2017」で行われたパネルディスカッション「AIは未来をどう変えるか」の模様をお伝えする。後半では、具体的なAIの活用事例に加え、AI脅威論や、AI活用に求められる倫理観についての各識者の見解が語られた。現状のAIについて各人の見解が提示されたところで、話題は「ビジネスの視点から、AIがどのように役立つか」に移った。ジェネラル・マネジャー兼チーフ・レベニュー・オフィサーのジェイ・ベリシモ氏は、次のように語る。「コグニティブという考え方は、『機械と人間のパートナーシップ』を意味しています。人間の専門知識を加速的に拡張するもので、さまざまな技術がありますが、技術よりも重要なのはデータです。氏によれば、Watsonのシステムは次の4つのピースが支えているという。理解すること:Watsonは大量のデータインプットを好む。何百万冊の本を数秒で読み、あたかも翻訳家のように本の内容を理解できる。テキストだけではなく、自然言語処理エンジンを活用した会話データの理解も日本では進んでいる。推論すること:データ同士の関係性を理解するもの。何百もの仮説を作り、それぞれの結論から最も信頼性が高いと考えられるものだけを提示する。正しい答えが出る時もあれば間違える時もある。間違えた場合は、機械学習のアルゴリズムが仮説検証作業を繰り返しながら学習し、最終的に正しい答えに導き出す。忘れないこと:Watsonは学べば学ぶほど賢くなり、学習したことを忘れない。Watsonは継続的な学習で正しい結論を出す。人間とのやり取りが必須であること:Watsonはプログラミングされていないので、人間との自然なやり取りがさまざまなソリューション提供に不可欠となる。これらを踏まえ、ベリシモ氏はIBMが考えるAIについて言及。「IBMがAIと呼ぶ時の『A』は、『Artificial』ではなく『Augmented』のことです」と説明する。IBMにおけるAIは「人工知能」ではなく「拡張知能」のことであり、人間の専門知識を教師(プログラミング)なしで拡張するという観点から「AI」と呼んでいることになる。IBMの言う拡張知能の活用事例にはどのようなものがあるのだろうか。Energyの事例を挙げて解説した。「CEOに会った当初、Watsonがどう事業に貢献するかは未知数でした。Learned』です。これは、熟練したエンジニアが持つ過去の経験や教訓を、新しく入社する若いエンジニアが活用できるようWatsonで支援するというものです」(ベリシモ氏)従来、ナレッジの獲得と維持には膨大な費用がかかっていた。石油の掘削装置の開発でさまざまな知識が必要になったとき、「エンジニアがWatsonとやり取りを繰り返すと、過去30年間を振り返り、Watsonが数秒で膨大な情報を提供することができた」(ベリシモ氏)という。この例には、試行錯誤を繰り返しながら能力を高めることができるWatsonの特徴がよく現れていると言えるだろう。本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合がございます。AI社会到来に向けた未来のビジネスモデルを考える(前編)主要インターネット企業で構成する新経済連盟は、4月6日から7日にかけて新経済サミット2017を開催した。本稿では、カンファレンス全体のキーワード「AI(人工知能)」をテーマに据えたパネルディスカッション「AIは未来をどう変えるか」での議論の様子をお伝えする。人気記事をお届けしますダウンロードBOXに入れる記事をダウンロードBOXに追加します。よろしいですか?ブックマーク記事をブックマークに追加します。Corporation。