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2019年10月13日
数年前から人工知能やAIという言葉をよく聞くようになりましたね。
AIと聞くとコンピューターと会話ができたり未来予測ができるスゴイ技術だと思いますよね?
たしかにスゴイ技術ではあるのですが現在の技術レベルでできることには限りがあります。
今回はそんなAI(人工知能)の世界で何ができて何ができないのかをご紹介していきます。
目次
AIとは「Artificial Intelligence」の頭文字で直訳すると人工知能のことです。
AIという言葉が初めて提唱されたのが1956年で、この頃から多くの研究開発が進められ今までに3度のブレイクスルーを経験しました。
私たちが今利用しているAIと呼ばれる技術は2006年頃起きた3度目のブレイクスルーで開発されたディープラーニングという技術が基礎になっています。
AI(人工知能)が総合的な概念や技術なのに対し、ディープラーニングはAIを支える1つの手段です。
ディープラーニングについて理解するためにはまずニューラルネットワークを知る必要があります。
私たちの脳にはニューロンと呼ばれる神経細胞が100億から1000億個あると言われています。
このニューロン同士が脳内で複雑に繋がりあい電気的な刺激を伝え合って私たちは思考したり記憶をしているのです。
この脳内の複雑な仕組みをプログラムで再現したのがニューラルネットワークです。
従来のニューラルネットワークでは2,3個ほどの人口ニューロンしか使われていませんでしたがディープラーニングでは数十から数百もの人口ニューロンを使用することでより複雑な処理を高い分類制度で行えるようになりました。
私たちが考えるAIは会話から料理まで何でもこなしてくれるような印象がありますが現在主流なのはある特定の機能に特化したAIです。では特化型AIにはどのような種類があるのかをご紹介しますね。
画像処理に特化したAIでは画像や動画の中のどこに何があるのかを識別する「空間認知」、認識したものや写真全体の状態を言葉で説明する「状況説明」、画質の悪い画像の足りない部分を予想して補う「超解像化」などがあります。画像処理の技術は医療分野での利用も注目されていて、写真を見せるだけで医者のように病状を特定する技術が開発されています。
音声処理に特化したAIは人の言葉を聞き取り議事録の作成ができます。
国会では会議の議事録を作成するために速記を行う人がいますがAIはこういった手間のかかる作業を自動的に行ってくれます。
また僅かな音の違いから機械の不具合を発見する技術の開発も進んでいます。
自然言語処理に特化したAIは人間と会話をしたり物語を書くことができます。
物語に関してはまだまだ未熟さ満載ですが会話AI「りんな」ではかなりの精度で言葉のやり取りができるので一度試してみてはいかがでしょうか?
推論系に特化したAIはビッグデータ等、なんらかのデータを参考に一定のパターンを見つけることで未知の解を予測することができます。AIがプロの将棋棋士に勝利できたのも過去の対局データを分析しAIが勝利への解を導き出したからです。
身近なところだと通販サイトの「おすすめ」もこの推論系AIが使われています。
ここまで読むとAIはなんでもできる万能技術のように感じますが感情的な決断や全く新しいものを作り出すことはできません。
AIによる自動運転はほぼ完成していますが人身事故が起こる瞬間にAIが歩行者と運転手どちらの命を優先するかを判断することはできません。私たち人間の持つ倫理観や感情を基にした判断がAIにはできないのです。
AIは膨大なビックデータから未知の答えを予測することができますが、ゼロから新しいものを作り出す能力はありません。想像力が必要な作業は人間にしかできません。
いかがでしたか?
AI技術は日々進化していてどんどん新しい技術が生まれています。
ですがSF小説のようなAIが人類を支配する心配はありません。現在主流のディープラーニングではある部分に特化したAIは作れても人間のように様々なことを難なくこなせるAIを作ることは困難だからです。
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