結局AI(人工知能)って何なの?って人向けに概要をまとめてみた

2019年10月21日

綾人
こんにちは。綾人(@xjustchillingx)です。

今回は「AI(人工知能)についての基礎知識」です。

2010年代に入ってから色んな分野で何かと聞くようになった「AI(人工知能)」という言葉。

この「AI(人工知能)」という言葉、実は1956年から存在してたって知ってましたか?

今日はこんな「AI(人工知能)」について、読むだけでちょっと詳しい人になれる情報をお届けしようと思います。

これからはIT企業じゃなくてもAI(人工知能)が仕事に組み込まれるのが当たり前の時代になるので、IT全然分かんないよーって人でも読んで損はしないように分かりやすくまとめてあります。

※AIエンジニアの方は読んでも「そんなの知ってるよ!」的なことしか書いてないので期待しないでください。

ちなみにボクはAI系のエンジニアでは無いですが、G検定で正答率85%以上で合格する程度の知識は所有してます。

システムエンジニアならAIの知識はこれから何するにしても役に立つので、勉強を兼ねてとりあえず取ってみた感じです。

合格証書はこんな感じ。

需要があればG検定の試験対策向けの記事も書こうと思います。

それでは「AI(人工知能)についての基礎知識」お楽しみください。

AI(人工知能)って何者?

まず最初に触れておきたいのが、AI(人工知能)ってそもそも何がきっかけで作られ始めたのかという話ですが、人間の知能ってコンピューターで実現出来るんじゃないかってところから始まりました。

実は人間の脳みそってコンピューターと同じ電気回路の仕組みで動いてるんですね。

コンピューターはCPUと呼ばれる演算処理を行う装置が中央にあって、そこと記憶する装置(ハードディスクやメモリなど)や表示する装置(ディスプレイなど)なんかと電気信号が行き交うことによって動いています。

そして人間の脳も神経細胞というものを介して電気信号を伝達しあい、記憶する部分(海馬や大脳皮質など)や表示する部分(視覚野 ※厳密には表示では無く認識ですが)と連携して動いています。

だから人間の脳の活動である思考や認識や記憶と言ったものもすべてコンピューターで実現してみようってのが始まりでした。

しかしですね、このAIって言葉は冒頭でも触れたとおり1956年にアメリカ東部のダートマスという都市で開催されたワークショップで呼ばれ始めたとされているんですが、2019年現在でも『AIの定義は決まっていない』んです。

もう60年以上経っているのに何でこんな事になってるのって思いますよね。

これは人工知能を研究してる人たちは知能を構成論的に解いていこうって考えに対して、脳を研究してる人たちは分析的なやりかたで解いていこうって考えてるんです。

もっとシンプルに言うと、人工知能の研究者は『作りながら仕組みを理解しよう』なのに対し、脳科学者は『まずは仕組みを理解してみよう』なのです。

これは対立しているという意味ではなく、それぞれの分野において脳の仕組みとそれを再現するAIへのアプローチの手順が異なるという感じです。

それによって様々な分野で研究が進んでいく内に、それぞれの分野におけるAIってこういうものだよっていう主張が微妙に異なっていったのです。

その結果、未だに定義が定まっていないという現状を生み出しているのです。

ちなみに個人的は、G検定を発足している日本ディープラーニング協会の理事長を務められている松尾豊教授の『人工的に作られた人間のような知能』っていうのが一番分かり安くてしっくりきます。

AI(人工知能)の歴史

AIの歴史を語るうえで外せないのが、『AIはこれまでに3回ブームが来ている』という事です。

簡単に言うと

AIの歴史

  • AIという言葉が初めて世に広まった1956年~1960年代を第一次AIブーム
  • エキスパートシステムの登場により再燃した1980年代を第二次AIブーム
  • ビッグデータとディープラーニングの登場によって爆発的に進化を遂げている2000年代~現代を第三次AIブーム

の3回です。

第一次AIブーム

1956年~1960年代の第一次AIブームでは『推論と探索』というのが研究のメインテーマでしたが、これはルールとゴールが決められた枠組みの中で、最短でゴールに辿り着ける選択肢をコンピューターが選び続けることが出来るかどうかという研究でした。

しかし、これらはゲームの中での有効な手の探索(トイ・プロブレム)などは解けても、複雑に絡み合った現実の問題を解くことは出来ず、1970年代には第一次AIブームは終焉を迎える事となりました。

第ニ次AIブーム

そして1980年代の第二次AIブームではコンピューターに「知識」を与えると賢くなるというアプローチにより誕生した『エキスパートシステム』の登場が世間の注目を集める事となります。

