AI第3次AIブーム第3次AIブーム(brain03.jpg+balloons2.gif)(ai010.png)(valent7.gif)(brain01.png)(ireba04.png)(ohta03.png)デンマンさん。いうわけで第3次AIブームというタイトルの記事にオイラを呼び出したのですか?(kato3.gif)オマエは、早稲田大学の理工学部の数学科を優秀な成績で卒業したのだよなァ~?その通りです。関係あるのですか?オマエは日本で大型コンピューターのオペレーティング・システムの仕事についていたのだよなァ~?その通りです。デンマンさんは、よくご存知ですねぇ~。オマエがかつて得意げに僕に語っていたから、すごく印象に残っているのだよ。オイラには第3次AIブームを語る資格があると認めてくれるのですねぇ~?手っ取り早く言えば、そういうことなんだよ。第3次AIブームを取り上げるのですか?実は、バンクーバー市立図書館で借りていた本を読んでいたら次の箇所に出くわしたのだよ。オードリーこのあいだ、特番の収録でAIの開発者の方とお話させていただいた。「AIはM1で優勝できる漫才を作れるのか」というテーマで話をしていた時に、開発者の方は可能だと言い切った。今まで爆笑を取ってきた漫才のデータをとにかくAIに取り込めば、「どういうテーマだと人が笑うのか」「最適な間とはどういうタイミングなのか」というものも可視化できるというのだ。それを聞いて、現役の漫才師としてはムキになってしまった。「データを取り込むということは、テーマ・設定は過去のデータに学ぶということだから新しい設定は生まれないのではないか?」そう聞いてみた。簡単に言い返されてしまった。きた人生、そういった諸々の要素によって最適な言葉や間は変わってくるのでは?」こうなってくると、もう負けるわけにはいかない。“データの取り込み方”というワードが強すぎる。「うーん、じゃあ、それ早く作ってください!」ぼくは反論を忘れて、“漫才が作れるAI”の完成を待望してしまった。赤字はデンマンが強調。読み易くするために改行を加えています。物語っているというのですか?そういうことだよ。オマエは意外に飲み込みが早いんだねぇ~。早稲田大学の理工学部の数学科を優秀な成績で卒業しましたから。いちいち、そういうことを宣伝しなくてもいいのだよ。第3次AIブームの追い風に乗っているという感じなんだよ。いうのは、具体的にどういうことなのですか?あれっ。ウィキペディアに説明が載ってるから、オマエのためにここに書き出すので読んでみたらいいよ。人工知能の第三次ブーム:AGI(汎用人工知能)と技術的特異点(agi001.jpg)2006年のディープラーニングの発明と、2010年以降のビッグデータ収集環境の整備、計算資源となるGPUの高性能化により、2012年にディープラーニングが画像処理コンテストで他の手法に圧倒的大差を付けて優勝したことで、技術的特異点という概念は急速に世界中の識者の注目を集め、現実味を持って受け止められるようになった。SyNAPSE等、汎用人工知能(AGI)を開発するプロジェクトが数多く立ち上げられている。これらの研究開発の現場では、脳をリバースエンジニアリングして構築された神経科学と機械学習を組み合わせるアプローチが有望とされている。理論の更新版等、単一のタスクのみを扱うディープラーニングから更に一歩進んだ、複数のタスクを同時に扱う理論が提唱され始めている。3Dゲームのような仮想空間でモデルを動かし現実世界のことを高速に学ばせるといったことも大きな成果を上げている(シミュレーションによる学習)。数は少ないがAGIだけでは知能の再現は不可能と考えて、身体知を再現するために、全人体シミュレーションが必要だとする研究者やより生物に近い振る舞いを見せるAL(人工生命)の作成に挑む研究者、知能と密接な関係にあると思われる意識のデジタル的再現(人工意識)に挑戦する研究者もいる。リーズナブルなコストで大量の計算リソースが手に入るようになったことで、ビッグデータが出現し、企業が膨大なデータの活用に極めて強い関心を寄せており、全世界的に民間企業主導で莫大な投資を行って人工知能に関する研究開発競争が展開されている。Systemsによる量子アニーリング方式の製品化を嚆矢として、量子コンピュータという超々並列処理が可能な次世代のITインフラが急速に実用化され始めた事で、人工知能の高速化にも深く関わる組み合わせ最適化問題をリアルタイムに解決できる環境が整備され始めている。この動向を受ける形で、2016年頃から、一般向けのニュース番組でも人工知能の研究開発や新しいサービス展開や量子コンピュータに関する報道が目立つようになった。2017年にはイーロン・マスクが、急速に進化し続ける人工知能に対して人間が遅れを取らないようにするために、人間の脳を機械に接続するブレイン・マシン・インターフェースを研究開発するニューラ・リンク社を立ち上げていたことを公表し、世界中で話題になった。ブレイン・マシン・インターフェースにより、人のインターネットが出現する事が予測されている。2017年10月にはジェフリー・ヒントンにより要素間の相対的な位置関係まで含めて学習できるカプセルネットワークが提唱された。2018年3月16日の国際大学GLOCOMの提言によると、課題解決型のAIを活用する事で社会変革に寄与できると分析されている。AIが好奇心を実装しノーゲームスコア、ノーゴール、無報酬で目的なき探索を行うAIを公表。これまでのAIで最も人間らしいという。2018年9月、MITリンカーン研究所は従来ブラックボックスであったニューラルネットワークの推論をどのような段階を経て識別したのかが明確に分かるアーキテクチャを開発した。2019年に入るとこれまで深層学習では困難とされてきた言語処理において大きな進展があり、Wikipediaなどを使用した読解テストで人間を上回るに至った。(BERT、ROBERT。上の説明にもあるように「この動向を受ける形で、2016年頃から、一般向けのニュース番組でも人工知能の研究開発や新しいサービス展開や量子コンピュータに関する報道が目立つようになった」たわけだよ。