AIとは

 

AIとは

 

Artificial Intelligenceの略であり、人工知能のことです。簡単に言えば、コンピュータに人と同じように知能を与えたものを意味します。
人工知能と言えば、皆さんはどのような想像をするでしょうか?一度は人工知能と言う言葉に触れたことがあるのではないのでしょうか。そして、人によって様々な想像をしているように感じます。そのAIが現在また注目されています。一体なぜ今、AIなのでしょうかそれはAIの歴史と現在の技術を見ていくとわかりやすいです。そして歴史を見ていくと現在AIができること、近い将来可能なこともわかってきます。

 

AIの歴史

ご存知かもしれませんが、AIはだいぶ前から研究されています。今回は3度目のブームにあたります。すなわち既に2度のブームがあったものの収束してきたのです。 (例えば、iPhoneのSiriの前身技術であるELIZAは1964年には開発されていました。)
なぜ今回3度目のブームが起こり、CMなど身近なところでバズワードとして耳にするようになったのか、それらを知っていくために過去のブーム、そして現在のブームまでをまとめてみました。

 

第一次AIブーム(1950年代:推論・探索)

1956年、プログラムで脳の機能を実現できる(脳は電気信号と化学変化で情報処理を行っているので)と研究が始められ、計算機科学者 ジョン・マッカーシーによって「人工知能(Artificial Intelligence)」という言葉が作られました。(「人工知能」の概念を初めて提唱したのは、人工知能の父ともよばれるアラン・チューリングです。人工知能の父には「マービン・ミンスキー」も言われています。)

実現方法は「推論・探索アプローチ」でした。
「推論」とは人間の思考過程(選択の中の最善解)をプログラミングで表現することであり、「探索」とはそれを虱潰しに処理することです。つまり膨大なデータベースから計算をし、一つ一つルートを探索して、正解を探すことでした。この方法では、ルールとゴールが必要であり、その限られた世界の中で多数ある選択の中で最善の解を決定するということでした。
これはうまく記述ができれば、チェスやオセロなどのゲームや定理の証明といったトイプロブレムなら解決することができました。

第一次AIブーム収束
1969年に2段のニューラルネットワークでは線形分離しかできないことによるパーセプトロンの限界をマービン・ミンスキーらに指摘され収束していきました。
こちらについては後日、詳しく説明します。

 

第二次AIブーム(1980年代:知識表現)

「エキスパートシステム」が考案されました。
「エキスパートシステム」とは専門分野(医療や法律など)の知識を教え、その知識を基に推論と探索を行う方法でした。これにより病気の診断や判例に従った法律の解釈ができるようになりました。

第二次AIブーム収束
世にある無限の情報量を教えることはできません。そのため教えた有限の情報処理能力しかもたないAIでは、専門知識に対応することができても、現実に起こりうる様々な問題に対処することができないという「フレーム問題」が起きました。
またコンピュータがいくら知識を増やしたとしても、あくまでも文字列での理解にしかならない「シンボルグラウンディング問題」や、翻訳するためには、人間の経験で培う細かいニュアンスが必要だが、それをどのようにコンピュータに表現すべきか困難であるという「機械翻訳問題」などもありました。

これらの問題は「特徴量」(データにどのような特徴があるか数値化)の算出とそれによって定義される「概念」をコンピュータ自身で実現することができないために起きた問題でした。

 

第三次AIブーム(2010年代:機械学習・特徴表現学習)

ビッグデータを用いた「機械学習」、さらに第二次AIブーム収束となった問題を克服できる「深層学習:ディープラーニング」(「猫」や「犬」などの特徴量などを自己学習できるようになった)の性能があがったことにより、再び注目されるようになりました。

「機械学習」「ディープラーニング」の詳細は後程説明しますが、これらによって「大量の複雑なデータを分析することで、より正確な結果を予測すること」ができるようになったのです。
これらが有用になった理由としましては、利用可能なデータが増加し(デジタル化やIoT、クラウド)、コンピュータ基盤が改善したことで(処理能力の向上、コスト安価)ビッグデータをより速やかに処理できるようになったことも大きな要因の一つです。

「※深層学習:ディープランニング自体は1940年代から名前を変えて存在する。 1940-60年代はサイバネティクス(cybernetics) 1980-90年代はコネクショニズム(connectionism) 2006年から深層学習、または人工ニューラルネットワーク(artificial neural networks, ANNs)として復活した。」

 

AIの歴史からAIについて理解することができたでしょうか。
人工知能の初期は、人間にとっては難解ではあるがコンピュータにとっては容易であること(形式的で数学的に記述ができること)、または何万回も行って正解を探すなど人間には根気が必要で厳しいことだが、コンピュータにとっては苦とはならないことなど、コンピュータの特性を活かして成長してきました。
しかし人間にとって当たり前の行動、思考、実行は、形式的に記述することが困難であり、コンピュータに教えることができなかったので、処理することができませんでした。そのためコンピュータにとって会話や認識(人の顔や動物の画像認識や、音声など)を理解することは最近までは難しかったのです。それが第三次ブームでは克服されてきたので、より身近な機能として、バズワードとして使われるようになってきたのです。

第三次ブームでは、「機械学習(Machine Learning)」や「ディープランニング:深層学習(Deep Learning)」とAIに興味があれば聞いたことのある単語が出てきたと思います。
AIを含めて、これらの単語を全て同じ意味として扱っている人もいますが、これらには違いがあります。次は「機械学習とディープラーニングの違い」の説明をします。

 

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Posted by yuyu