東雲の気まぐれな創造

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なぜこれほどまでに人工知能(AI)が話題なのか

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読者の対象

最近ニュースとかでAIってよく聞くけど、


何で急に話題になったの?
そもそもAIってどういうものなの?
AIについて知りたいけど難しそう…


という方にわかりやすく説明します。


読み終わる頃には、AIに詳しくないお友達にドヤ顔で説明できるようになると思います。たぶん

そもそも人工知能(AI)って何だ?

実はAIに明確な定義は存在しません。


AIの研究者に聴いてもばらばらな答えが帰ってくるでしょう。


ある人は初期設定をしてデータを与えれば設定通りに自動で作業してくれるコンピューターをAIというでしょうし、ある人は人間のように考えるコンピューターがAIだというでしょう。


世間ではAIは人間のように考えて動くものだとイメージしてる人が多いと思いますが、実は2017年現在、人間のように考えて動くAIはまだ存在していません。


現在AIと呼ばれているものはいろいろありますが、これらはどれも人間が動き方や計算方法をプログラムしています。


なので、今存在するAIと呼ばれるものを具体的に表現するならば、
人間が初期設定して人間が与えたデータに基づいて判断するコンピューターです。


なんか小難しい感じになったのでもっとわかりやすくいうと、
人間のように考えている"ように見える"コンピューターです。

AIの歴史

今回のAIブームは3回目で、過去に2回ブームがありました。過去にブームがあったなんて記憶にないぞっと思う方が多いと思います。それもそのはず、今回のブームは過去最大なのです。


それぞれのブームにおけるAIの特徴は以下のようになっています。


第1次AIブーム・・・探索

第2次AIブーム・・・知識

第3次AIブーム・・・機械学習、特徴表現学習


……はい、難しい雰囲気が出てきました!!


僕も最初は理解するまで時間がかかりました。


しかし、安心してください!超わかりやすく説明します!!

第1次AIブーム・・・探索

第1次ブームはなんと50年ほど前です!実は人工知能って新しいイメージがありますが、1956年に初めて「人工知能」という言葉が登場しているので50年以上の歴史があるのです!!


探索とは何かというと迷路をイメージしてください。


スタート地点から最初に左に曲がるか右に曲がるかの分岐が発生します。その後も、迷路を進むと通路の分岐に遭遇します。


左に進むパターン、右に進むパターン、まっすぐ進むパターンなどあらゆるパターンを片っ端から確かめます。いろんなパターンを試すことでやがてゴールにたどり着きます。


つまり、この時期のAIはたくさんの場合を試すことで解を出すコンピューターでした。


コンピューターはひたすら試すという作業がとても得意なのです。AIが問題を解いてくれるのです。ここでAIって凄い存在かもしれないってなったわけです。


現在の将棋や囲碁のAIにもこの技術が使われています。ゲームを有利に進めるにはどこに駒を置けばいいかあらゆるパターンを計算で求めて最善手を打ちます。この時期の人工知能では人間に勝つレベルになるにはまだ技術が足りないですが。


しかし、この時期のAIはひたすら場合分けしてひたすら試すだけでした。そこで冷静に考えた人は気づいてしまいました。


AIはパターンが有限で明確なゴールが存在する物事にしか対応できないということに。現実はそんなシンプルじゃねーよ!これでは遊びレベルにしか使えないじゃないか!ということに。そして、第1次ブームが終わりました。

第2次AIブーム・・・知識

現実の問題には使えないと思っていたAIが仕事で役に立つ方法を見つけました。これが第2次ブームの到来です。


その方法とはAIに大量の知識を与えることです。


例えば、弁護士の仕事を手伝わせたければ、大量の法律の知識を与えておけばいいのです。何かの事例が発生した時にどの法律に関わるのかを短時間で調べることができます。


つまり、何か情報を入力した時にこの条件にあうからこう動こうっていうパターンを大量に用意しておいてマッチングさせようということです。


簡単にいうと大量のパターンを用意してマッチングさせるコンピューターです。


この技術は対話システムなどに使われています。対話システムとは例えばSiriとかりんなちゃんのことです。これらはあらかじめ大量の会話データを用意しておいて入力された言葉に含まれる単語から条件に合う返信文を用意しています。より自然な会話を行うために他の技術と組み合わせて使われているのですが。


