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人工知能(AI)とは?仕組みや歴史、研究分野、活用方法、課題について解説!

人工知能(AI)とは?

人工知能とは何か。

広辞苑によれば、人工知能(artificial-intelligence=AI)は以下のように定義されています。

推論・判断などの知的な機能を備えたコンピューター・システム。1956年に、アメリカのマッカーシー(J.McCarthy)らが命名。知識を蓄積する知識ベース部、集めた知識から結論をひきだす推論部が不可欠である。知識ベースを自動的に構築したり誤った知識を修正したりする学習機能をもつものもある。出典:広辞苑第七版

また、人工知能学会によれば、人工知能の研究には以下の2つの立場があります。

  • 人間の知能そのものを持つ機械を作ろうとする立場
  • 人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場 出典:人工知能学会HP

実際の研究の多くは後者の立場をとっています。つまり人工知能の研究は、人間のような機械を作る研究とは異なります。

また、前者の「人間の知能そのものを持つ機械」のことを「汎用人工知能」と呼ぶことがありますが、実現は非常に困難であると言われています。

よって、現段階での人工知能の定義は「人間が知能を使ってすることを出来る機械」という事ができます。

 

それでは、「人間が知能を使ってすることを出来る」とはどのような状態のことでしょうか。

例えば画像認証。

私達は画像を見て、飛行機か自動車か猫かを判断することができます。一方でコンピューターはこれまで、その画像が何を指すのか自動で判断することは簡単ではなかったのです。

それが最近、ディープ・ラーニング(深層学習)と呼ばれるアルゴリズムによって、コンピューターの画像認証制度が飛躍的に向上しました。

これは、私達が知能を使って「画像が何を指すのか判断する」という作業を人工知能が出来るようになった、ということです。

これこそが「人間が知能を使ってすることを出来る」状態なのです。

 

人工知能(AI)の研究分野は?

人工知能には、本当に知能がある機械である「強い人工知能(AI)」と、知能があるように見える機械、つまり人間の知的な活動の一部が出来る「弱い人工知能(AI)」があります。

これは先ほど説明した、人工知能の研究における2つの立場と一致します。

つまり、人工知能の研究のほとんどは「弱い人工知能」の研究です。人工知能の研究には様々な分野があり、実際に私達の身の回りに応用されているものも多くあります。

  • 音声認識
  • 画像認識
  • ゲーム
  • 情報検索
  • 推論
  • データマイニング
  • ロボット

これらは一部ですが、私達の生活に根ざした研究分野もたくさんあるのです。

 

人工知能(AI)の仕組みは?

人工知能は、大量のデータを高速な反復処理や様々なアルゴリズムと組み合わせて、ソフトウェアがデータ内のパターンや特徴から自動学習できるように、大量の動作をプログラミングすることで機能します。

人工知能を機能させるためには様々な技術が必要です。主要な分野を以下にまとめました。

 

人工知能を機能させる主要な分野

  1. 機械学習
  2. ニューラル・ネットワーク
  3. ディープ・ラーニング
  4. コグニティブ・コンピューティング
  5. コンピューター・ビジョン
  6. 自然言語処理(NLP)

 

1.機械学習

機械がデータから自動的に規則性などを学習し、予測や分類などの作業を行えるようにする仕組みのことです。

人間が調査範囲や結論を示さなくても、様々な手法を活用して、データ内に埋もれている規則性などを発見することができます。

 

2.ニューラル・ネットワーク

機械学習の一種で、脳の「ニューロン」のような相互に接続された処理単位で構成されてます。データから様々な関係性を発見するために、データを複数の処理に通す必要があります。

 

3.ディープ・ラーニング

大規模なニューラル・ネットワークを活用する手法です。大量のデータから複雑なパターンを学習することができます。画像認識や音声認識などはこのディープ・ラーニングを活用しています。

 

4.コグニティブ・コンピューティング

人間同士のように自然な対話を実現することを目指しています。最終的な目標は、機械が画像や音声の解釈機能で人間のプロセスをシュミレーションし、人間と淀みなく会話できるようにすることです。

 

5.コンピューター・ビジョン

パターン認識とディープ・ラーニングによって、写真やビデオに何が写っているのかを認識します。

機械が画像を処理・分析・理解できるということは、画像やビデオをリアルタイムで取り込み、撮影場所の周辺の状況を解釈することも可能、ということになります。

 

6.自然言語処理(NLP)

コンピューターが人間の音声や言語を分析・理解・生成出来るようにすることを目指しています。

NLPの次のステップは「自然言語による対話」であり、これが実現すれば、人間は日常的な言葉でコンピューターとコミュニケーションをとり、指示を出すことが出来るようになります。

 

人工知能(AI)の歴史は?

