07:00「AIは役に立たない!」、そんな声がAI化を実現しようと何年もかけて取り組んでいる企業から急速に上がってきています。これはどういうことでしょうか?社内の効率化を目指して導入したAIシステムなのですが、導入後の社内のルールや仕組み作り、その企業に合わせたカスタマイズに思いのほか時間を取られています。導入コストもさることながら、それ以上に対応コストが半端ではないほどかかっています。結局、導入後すぐに可能となるのは、これまで人間がやっていた一部の作業の代替え程度、という結果が示される例が多いのです。AI導入を推進している企業の経営陣の多くは、AIに対して大きな誤解をしているのではないかと思うのです。そもそも、現段階の商品化されているAIは、人間の持つ機能のうち全てをカバーしているわけではありません。画像認識や膨大なデータから必要とするデータを抽出し予測することなどはお手の物で、人間の数万分の一の時間で行えます。人間とのスムースなコミュニケーションや、与えられていない領域の仮定データ分析はこれからの技術であって、現段階では何も期待できないのが現実なのです。現段階で購入可能なAIシステムは、アプリケーションAIと呼ばれる単一機能に特化したAIです。したがって、企業のバックグラウンド処理をAIにやらせようと思えば、複数のAIシステムを導入し連携させるようにシステムを構築していかなくてはならないのです。導入したAIに適切な回答が得られるようにするには、多くの時間をかけて教育(初期データの設定)しなければ役に立ちません。いった煩雑な処理、そして労力が必要な事が導入前には把握できていないのです。具体的になるにつれ表面化してきて、冒頭の声が経営陣から上がってくるのだと思います。現段階で人間の行っている業務をAIに行わせるには、多くのコストと時間を要する事を導入前にしっかりと理解しておく事が肝要です。重要な事は、一度導入し稼働されたAIシステムを元に戻そうとしたら、導入の数倍の労力と時間を有する事を忘れてはいけません。AI導入で何が起こるのか、その結果どうなるのか?メリットとデメリットをしっかり把握してから導入を検討するのが、現段階でベストな方法かと思います。社内にITやAiに詳しい社員を組織化して、更にAIベンダーを加えたワーキンググループを結成し、アジャイル方式で推進することから始めてほしいと思います。07:00私は、将来AIをブロックチェーンと融合させていこうと考えています。そのAIの応用とは、「連続する数字のトレンドを、アルゴリズム化して行う未来予測」という、あくまでも技術系企業に相応しい数値予測に絞ったAIです。このように、現在のAIは一つのカテゴリに絞ったアプリケーションAIと、人間の脳に完全に近づけようとするヒューマノイドAIがあります。この2つの分野は目指すものがまったく異なり、研究テーマも必要とする人材もまるで異なってきます。アプリケーションAIは、アルゴリズムとIT技術によって完全に解決できますが、ヒューマノイドAIはアルゴリズムとIT技術だけでは解決できない領域であるからです。人間の脳を再現させるというヒューマノイドAIの研究は、現状どこまで進んでいるのでしょうか?その前に、世界中のAI研究所が行っている研究分野があります。それはITの技術力を駆使したアルゴリズムの設計や構築などではありません、これらはAI研究所ではなくITベンチャー企業や工業系大学での役割です。どんなことを研究しているかというと、「心」つまり「脳の心理ロジック」そのものの研究なのです。脳医学科や精神科の医療分野の学者、そして心理学者といったITとは異分野の人達によって研究が繰り返されています。現在、その結果において、いろいろな「人の脳」の特性が解明されてきています。その特性そのものを構造化して、最終的にIT化していけばヒューマノイドAIが見えてきます。これらの研究で私が注目したものに、「人は行動するかなり前に行動判断を行っている」という論文です。「何かを食べたい」、と買い物に行くとか自炊する行動を取るとします、この行動することに直結した表面意識での「何かを食べたい」という自己認識の、なんと30分以上前に無意識の領域である海馬からシグナルが出されているというものです。