そもそも人工知能とは？

そもそも人工知能って何なのでしょうか？

 

人工衛星とか、人工ダイヤとか、人が作ったというのは分かるのですが、その後の『知能』ってのが、なかなか分かりにくい単語。

 

Wikipediaには、次のように説明されています。

 

知能（ちのう）は、論理的に考える、計画を立てる、問題解決する、抽象的に考える、考えを把握する、言語機能、学習機能などさまざまな知的活動を含む心の特性のことである。

 

なんか、難しいことが書かれていますが、日々、生活する中で必要な能力なんですよね。

 

ただ、現時点では、AIがすべて、できるかというと、まだまだ、そんなところまで出来ていません。

 

研究者によっても意見が分かれるところですが、なーーんとなく・・・

 

論理的に考える　△

計画を立てる　×

問題解決する　〇

抽象的に考える　×

考えを把握する　×

言語機能　〇

学習機能　〇

 

といったところでしょうか。

×のついたところを考えてみると、計画を立てるというのは、今までになかったことをやる場合に必要な思考です。

 

今の人工知能は、過去の膨大なデータに基づいて行うので、似たようなことは予測できますが、まったく新しいことに関しては、なかなか対応が難しい。

 

『旅行の計画を立てて！』ってAIにお願いしても、出てきません。

 

もちろん、目的地はどこで、いつどの駅から出発して、到着するのは何時になるのか、目的地周辺のホテルで空き部屋があるのは、どこかなどは、瞬時に教えてくれます。

 

事細かに、こちらが目的地や、何人で行くかとか、予算とかさまざまな情報を入れることによってしか結果は出てきません。

 

あるいは、パッケージツアーの中から、『こんなのはいかがですか？』って表示するのが限度でしょう。

 

抽象的に考えるってのは、人間でも難しい能力です（苦笑）。

サルとネコとイヌの共通する要素を見つけて、さらに、そこから重要な要素を導き出します。

ビジネスであれば、成功した事例、あるいは、失敗した事例から、何が重要なのか、どこがポイントなのかを見つけ出し、次に活かせるようなレポートを作るといったことです。

 

莫大なデータ（ビッグデータ）を解析して、相関関係にある要素を見つけることはできますが、それが、なぜ関連性が高いのかは、人工知能には説明できません。

なので、その関連性を次に活かすのが、難しいのです。

その関連性を考え、説明することは、人間の知能が、まだまだ上なのです。

 

×ではなく、逆に、〇のついたところは、どんどん人間を追い抜いていく可能性が高い、いや、一部では確実に追い抜いています。

 

問題解決の例としては、がん治療が有名ですね。

 

https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1610/28/news062.html

血液ガンに侵され、死を覚悟した女性を人工知能「Watson」が救った

 

人工知能に、膨大な数のがん症状や治療に関する論文を入力し、目の前にいる患者さんの症状を入力すると、どのような治療がいいのか、瞬時に見つけ出してくれます。

人間では、論文を読むだけでも時間がかかりますし、ましてや、すべてを記憶して、どの症例に該当するのか見つけるのは不可能です。

 

ビジネスでは、ヘルプデスクなどで応用されていますよね。

チャットやメール、あるいは、電話での問い合わせに、過去のQ&Aから最適な回答を選び出し、答えるといったことは、すでに行われています。

 

この電話対応に関連しますが、言語機能は、急激に進歩していて、Googleが発表したGoogle Duplexが、すごいです。

レストランなどに、AIが電話して（！）予約を入れてくれます。

もちろん、お店側は、人間が音声でやりとりしていて、AIを相手にしゃべっているとは気が付かないそうです。

 

https://japanese.engadget.com/2018/05/08/google-ai-duplex/

Google、AIが喋って電話予約するシステムDuplex発表。外国語やネット予約不可でもアシスタント任せ

 

https://kakakumag.com/pc-smartphone/?id=14264

人間の代わりにAIが電話予約。「Google Duplex」は予想を遙かに超えてきた

↑日本人のTakeさんが、実際にアメリカで試した体験記事です。めっちゃ面白い内容です！！

 

さて、〇のついた学習機能。これが、最近、注目を浴びていて、AIブームになっている大きな要因です。

ディープラーニングという手法が出てきて、AIが勝手に（！）学習していきます。

 

従来の手法では、人間がコンピュータに、手取り足取り（？）教えていかないと、なかなか学習してくれませんでした。

例えば、画像の中から、ネコを見つけさせるためには、人間がネコの特徴（丸い顔、耳が三角、ひげが長いなど）を教えてやる必要がありました。

ところが、今は、最初にネコの画像を与えると、それと似たような画像を自分で探し出して特徴を見つけていきます。

さらに、見つけた画像の判定を人間が、正しい、正しくないと教えると、どんどん精度が上がっていきます。

 

子供に、ネコを教えるのと同じようなことを繰り返すことで、AIは学習するようになったのです。

 

これができるようになったからこそ、AIに教えることがプログラマーでなくとも可能になったので、応用範囲が劇的に広がっているのです。

 

今の人工知能は、さまざまなことを学習することができるようになっていて、けた違いの速度で学習することができるというのが、すごいところなのです。