人工知能

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人工知能(Artificial Intelligence:AI)とは、計算機(コンピュータ)によって知的な情報処理を行うシステムのことですが、大きく2つのAIに分けることができます。

1つは人間の知能そのものをもつシステムの構築を目指す「強いAI」で、もう1つは人間の知的な活動の一部と同様のことをする「弱いAI」です。人工知能の研究のほとんどは弱いAIに含まれます。

人工知能、機械学習、深層学習の違いについて

人工知能(AI)、機械学習(マシンラーニング)、深層学習(ディープラーニング)はすべて人工知能の技術を指す用語ですが、これらは同一ではありません。

機械学習は人工知能に含まれる技術の一つであって、さらに深層学習は機械学習に含まれる技術の一つです。

機械学習では、データを解析した結果から学習してパターンを見つけ出します。人手によるプログラミングでアルゴリズムを組み込む必要がなく、大量のデータから自動的にシステムを構築することが可能になります。

深層学習とは機械学習の手法の一つで、多層のニューラルネットワークを使ったものです。ニューラルネットワークとは、人間の脳の機能にみられる特性を計算機上のシミュレーションによって表現した数学モデルです。

深層学習の技術が進展したことで、さまざまな分野におけるAIの実用化が可能になりました。

人工知能の歴史について

人工知能という名称は1956年、ダートマス会議でジョン・マッカーシーによってはじめて命名されました。

当時、ダートマス大学に在籍していたジョン・マッカーシーが主催した会議で、その会議の提案書で人類史上はじめて「Artificial Intelligence」という用語が使用されたとされています。

提案書の序文には、以下のように記載されていました。

我々は、1956年の夏の2ヶ月間、10人の人工知能研究者がニューハンプシャー州ハノーバーのダートマス大学に集まることを提案する。そこで、学習のあらゆる観点や知能の他の機能を正確に説明することで機械がそれらをシミュレートできるようにするための基本的研究を進める。機械が言語を使うことができるようにする方法の探究、機械上での抽象化と概念の形成、今は人間にしか解けない問題を機械で解くこと、機械が自分自身を改善する方法などの探究の試みがなされるだろう。我々は、注意深く選ばれた科学者のグループがひと夏集まれば、それらの問題のうちいくつかで大きな進展が得られると考えている。
参考

ダートマス会議後、1960年代にかけて開発されたプログラムは多くの人々にとって驚異的だったため、政府機関などからの資金投入もありAIは黄金時代を迎えました。

当時のAIプログラムの多くは「手段目標分析」と呼ばれる基本的なアルゴリズムを採用しています。このアルゴリズムでは、何らかの目標を達成するために迷路のように進み、袋小路に達すればバックトラッキングする技法を用いていました。

この頃のAI研究者たちは楽観主義の立場をとっており、デジタルコンピュータは「10年以内にチェスの世界チャンピオンに勝つ」「10年以内に重要な数学の定理を発見して証明する」との予測したり、あるいは「20年以内に人間ができることは何でも機械でできるようになる」などと述べられていました。

しかし1970年代に入ると、AIは批判や資金の縮小にさらされます。予想した成果に対する期待が高すぎたこと、そしてその期待に応えられなかったことから、AI研究に対する出資はなくなっていきました。

この頃のAIプログラムがもつ能力は極めて限定的で、最も進んだプログラムであっても「おもちゃ」レベルといえます。実用化するにはコンピュータのメモリや速度不足が深刻だったことも原因でした。1976年、ハンス・モラベックはコンピュータが知性をもつには「数百万倍も強化する必要がある」と主張しました。

1980年代に入ると、AIプログラムのひとつの形態である「エキスパートシステム」が世界中の企業において採用されるようになります。AI研究にも積極的に資金提供が行われるようになり、再びAIブームが巻き起こりました。

エキスパートシステムは、特定の領域の知識について、質問に答えたり問題を解いたりするプログラムです。専門家のもつ知識から抽出されたルールを用いることで構築されます。

扱う領域を狭くすることで設計が単純になり、プログラムが構築しやすい、運用中も修正がしやすいといったメリットがあります。そのため、エキスパートシステムは極めて実用的なシステムとなり得ることから、それまでのAIでは困難であった段階に到達しました。

AIブームはその後かげりをみせるが、2000年代に入ってから再びブームとなります。

2005年、人工知能が人間を超越する「技術的特異点(シンギュラリティ)」が2045年にも訪れるとする説をレイ・カーツワイルが提唱したり、2006年にオートエンコーダを利用したディープラーニングが発明されました。

また、2010年にはインターネットを経由するデータの転送量が急速に増大したことで「ビッグデータ」と呼ばれる用語が提唱されています。

特に、物体認識を競う競技会で大規模なディープラーニングが2012年に躍進し、GoogleのディープラーニングがYouTube画像からのネコの認識に成功したことを受け、「第3次人工知能ブーム」が巻き起こりました。

2016年にはDeepMind社が開発した囲碁対戦用のAIプログラム「AlphaGo」が人間のプロ囲碁棋士に勝利。さらに米シンシナティ大学のグループが開発した戦闘機操縦用のAIプログラム「ALPHA」が、元米軍のパイロットと模擬空戦を行い勝利したと発表されました。

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出典・参考
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