前述したように、人工知能(artificial-intelligence=AI)という用語が作られたのは1956年ですが、「ロボット(Robot)」という言葉が使われたのは1923年のことです。

1947年には、アラン・チューリングが人工知能の概念を提唱しています。チューリングは1950年に、知能活動をテストする方法として「チューリング・テスト」を示しました。

 

同じく1950年には、SF小説家のアイザック・アシモフが自身の小説の中でロボット3原則を発表します。

  • 第1条:ロボットは人間に危害を加えてはならない。また、その危険を看過することによって、人間に危害を及ぼしてはならない。
  • 第2条:ロボットは人間にあたえられた命令に服従しなければならない。ただし、あたえられた命令が、第1条に反する場合は、この限りでない。
  • 第3条:ロボットは、前掲第1条および第2条に反するおそれのないかぎり、自己をまもらなければならない。

 

そして1956年に、人工知能(AI)という名称が登場するに至ったのです。

 

1950年代の初期の人工知能研究では、問題解決や記号処理といったトピックが研究されていました。1960年になると、アメリカの国防総省がこの領域に関心を示すようになり、人間の論理的思考を真似できるようにコンピューターをトレーニングする研究を開始します。

このような初期研究によって、今の人工知能の研究が成り立っているのです。

 

過去には、「2001年宇宙の旅」「鉄腕アトム」「ドラえもん」など、様々な作品で人工知能について描かれてきました。

近年も「アイ,ロボット(I, Robot)」や「エクス・マキナ(Ex Machina)」といった映画で、人工知能について描かれています。

 

人工知能(AI)の主な活用方法は?

人工知能の主な活用方法

  1. 医療
  2. 小売
  3. 製造
  4. スポーツ
  5. 公益事業

1.医療

AIを組み込んで、治療や投薬、レントゲン画像の診断などに効果を発揮します。また、ライフコーチとして「薬を飲む」「運動する」「バランスの取れた食事をする」といった活動を促すことも出来るようになると考えられます。

 

2.小売

例えばインターネットで買い物をするときに、消費者の相談に乗ってくれるようになると予想されます。また、在庫管理や店内のレイアウトに関しても、AIによる改善や強化が出来ると考えられます。

 

3.製造

IoTと組み合わせて使うことが想定されます。ネットに接続した整備機器から取得したデータを解析し、負荷や需要などを予測することができます。

 

4.スポーツ

試合の画像や映像の分析、選手のポジションやゲーム戦略の最適化など、より優れた戦略に関するデータをコーチに提供する事ができます。

アメリカンフットボールなどは既に分析チームがいますが、AIによって更に有益な情報を抽出し、提供することができます。

 

5.公益事業(電気、ガス、水道など)

エネルギー使用料の追跡や管理など、様々な目的に応用することが可能です。発電用の機械に組み込めば、保守目的の稼働停止スケジュールを最適化し、保守要因や保守機材の稼働効率を高めることができます。

 

人工知能(AI)の5つの課題

人工知能の5つの課題

  1. 人間が使う言葉の意味の理解
  2. リアリティーギャップの解消
  3. ハッキングに対する警戒
  4. ボードゲームからの脱却
  5. 善悪の区別の理解

1.人間が使う言葉の意味の理解

テキストや言語を処理する能力は現在飛躍的に向上してきています。Facebookは、目の不自由な人のために画像を読み上げる機能を開発しました。

ただ、ソフトウェアは、人間が使う言葉の意味を十分に理解していません。

 

現在、人工知能が言葉を理解するための研究が行われています。その研究の1つが、背景知識として人間の常識を教えることです。

例えばFacebookの研究チームは、動画を見ることで現実を理解する方法を人工知能に教えようしています。他にも、Googleが比喩表現を学ばせています。

これからの発展が期待されています。

 

