|AI/人工知能のビジネス活用発信メディア【NISSENデジタルハブ】NISSENデジタルハブは、法人向けにA.Iの活用事例やデータ分析活用事例など、様々なお役立ち情報をお届けします。ニューラルネットワーク人工知能(AI)の基本AI(人工知能)は、ディープラーニング技術の導入により、自らデータを収集、蓄積し、高い精度の分析や予測等が可能となったことから、今後利活用の幅の広がりが期待される。Intelligence:人工知能)は、最近、連日のようにマスメディアで取り上げられているとおり、自動運転や画像解析などの分野で、すでに実用段階に入っている。いえ、AIは単純な概念ではない。そのため、改めて「AIとは何か?」と尋ねられると、明確には答えられないという人も多いだろう。AIのことを調べていくと、アルゴリズム、ディープラーニング、ニューラルネットワーク・・・など、聞きなれない言葉が次々に登場する。少なくともこれらの基本用語は理解しておきたいが、いまさら周囲に聞くのも気が引けるという声も耳にする。ここでは、AIについて最低限押さえておきたいポイントを取り上げ、解説する。AI(人工知能)の定義AIという言葉は、すでに我々の生活に溶け込み、それほど珍しいものではなくなった。その定義が統一されているわけではない。「知能のある機械」という定義もあれば、「人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステム」といった定義もみられる。「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」という定義もある。このように、「機械」「システム」「技術」と定義は異なっていることが分かる。それぞれ表現は異なるが、人間の頭脳が行うのに近い頭脳労働を担うことができる高度な性能を備えているという点では概ね一致している。考えれば、AIとは「人間の頭脳労働の一部を肩代わりするシステムないし技術」であると言うことはできそうだ。AI(人工知能)研究の歴史ここで、AI研究の歴史を簡単に振り返ってみたい。AIという概念が登場したのは、いまから約60年前のことである。1950年、イギリスの数学者、アラン・チューリングが人間とコンピュータの知能を比較検証(チューリングテスト)する論文を発表。それ以来、コンピュータの知能にかかわる研究が活発化し、1956年、アメリカのコンピュータ科学者で、「人工知能の父」と称されるジョン・マッカーシーが、「ダートマス会議」で初めてAIという言葉を使用したとされている。AI研究は、主に以下の3つのブームを経験している。第1次AI(人工知能)ブーム(1950年代後半~1960年代後半)1960年代と言えば、「黄金の60年代」と言われるように、日本も含め、世界的に経済が大きく成長した時期である。コンピュータについては、すでに、1946年に初期のコンピュータと言われるENIAC(エニアック)が開発され、1964年には「CDC6600」という世界初のスーパーコンピュータが誕生した。コンピュータという新しい機器の登場とともに、AIの研究も進められた。推論や探索ができるようになったことが、第一次ブームの要因とも言われている。対応できるのはごく単純な問題に限られており、実用化にはまだ程遠いものであった。第2次AI(人工知能)ブーム(1980年代前半~1980年代半ば)1980年頃からコンピュータの小型化が進み、企業や一部の家庭にコンピュータが普及し始めた。第二次ブームを支えたのは、「エキスパートシステム」である。エキスパートシステムとは、エキスパート、すなわち専門家らが有する知識をプログラムに取り込み、意思決定に援用するシステムである。これにより、AIは、知識を与えれば、専門家のような推論や判断を行う水準に達した。コンピュータ自らが情報を集めたり、それを蓄積して利用したりといったことはできなかった。知識をAIに与えるにもかなりの手間がかかったため、活用の領域は限られていた。(3)第三次AI(人工知能)ブーム(2000年代~現在)第三次ブームにおいて大きな役割を果たしているのが、ディープラーニング(深層学習)技術の登場である。この技術によりAI自らが知識を獲得し、より高度な判断が可能となった。Service)やIoT(モノのインターネット)などの発達とともに、「ビッグデータ」と呼ばれる膨大なデータが活用できるようになったことも、ブームを後押しする要因となった。特化型AIと汎用型AIの違いとは?AIは、カバーする用途に応じて「特化型AI」と「汎用型AI」の2つに大別される。AI)」とは、文字通り何らかの用途に「特化」されたAIである。自動運転や画像の識別など、特定の領域で稼働する。将棋や囲碁などのAIがその典型例である。グーグルの子会社であるディープ・マインドが開発した囲碁AI「AlphaGo(アルファ碁)」が、2015年10月に世界トップクラスのプロ棋士を初めて打ち負かしたことはよく知られている。