが「エキスパートシステム」です。

エキスパートシステムは、膨大な専門知識をプログラムで入力したソフトウェアで問題解決ができるようにするというものです。ここでやっとコンピューターに専門的な「知識」を持たせることに成功したということです。

人間がコンピューターに対し「●●とはこういうものだ!」と特定のルールで教え込むことで、特定の領域に関する質問に答えることができる「エキスパート」を育てたことができました。これにより医療現場などでは大きな成果を上げていったのですが、この技術にも限界が見えてくる様になりました。

それは専門的な知識をコンピューターに覚えさせるためには、人間の手を借りて膨大な情報をコンピューターにインプットする必要があるという点です。現代のようにコンピューターが必要なデータを自ら「収集」することや「蓄積」することは出来なかったので、インプット情報にも限界が出てきました。

結果、特定の分野に絞込を行う必要性が出てきたことが課題となったということです。

他にも、コンピューターが膨大な知識を有していても、人間の様に文字に対する複雑な理解が乏しかったり、記号の意味を理解する力など、人間の領域には届かなかったこともあります。また、機械は教えられたこと以外は理解ができず「倫理観」や「価値観」などもないことから、「機械は冷たい」「感情を持ち合わせていない」というイメージが強く社会に浸透しませんでした。そのため、1995年頃から二度目の冬の時代へと向かいます。

人工知能 第三次ブーム、ブレイクスルー

人工知能の夜明け

2000年代から第三次ブームが現在も続いています。

2000年代の日本といえば、IT革命が起こり六本木ヒルズ族などIT分野の企業が一気に盛り上がってきた時代です。Googleやクラウドが登場したのも丁度この時期となります。

これまで、「推論・探索・知識」とアルゴリズムを進化させてきたわけですが、第三次ブームは第二次ブームで冬の時代に迎える原因となってしまった、「意味」を理解するということが必要でした。

世の中には例外や常識というものが数多く存在し、それを知識として教え込むアルゴリズムを考えることは非常に困難であります。その困難であった「意味」を理解することへの解決方法として「機械学習※1」が生まれました。

(※1) 機械学習コンピューター自体が学習をするアルゴリズムのこと

機械学習アルゴリズムの考え方は以前からありましたが、当時のパソコンにはそこまでの性能が無く実現ができませんでした。その後、性能が高く小型化されたパソコンが登場し、、さらにインターネットの普及とクラウドが登場したことで、データの管理やアクセスといったものが容易となる環境が揃ったおかげで実現可能となりました。

しかし、この機械学習においても、データと答えをセットで入力する必要があったため、人間の手を介さないという課題は解決できていませんでした。

ディープラーニングの登場

2016年に登場したのが「ディープラーニング」です。

ディープラーニングは深層学習とも言われ、「人間と同じように物事を学習して推測と判断をする」ことができることから、人工知能が目指していたことへの可能性を見出したのです。

  • IBM ワトソンがクイズ番組で人間に勝利
  • Googleが画像の認識向上により「猫」の画像認識が出来たと発表
  • Alpha Goが碁のプロ棋士に勝利

上記のように、人工知能が自ら知識を習得するディープラーニング(深層学習)というアルゴリズムが世界に与えたインパクトは一気に「人工知能」(AI)を知名度を上げる結果となりました。ディープラーニングが生まれたことで人工知能分野でのブレイクスルーが起きたのです。

ディープラーニングは機械に学習させることで、データに含まれる特徴を段階的により深く学習し、機械に明示的にルールを与えなくても自ら判断をしていく様になります。

つまり人の手を離れ、機械がどんどん学習していく時代となり人間のような考えをもつコンピューターへの期待が膨らんでいるのです。

 

まとめ:「超 AI時代」SF映画の世界は来るのか

近年、開発が進んでいる自動運転技術で停止標識を認識したり、電柱と人間を区別したりするのもディープラーニングが可能にしている技術もその一つ。ディープラーニングは従来の機械学習領域では困難であったレベルのパフォーマンスを達成できる様です。

今後の様々人工知能分野が期待されるのもこの「ディープラーニング」の登場があったからといって過言ではないと思います。

現時点では人工知能には限界がある

「ターミネーター」の様にどんな事態にも対応できるような処理能力や人間の振る舞いができる知能をもったシステムはまだ登場していません。

世の中で人工知能といわれているもののほとんどが、この「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれている技術なので、人間を凌駕するSF映画にあるような人工知能が人間を支配する世界は現在のところ心配しなくても大丈夫そうです。

2040年代「シンギュラリティ」に起こること

「シンギュラリティ」が起こるとされる2040年代といえば、丁度「第二次ベビーブーム」で生まれた人たちが定年を迎える時期となります。

昨今の少子化問題などもあり、働き手が一気に減る「労働力不足」の問題は一気に加速する時代とも言えますよね。

生産年齢人口の労働力となる若手の担い手が急激に減少する日本において人工知能が私たちの仕事を代替していくということは歓迎していくべきことかもしれません。

機械で代替できない仕事を中心に人間がしていくというのはとても合理的だとも思えますし、社会の課題を解決する手段でもあると思えます。

人工知能の進歩とこれからの生き方や働き方に機械と人間の関係がどのように変化していくのか楽しみではないでしょうか。

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