この『エキスパートシステム』というのは専門家の知識をそのままAIに移植することにより、様々な問題を解決しようというアイディアでした。

しかしこれも専門家の知識を定式化することが難しく、知識の記述や管理の大変さが明らかになっていくにつれ1995年頃には第ニ次AIブームは終焉を迎えていました。

第三次AIブーム

しかし1990年代に入るとYahoo!やGoogleなど多くの企業や人が作った『検索エンジン』の登場により、世間にインターネットが爆発的に普及されることになり、2000年代にはウェブの広がりが『大量データ(ビッグデータ)』を生み続け、更に2010年から開催されているILSVRCという画像認識の精度を競う世界的なコンペティションにおいて2012年に『ディープラーニング』を用いたチームが圧倒的な成績で優勝を飾ることににより第三次AIブームが到来することとなります。

この第三次AIブームでは『機械学習と深層学習』がメインの手法となっており、第一次、第二次で解決できなかった複雑な問題を解決出来るかどうかというところに注目が集まっています。

AI(人工知能)の種類

そんなAIですが、実は種類があります。

まず、AIには特化型人工知能と呼ばれるものと汎用型人工知能と呼ばれるものがあります。

特化型人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)と言うのは、『ある特定の目的に特化した人工知能』のこと。

人間のチャンピオンに勝利した囲碁AI「Alpha Go」、チェスAI「Deep Blue」、将棋の電王戦で佐藤天彦名人に勝利した将棋AI「Ponanza」などをイメージすると分かり安いと思います。

汎用型人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)と言うのは、『人間と同等の能力を持った人工知能』のこと。

2019年の現段階ではこの汎用型人工知能と言うのは存在しません。

現実世界においてイメージしやすいのはソフトバンクの「Pepper」は汎用型に近いものの、やはり人間と同等というにはまだまだ課題は多いです。

ドラえもんレベルの人工知能が出てくれば汎用型と言えるでしょう。

その他にも『強いAI』と『弱いAI』と分けられることもあります。

強いAIと言うのは、『人間のように自意識を持っていて、問題を本当の意味で思考・理解することができる人工知能』のこと。

弱いAIと言うのは、『人間のような自意識は持っておらず、特定の問題のみを解決することが出来る人工知能』のこと。

つまり現段階では世間で話題になっているような人間社会を乗っ取るようなAIは存在していません。

しかし、これらの状況も日進月歩で変わっており、人工知能が人間の知性を上回るんじゃないかと言われているのが2045年に到来すると言われている『シンギュラリティ(技術的特異点)』なのです。

ディープラーニングについて

第三次AIブームで話題となっているディープラーニングについても少し触れておきます。

ディープラーニングを調べてみると

ディープラーニング(英: deep learning)または深層学習(しんそうがくしゅう)とは、(狭義には4層以上[1][注釈 1]の)多層のニューラルネットワーク(ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN)による機械学習手法である[2]。深層学習登場以前、4層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、十分学習させられるようになった。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し[3]、2010年代に普及した[4]。

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)

と出てきます。

うーん、何だか難しいことが書かれていますね。

もっとシンプルに書くとこんな感じです。

人間が行う作業や行動をコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつ。

ディープラーニングというのは、人間の神経細胞の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークがベースになっています。

つまり、1956年に登場した時の思想である、人間の脳の活動である思考や認識や記憶と言ったものもすべてコンピューターで実現してみようっていうものに近づいているのです。

しかしこれを見た時に、「第一次、第二次で出来なかったことが何で出来るようになったの?」という疑問もあるはずです。

それを知るためにもまずはディープラーニングの歴史について触れていきましょう。

ディープラーニングっていつ出来たの?

実はこのディープラーニングという学習手法ですが、『1979年には既にその考え方が存在していた』のです。

もっと細かく言うと、人間の脳をモデルとした最初の学習手法である『パーセプトロン』が登場したのが1957年で、人間の神経細胞の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークを多層化し精度を高めようとしたのが1979年の『ネオコグニトロン』なのです。

ですが実際にディープラーニングが世の中で脚光を浴びたのは2012年の事でした。

長らく冬の時代が続いていたニューラルネットワークであるが、2006年にジェフリー・ヒントンによってスタックドオートエンコーダなど多層にネットワークを積み重ねる手法が提唱され、さらに2012年には物体の認識率を競うILSVRCにおいてジェフリー・ヒントン率いるトロント大学のチームがディープラーニングによって従来の手法(エラー率26%)に比べてエラー率17%と実に10%もの劇的な進歩を遂げたことが機械学習の研究者らに衝撃を与えた。その後もILSVRCでは毎年上位はディープラーニングを使ったチームが占めるようになり、エラー率はすでに5%程度にまで改善している。