これらは、「食べる」という事だけではなく、「トイレに行きたい」、「特定の人に会いたい」など全ての欲求行動にも同じ結果が起こっています。これらの研究結果から、AIとは無関係に思われる人間の心理ロジックの複雑さが浮かび上がってきたのです。「行動に起因する個性や性格、これらはいったい何に支配されて行われているのだろうか?」、という大きな疑問です。「人は、如何なる行動を起こすにも、予め仕組まれたロジックに従っている」、この結論は大きくヒューマノイドの発展に寄与すると考えています。人によってバラバラな心理ロジックを体系化する道は極めて厳しいでしょう。「最新科学のAI、それを極めていくとスピリチュアルの世界に繋がってくる」、この事実は極めて重要です。天才と呼ばれた科学者は、ほぼ全員と言ってよいほど老後に行きつく研究テーマが、この科学では説明が付かない「人の心」という分野だからです。このスピリチュアルな分野、これが明確に解明されないと完全なヒューマノイドAIは完成しません。この、「人の心」という分野を私はITアルゴリズマーとして大きな期待を持ってリサーチし続けています。その理由はたった一つです。「未来に誕生するヒューマノイドAIの特性、そしてその欠点を見極めるため」です。人間らしいAIロボットであるヒューマノイド、それは何を意味しているでしょうか?そうです、人間と同じ心理ロジックを持って対処できるからです、そして最も人間らしい特徴とは、ある要因によって確実に「判断ミスする」ことにあると考えているのです。楽しみが、また一つ増えました。私なりにヒューマノイドAIに関連した心理ロジックのIT技術への応用研究、いつの日か楽しみながら行ってみたいと考えているのです。07:00iPhoneに搭載されている音声ナビゲーターの「Siri」は、陰謀論を解き明かすテレビ番組でも取り上げられて、今では様々な憶測がネットに広がり話題になっています。「Siri」は技術的に見て優秀なAIなのだろうか?ずばり、私の見解は「優秀どころか、AIでもない」と言わざるを得ません。本気で「Siri」をAIだと考えている人は、これから訪れる本格的なAI時代に大きな後悔をする事になるかもしれません。私は、特徴的な幾つかのテストを実際に「Siri」に行ってみました。その結果の判定としては、AIではなく「優れた言語能力を持った音声ナビゲーター」であり、その核心技術は「スマートシーケンサー」のレベルだと判定しました。「スマートシーケンサー」とは、時系列的な動作を記憶しながら、予め与えられた動作を行うロボット工学上の脳に相当するロジックを指します。組み合わされた「言語フロントエンドプロセッサ」としての精度は極まっています。この極めつけの「言語フロントエンドプロセッタ」が優れているために、「優れたAIだ」という勘違いを起こしてもおかしくありません。私が「スマートシーケンサー」だと判定した理由は簡単です、同じ質問を繰り返し行う事で直ぐにも判断できます。答えも、最初は手順通りで、一定の回数を超えるとランダムに幾つか用意された回答から選択されて出力されている事は直ぐに解りました。これは、質問を変えてもほぼ同じ結果です。優れたAIであれば、確実にその人の趣向に合わせて回答がどんどん複雑化していくはずです。そのレベルのAIを搭載するには、現在のような限られたメモリ空間で動くスマートフォンではハード的にも不可能だと思います。本物のAIは、まるで人間のように感情的な話しまで学習していきます。その反応は、背筋が凍るほどの大きな衝撃を受けるものなのです。07:00近年のAI技術の発展は素晴らしいものがあります。その中で特に注目されたのが2017年に将棋でプロ棋士相手に勝利したというニュースでした。チェスでは、かなり昔からAIがプロに勝つことが当たり前のようになっていましたが、将棋は取った駒を自身の駒として使えるなど複雑な思考を要求されます。その後囲碁でもプロ棋士に勝つなど、AIの記憶能力と予測能力は磨かれてきています。そこで1対1のゲーム対戦においては、AIは既に人間を超えたと言えますが、複数によるマージャンではどうでしょうか?