しかし、この知識頼りのAIにも大きな課題が存在しました。AIに大量の知識を与えるのは人の仕事です。人の手で知識を与えるのには限界があります。


例えば、日本の単語を知識として与えたいとして、国語辞典の単語を全て手作業で登録するのがどれほど大変な作業か簡単に想像できるでしょう。現実の仕事に必要な知識はさらに膨大です。


さらに、他にも大きな課題が存在しました。それは知識をどう表現するかです。法律であれば、言語化してひたすらテキストデータとして与えればいいですが、職人技はどのように知識としてあたえればいいでしょうか。


つまり、経験からしか得られないものが世の中にはたくさんあるわけです。


そして、大量の知識をひたすら与える方法に限界を感じ、AIは人間以上に賢くなれないのではないかとたくさんの人が思い始めて、第2次ブームが終わります。

第3次AIブーム・・・機械学習、特徴表現学習

2000年代になって大きな変化が訪れます。それはインターネットの普及です。これによって、大量の情報がデジタル化され始めます。つまり、大量のデータをより手軽に入手できる環境になってきたわけです。


その結果、成果が出てきたのが機械学習です。これは大量のデータを使ってコンピューターにデータを分類してもらおうというものです。


機械学習の成果が出てきたことでゆるやかにAIのブームが到来しようとし始めます。


例えば、大量のひまわりのデータと桜のデータをコンピューターに与えます。データとは花びらの大きさや枚数、色などです。


もし、花びらの色を比較するとすれば、黄色と薄ピンクにデータが別れると思います。そこで、花びらが黄色ならひまわり、花びらが薄ピンクなら桜というふうにコンピューターに設定しておけば、新しく花のデータを与えた時にそれがひまわりなのか桜なのかコンピューターが分類できるようになるというわけです。


つまり、機械学習とは大量のデータから分類の基準を見つけて新しいデータを与えた時にコンピューター自身が分類できるようになるというものです。


しかし、従来の機械学習がいくら自動分類できるようになったと言っても、そもそも分類基準の設定には人の手が加わっています。先ほどの例では、花びらが黄色ならひまわりであるというように人間の基準をコンピューターに教えておく必要があるわけです。


これでは人間に近づけても人間の認識を超えることはできないわけです。つまり、これだけではやはりAIの限界が存在していたわけです。


では、なぜここまでAIが話題となり大きなブームとなったのでしょうか。


それこそが、特徴表現学習の登場です。実はこの特徴表現学習は別の言い方をすると「ディープラーニング」と言います。


ディープラーニングという言葉なら聞いたことがある人も増えてきたのではないでしょうか。


このディープラーニングこそが将棋や囲碁のAIを人間を超えるまでに強くした技術であり、AIの限界を突破しうる技術なのです。


AIの限界を超えられる可能性のある技術ディープラーニングが登場したことでAIへの期待が大きく高まってここまで爆発的な第3次ブームがやってきたわけです。

なぜこれほどまでにAIが話題なのか

これはディープラーニングという技術がいかに凄いかがわかれば納得できると思います。


ディープラーニングの凄いところ

大量の計算を繰り返しても精度が落ちない

データの特徴をコンピューターが自分で解釈する


まず1つ目について、従来の機械学習は計算に必要なパラメータを人が調整していたので、計算を繰り返しているうちに精度が限界を迎えてしました。しかし、ディープラーニングは従来の100倍計算を繰り返しても精度が落ちないのです。つまり、AIの判断精度が急激に上がったわけです。


2つ目について、データの特徴をコンピューターが自分で解釈するようになったとは、コンピューターが物事の概念を習得できるようになってきたということです。


ひまわりの例で、従来の方法では人がひまわりの花びらは黄色だというふうにコンピューターに教えていたわけだが、ディープラーニングは独自の解釈を可能にします。データの特徴をコンピューターが自分で見つけ出してそれをひまわりの特徴だと認識するようになるわけです。


つまり、今まで人が認識していなかった特徴で物事を分類することが可能になったということです。


それはとても凄いことでもありますが、同時にとても脅威的なことでもあります。


なぜなら、ディープラーニングによって学習したAIはもはや何を基準に与えられたデータがひまわりであると判断しているのか人にはわからないということです。


つまり、ディープラーニングによってAIは人の認識を超えた部分で判断をすることが可能になったわけです。


これがAIが人間を超える可能性になります。


この脅威的で革命的なAIの新技術が今の大きなブームをつくっているのです。




最後まで読んでいただきありがとうございました。
少しでもAIについて理解できたと思っていただけたら幸いです。