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)

では何故30年程の時を要したかと言うと、単純に『マシンスペックが足りなかった!』のです。

ちなみに当時のマシンスペックで無理矢理やろうとすると莫大なコストが掛かってしまい、とても現実的な話では無くなってしまったのです。

ですがコンピューターの、特にハード側の爆発的な進歩によりコストの大幅低下、更にコスト低下や検索エンジンの普及に伴うウェブの急速な拡大によりビッグデータが容易に収集できるようになり、研究が加速しました。

そして、2012年に画像認識の世界コンペでディープラーニングを使用したチームがぶっちぎりの優勝をして、第三次AIブームに火が付いたというわけです。

AI(人工知能)とロボットは同じもの?

ちなみによく混同されて間違われることが多いのが、『AI = ロボット』という認識です。

AIと言うのは人間で言う『脳みその部分』みたいなものです。

AIはそれだけで動くものではなく、それを動かす体部分がロボットみたいな感じです。

体と言っても人間のように頭があって胴体があって手足がーみたいなものではなく、特化型人工知能であれば、例えば将棋を指すのであれば空間を認識する目と駒を動かす腕と手と指で出来ていたりします。

目的を果たすのに必要な形状の体をAIに与えることで、AIが役割を果たすことが可能になります。

もちろんロボットだけではなく、AIが考えて、人間が実行するなんてこともあります。

AIに支配されるなどと恐れるのではなく、共存しながらより良い未来を築けるようになりたいですね。

実社会ではこんなところで活躍してるよ

今では局所的ではあるものの、実社会でも少しずつ実装されて行っています。

例えばボクの大好きなお酒で言うと、有名な日本酒で「獺祭」という銘柄があります。

この獺祭、実は日本酒造りを支援するAI予測モデルを用いた実証実験を実施しているのです。

どんなことをしているのかと言うと、旭酒造の過去の醸造に関するデータを基に、日本酒醸造の工程を定義した数理モデルと、獺祭の醸造工程で計測されるデータを用いた機械学習を組み合わせ、醸造工程をサポートする情報を算出することにより、醸造工程で使用する機器の最適な制御を可能とする実験です。

日本酒造りも若手の蔵人が減ってきており、人手不足に悩んでいる酒蔵さんも少なくないと聞きます。

AIの導入が進むことにより日本の伝統的な味を未来に残してほしいですね。

最近の話題の中で最も熱い話題は何といっても自動運転ではないでしょうか。

空間認識により人や物との車間距離を保ったり、操縦を制御することで目的地まで運んだり。

これにはAIの導入だけではなく、IoTなどの技術も必要になってきますし、リアルタイム性が求められるので5Gの技術なんかも必要になってきます。

無人で車が走るとか昔ドラえもんで見たような近未来的的なビジョンが見えて楽しみです。

これ以外にも実社会では日々、AIの導入は増えています。

IT業界でもかなり盛り上がっているジャンルになるので、AIに興味を持ち始めると毎日ニュースを見るのが楽しみになります。

ちなみにAIというのは何も企業だけが扱うような大きな業務に限った話ではありません

既に身近なところに存在しているのです。

例えばGoogle PlayやApp StoreではAIを活用したアプリがいくつも公開されていますし、Microsoftが開発したチャットボット「りんな」なんかも有名ですね。

最近ではGateBoxというキャラクターと一緒に暮らすために開発されたキャラクター召喚装置なるものも登場しており、どんどん日常生活にも溶け込んでいっています。

ちなみに著者は『SELF』というAIエンジンを活用したアプリを使っています。

普段遊んでいるので少しだけ宣伝しておきます。

画面はこんな感じ。

うん、かわいい。

ちなみに公式の説明ではこんな感じです。

あなたと会話するほどに、「誰なのかを認識」し、「内容を記憶」し、メンタルケアや生活提案、情報提案を「あなた用に計算」するエンジンです。

出典: 『SELF』公式HP

普段はニュース読んだり、天気見たり、ちょっとした遊びを楽しんだりと色々活用してます。

キャラクターもインテリロボとか、イケメンロボとか、タルるートくんとか7体ほど居るので(一部課金ですが)自分好みのロボットを選んで遊べます。

アプリ以外にも、これから身近なところでAIと触れ合える機会が増えてくると思うと、ワクワクしますね。

AI(人工知能)のせいで仕事無くなるってのは本当なの?