2.リアリティーギャップの解消

ロボットに何かをさせるには、特定の仕事に対する特定のプログラミングが必要です。人工知能は学習することができますが、1つの動作を学習するのには試行錯誤の連続で時間がかかります。

それを解決する手段の1つが、事前に仮想の状況を作って学習させ、その情報を他の人工知能にダウンロードする方法です。

 

ただここには「リアリティーギャップ」と呼ばれるものが存在します。

いくらシュミレーションで学んだとしても、現実に実行するとなるとうまくいかない部分が出てきてしまいます。これがシュミレーションとリアルのギャップです。

 

このギャップは狭まりつつあります。このギャップを埋めることが、今後の人工知能のテストスピードをあげていきます。

 

3.ハッキングに対する警戒

ソフトウェアが複雑な分、セキュリティも複雑化し、つけ入る空きを与えてしまいます。

例えば、ニューヨーク大学で考案された道路標識認識システムは、通常は正確に標識を読み取ることができます。ただ、標識に付箋を1枚貼っただけで、間違った認識をしてしまうことがわかったのです。

このように、ちょっとした変化でソフトウェアが間違いを冒してしまいます。

この間違った認識をしてしまう状態を利用して、クラッカー(日本で言うハッカー)は攻撃を仕掛けてくるのです。

 

4.ボードゲームからの脱却

今ではチェスや囲碁で人間を圧倒している人工知能ですが、見方を変えれば、比較的簡単なルールのなかで、いくつものコマの配置を高速で計算できる人工知能のもっとも得意とするゲームで勝っているだけ、ということもできます。

簡単なルールで複雑な展開を見せるものだけではなく、オープンフィールドなゲームでも人間に対抗できるような人工知能の開発が期待されています。

 

5.善悪の区別の理解

人工知能には、善悪の判断基準がありません。そして人工知能が知識を取り入れる方法は、データから学習するしかありません。

もし不完全なデータや正確でないデータで学習してしまった場合、望ましくない行動をしてしまうことが考えられます。

GoogleやFacebook、Microsoftなどは、人工知能を「人間性の正しい側」に留める方法を研究しています。

 

人工知能(AI)に想定される3つのシナリオ

人工知能は基本的に人間の生活を豊かにするために存在します。しかし中には、将来人工知能が人間を脅かすのではないか、という予想もあります。

現在、人工知能の将来はどのように想定されているのでしょうか。あくまでも「可能性がある」という観点から3つまとめています。

人工知能に想定される3つのシナリオ

  1. 人間と同じ権利を求めるロボット
  2. 人間の仕事を奪う
  3. 人工知能に支配される人類

1.人間と同じ権利を求めるロボット

まだ人工知能の研究がそこまで進んでいなかった2006年には、「50年後に見られるかも知れない技術的進歩」の予測として、「自我を持ったロボットが市民権を主張し、人間と同じように生活し、政治への参加を求めるようになる」とする予想がありました。

人工知能の自我については多くの議論があり、実現する可能性も指摘されています。

 

2.人間の仕事を奪う

単純作業は既にロボットに代替されてきていますが、22世紀には世界にある半分以上の仕事が人工知能に代替される、という予想もあります。

2015年に行われた、オックスフォード大学でAIの研究を行うマイケル・A・オズボーン准教授と野村総合研究所などによる共同研究の結果、日本の労働者の49%が今後10年から20年の間にAIやロボット等に代替される可能性がある、と発表されました。

ただ、仕事を奪うのは人工知能だけではありません

 

3.人工知能に支配される人類

先日なくなったスティーブン・ホーキング博士やイーロン・マスク氏、ビル・ゲイツ氏などは、「人工知能は人間の支配下にとどまらない程の知能を持つ」と考えているようです。

人工知能に関する議論は活発に行われており、イーロン・マスク氏とFacebookのマーク・ザッカーバーグ氏はインターネット上で議論を交わすこともあります。

 

人工知能(AI)が台頭する時代に必要な力

人工知能の脅威論が唱えられることもありますが、人工知能はツールでしかありません。大切なのは、私達がどのような未来を描き、どのように生き、そのためにどのように人工知能を使うかです。

人工知能が台頭する時代に、私達が付けるべき力とは何なのか。

関連記事に詳しくまとめましたので、ぜひ御覧ください。

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