Ousiaが開発した「早押しクイズAI」が、2017年12月に人間のクイズ王チームに圧勝したことが話題となった。Intelligence)」である。特化型AIは、一つの機能、例えば囲碁AIなら囲碁に特化してその能力を向上させていくのに対し、汎用型AIは、幅広く多種多様な問題に対応できるという特徴がある。その意味では、「ターミネーター」や「ドラえもん」といった架空のAIロボットは汎用型AIの進化系と位置付けることができるだろう。用途の幅を基準とした分類とは別に、「どれだけ人間に近いか」という基準による分類もある。「強いAI」「弱いAI」という分類がそれである。これは、アメリカの哲学者で、カリフォルニア大学バークレー校教授のジョン・サール氏が提唱した分類法である。「強いAI」とは、平たく言えば、人間の知能に近いAIであり、「弱いAI」とは、人間の知能が有する機能の一部を実現できるAIである。「強い」「弱い」という言葉が使われてはいるが、特に優劣を示すものではない。人間の知能に近いAIは用途が広い、と考えれば「強いAI」は「汎用型」、「弱いAI」は「特化型」とほぼ同等の概念と捉えることもできよう。Learning:深層学習)」と呼ばれる技術である。ディープラーニングは、「機械学習」のアルゴリズム(答えを導き出す手順)の一つである。幼い子どもは、たとえ知らない果物でも、その絵や写真を複数見せられると、「リンゴは赤くて丸い」「バナナは黄色くて長細い」などの特徴を見出し、徐々に見分けることができるようになっていく。このような一定の特徴やルールを数値化したものは「特徴量」と呼ばれる。従来の機械学習においては、特徴量を人間の側で設定する必要があった。ディープラーニングにおいては、「ニューラルネットワーク」と呼ばれる人間の脳を参考にした神経回路の仕組みが導入されている。これにより、AI自らが特徴量を抽出し、獲得できるようになったのである。最近では、ニューラルネットワークを多層化することで、より深いレベルでの学習が可能となり、抽象的な特徴量も抽出することができるようになりつつある。なれば、今後、AIによる判断の精度が飛躍的に向上し、人類の発展に大きく寄与することが期待できる。その一方で、「シンギュラリティ」の問題もある。これは、2045年にAIが完全に人間の脳を超える特異点のことである。シンギュラリティの到来により、人間がAIにあらゆる仕事を奪われるとか、人間がAIに支配されるのではないかといった懸念の声も上がっている。した懸念を払しょくするためにも、シンギュラリティの到来までにまだ多少の時間が残されている現時点から、人間とAIの棲み分けや人間によるAIのコントロールに関して十分な対策を検討していく必要があると言えるだろう。まとめ以上、AIの定義、歴史、ディープラーニング技術等について解説した。様々な分野、場面で実用化が進んでいる。ソフトバンクロボティクスのPepper(ペッパー)のような人間の感情を検知するAIを搭載したロボットも実用化されている。ディープラーニングの登場で、AI自らが膨大なデータから特徴量を抽出し、獲得できるようになった。これにより、今後、AIによる識別や予測の精度が向上し、利活用の幅が格段に広がることが期待される。シンギュラリティ(AIが完全に人間の脳を超える特異点)の到来に備えて、今から十分な対策を検討しておくべきである。HUB編集部NISSENデジタルハブは、法人向けにA.Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。何が変わるのか「人工知能(AI)に仕事を奪われる」「SF映画のように、コンピュータによって人間は支配される」・・・。私達に身近で現実的な、私達の仕事がどうなっていくのかについて、最近のAIに関するニュースをいくつか取り上げながら考えてみよう。〜海外編〜AI(人工知能)の研究・開発の牽引役は、チーム力より個の力であることが多い。データ分析AIの賢さを支えているものはなんなのかAIはなぜこれほど賢いのだろうか。どのような技術や考え方や仕組みがAIを支えているのだろうか。この点を掘り下げていくとAIの現在の限界と将来の可能性がみえてくる。機械学習TensorFlowで何ができるか今話題のAIで最もよく利用されているTensorFlowについて、TensorFlowが実現していること、TensorFlowを使う際の手順、注意する事項、TensorFlowを利用した開発の現状について述べる。AIの基本AIの利用実態をマクロ的データで切る今後5年あるいは10年でAIによる市場規模は飛躍的に拡大するであろう。AIの投資効果は、ICT産業よりはICT利用活用産業が投資をすることにより最大の成果が得られる。この点で、業種に関わらずAI投資を進めることが日本経済の健全な成長に必要である。Reserved.メール登録Xメール登録X。