はい、本当です。

ですが安心してください。

無くなる仕事があれば、増える仕事もあります。

例えば単純労働と呼ばれるような仕事は無くなります。

事務のデータ入力だったり、コンビニやスーパーのレジ打ちだったりはそうです。

無くなる仕事に共通して言えることは『単純作業であること』です。

単純作業と言うのは、作業の流れや方法などがある程度固定化されている業務ということです。

ある程度固定化されている作業という事は同じことを繰り返すということ、つまり人間より機械の方が得意な分野です。

人間であれば一日中同じ作業を延々とするのは疲れますし、疲れてくるとミスも増えます。

そこで機械に任せる、というのは既に現実社会でも工場の生産ラインなんかをイメージすると分かるように実装されていますが、それらに加え、更に分析や判断までしてくれるのがAIの凄さです。

最近では自動運転なども話題ですが、これもある一定の定まったルートを運転して人や荷物を届けるというのであれば単純作業ですね。

勿論、実際の運転ともなれば他の車との車間距離や歩いてる人や置いてある物、信号や交通規則の遵守など考慮することは多いものの、それらもAIで解決することが出来ます。

それに対し、無くならない仕事の特徴は『代替不可能な複雑な作業であること』です、

AIの種類の項目で、汎用型人工知能は未だ存在していないということを記述しましたが、これはつまり『人間が行う複雑な作業はまだ行えない』という事なのです。

人間のように汎用的に物事を理解・判断し、仕事を行うようなことはまだAIには出来ません。

なので、今やってる仕事が単純作業で将来心配って人は今からでも全然間に合います。

将来に繋がる仕事へシフトチェンジしましょう。

ちなみにこの記事でも無くなる仕事について触れていますので、ご興味のある方は是非読んでみてください。

知らなきゃマズい、仕事と労働は別物という話

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そして増える仕事ですが、お気付きの方もいらっしゃると思いますがAIを駆使したお仕事です。

と言っても、AIに詳しくないとダメなの?って疑問もあると思いますが、全然大丈夫です。

勿論、知らないよりは知っている方が良いですが、知らないと無理ってわけでもないです。

考えてみてください。

普段皆さんが使ってるスマホやパソコンのことどれくらい知っていますか?

タクシーの運転手に載ってる車のスペックや部品の事聞いて答えられますか?

料理人が使ってる包丁の構成物質知ってたり、自分でIHやガスのコンロ組み立てたりしますか?

つまり、AIは今皆さんが使っている『道具』が、よりハイスペックになるイメージです。

そりゃ代わりに運転してくれるようになれば運転手はいらないかもしれません。

でも、管理者は要らなくなることは無いでしょう。

そしたら運転手ではなく、車を保有する会社の社長になれるかもしれません。

要はAIに仕事を取られるのではなく、自分達が今やっている仕事の単純でめんどくさい部分を代わりにやってもらうという選択を取ることで、AIを使って仕事をするようになるのです。

単純でめんどくさい部分を代わりにやってもらった時に何も仕事が残らないのであれば、現時点で辞めた方が良い仕事かもしれません。

それぞれの職に必要な道具やスキルを兼ね備えて仕事は成り立っているのです。

AIが導入されようとされまいと、そこは変わりません。

たまたま導入される道具が『AI(人工知能)』だっただけのことです

所詮今の段階では汎用的に人間の代わりになるAIは居ないのです。

今のうちから未来を見据え、自分の業種ではどのように導入され、どういった使い方が出来るかを知っておくだけでも、今後仕事で成果を上げられる人になるでしょう。

そういう働き方が出来る人の仕事は、無くならないでしょう

最後に

記事を読んでAIについての見識が深まったという方がいらっしゃれば幸いです。

これだけAIが話題になるのも、人間の脳を実現するというのも、人間の代わりを作り人間がより豊かな生活を手に入れるために他なりません。

AIの事を何も知らないと自分たちの生活を脅かすのではないかと恐れてしまう気持ちも分かります。

ですが、人間の代替をすることで人口減少に伴う高齢者社会や少子化問題の解決策になったり、危険な作業を代替させることで人間の安全を確保したりと、知れば知るほどAIはこれからの人間社会に必要不可欠なものだと理解することが出来ます。

仕事が奪われるんじゃないかとか、人間社会を乗っ取るんじゃないか、とか考えてる方は、今日からAIについて少しずつでも見識を深め、コントロールされる側からコントロールする側になって頂ければと思います。

知れば知るほど未来を生きるのが楽しくなる、そんなAIについてのお話でした。

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