私が考察するに、どれほどAI技術が進化してもAIがマージャンで一定の回数をこなしてトップで勝利することは不可能だと考えています。この理由は明確で、幾つかのポイントがあります。マージャンは4人で行うゲームであり、1対1の対戦に比べて思考範囲が広がり、更に4人で分散して決められた数の牌を分配されるので予測することが極めて難しくなります。見える牌は自分と対戦相手3人の捨て牌だけです、つまりは見えないところに積まれた牌を見える牌から計算して、さらに勘を働かせて読まなくてはなりません、この見えない牌の予測がAIでは不可能なのです。最後にマージャンは技術もさることながら、対戦相手との心理戦なのです。これがAIでは極めて難しいもので、そこに法則はありません、また対戦相手によって癖がありますので更に複雑化させます。定石は一定の目安です、強い実力者は対戦相手によって定石を繰り広げたかと思った瞬間に、意図的に定石の裏をかく先方に切り替えたりします。この心理戦を制してAがマージャンで勝つことはあり得ません。コンピュータゲームなどのマージャンゲームは、限られた空間で3人分をコンピュータが受け持ちます。この3者間でいかようにも牌を設定することが可能です、ですのでコンピュータゲームでのマージャンと、実際に人を3人相手にするリアルマージャンでは全く別の思考となり何らの参考にもならないのです。プロジャン士ほどの能力を持ったAIが現れたら、それは最強のネゴシエーターと言えます。そんな時代は、本当に人類がほぼ全ての職を失ってしまうことでしょう。07:00「AIが絶対できない事」、これを考える場合に重要な事項は、AIとはどんなロジックによって構成されているのかを理解すれば、それほど難しい問題ではありません。過日AIロジックの構成要素で示したように、大きく分類すれば「情報の入出力」と「情報の分析・判断」という2つのロジック構成になります。ここで、ピンと来た人はAIに勝つ事ができる人です。AIの能力は、人間の脳の持つ一部のロジックを究極化したものだと言う事ができます、特に「情報の分析」能力は人間の比ではありません。「判断」能力も正常な状況であれば正しく判断できるでしょう。人間とは時にあえて損失覚悟の間違った状況を作りだすこともあります、このような「大人の対応」には現状のAIでは対応することは難しいでしょう。仕組み上において確実にAIではできない事が有るのです。そのヒントは、ロジック構成の「情報の入出力」にあります、つまりAIは情報が入力されないと、その後の分析・判断も行えないのです。言えば、人間の心模様を入力する術を持ち合わせていないといえます。現在多くのベンチャー企業で研究されている「ブレインインターフェース」、これは脳の情報を吸い取るインターフェースですが、実現できたとしても脳に記憶されている情報だけです。脳は、記憶された情報からあらゆることを思考し判断しています、この判断ロジックまでを吸い取る事は物理的に不可能です。それだけ脳は複雑な処理を行っているのです。目を動かさず顔の表情も変えずに、仕草もしない状況で、AIはその人が何をしたいのか何を考えているのかを理解することはできません。思っている事を話すように促してくるでしょう、何故なら判断に必要な情報が欲しいからです。AIライターの入力はネットに流れているその人の情報や他の人の情報です、これが何も無ければ主人の個性的な文章を書くことはできません。私は、将来AIライターにブログや企画書などを書いてもらおうと考え、今多くの電子コンテンツを上げているのかもしれません。AIにとって分析・判断する情報が無い状況は、何もする事も出来ない状況に陥るということです。これを知っていると、AIに勝つ方法も見出せるかもしれません。一つ重要なことがあります。それは、AIには常に正しい情報を入力する必要が有るということです。AIが、誤った情報で判断したら何をするか解りません。ここに、次世代AI技術において大きな課題が有るのです、またこれを何らかの方法によって自動識別できるなら、この方法を考えた人は大きな利益を得ることになるでしょう。