人工知能にとって難しいこと

「快」と「不快」の判断

人間と人工知能の大きな違いは生物であるかどうかです。生物は自分の生命を脅かすものを不快だと判断します。それゆえに、人工知能にできないとされているのは、「快」と「不快」の判断です。なので、この判断が重要になってくることは人工知能には難しいのです。

例えば、人間にとって危険なものを人工知能が危険だと判断できるでしょうか。あらかじめ全て危険なものを教えておけば可能かもしれません。しかし、全て設定していたらキリがありません。人工知能は生物ではないので人間と同じように危険を感じることはできないのです。

他にも、面白いか面白くないか、美しいか汚いか、といった感性を得ることもやはり人工知能には難しいでしょう。

自然言語の理解

自然言語とは人間が使う言語のことです。なぜこれが難しいかというと人工知能には人間と同じ言葉の概念を得ることが非常に難しいからです。人間は言葉の概念を習得していることによって、言葉をイメージとして連想することができますが、人工知能にはできないのです。

例えば、シマウマを見たことがない人に「シマシマのある馬」と教えてあげれば、初めて見たときにあれがシマウマか！と理解することができます。

しかし、人工知能に同じことを教えても、シマウマのデータがない人工知能にはシマウマを識別することができません。

これを可能にするには、人工知能にシマシマと馬の概念を習得させた上で、さらにそれを組み合わせてイメージを連想させることが必要です。

今話題になっている人工知能のディープラーニングがすごいのはこの概念を人工知能が習得する可能性を見出したからです。ただ、あくまでも現状では可能性を見出した段階に過ぎないのです。

例えば、グーグルが猫の概念を人工知能に習得させたことが少し話題になりました。しかし、猫の概念を習得させるためだけに1000台のコンピュータをつないで、３日間学習させ続けたそうです。

猫の概念を習得させるだけで現状ではこれだけの労力が発生します。物事の概念を習得するということは人工知能にとって非常に難しいのです。

この例では猫だったので、学習に必要な大量の画像データがありました。しかし、概念を習得させたい対象が性格や味、匂いのような物体ではないものだったらどのように学習すればよいでしょうか。これらはまだまだ研究が必要なのです。

このことから、人工知能が人間の言語を理解して人間のように会話することがいかに難しいかがわかると思います。

このように、一見万能そうに見える人工知能にもできないこと難しいことはあります。というわけで、人工知能が全ての分野で人間を超えるかといわれるとまだまだ課題はたくさんあるのです。