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素人が人工知能に触れてみた(はじまりの段)

投稿日:2017年8月6日 更新日:

おためし君1号です。

最近、“AI”や“人工知能”というワードをよく耳にするようになりました。
将棋AIが名人と対決して歴史的勝利を収めた…なんてニュースもありましたね。
今や、株取引も人工知能任せの商品が出てきたり、将来的に人間はAIに仕事を奪われる可能性もあるとかないとか。

ところで、我々庶民にとっては唐突に現れた感がある人工知能って、一体なんなんだろう。今の僕にとっても人工知能っていうと得体の知れない漠然とした存在なのですが、テクノロジーの進化に取り残されないためにも、どのような仕組みか知っておく価値はありそうです。

人工知能の過去・現在・未来について、その歴史を振り返ってみます。

①第一次AIブーム(1956年)
人工知能研究の第一人者である、ジョン・マッカーシーによって人工知能(Artificial Intelligence)という考えが生み出されました。人工知能の研究では、人間の知能でしていることを機械にさせることを目的として始められたと言われます。
この時、ディープラーニングの原型である『パーセプトロン』のアイデアが考案されました。すなわち、人間の脳で起こっている働きを模した計算モデルが人工知能の基礎となります。人工知能の登場により、専門家の中で議論や研究が盛んになりました。しかしながら、当時のコンピューターの性能は非常に低かったことから、人工知能の研究は低迷期に入ってしまいます。

②第二次AIブーム(1980年〜)
再び人工知能研究に陽が当たり始めたのが、1980年代になってからです。ここでは、エキスパートシステムという考えが研究の中心になります。このシステムは、人間の専門家が持っている経験値をコンピューターに搭載させ、そこから導き出される推論から更に複雑な問題を解くように設計されました。また、当時はパーセプトロンを拡張させた、『ニューラルネットワーク』という考え方が主流になります。ただし、経験値の搭載の仕方に難があり、専門家のインタビュー結果を形式化して入力するという方法であったことから、意識的に使っている知識は取り出せたのですが、無意識のうちに使っている知識は引き出すことができず、結果的に不完全な情報となりコンピュータはミスを多発する結果となりました。このことで、人工知能研究はまたしても影を潜めることになります。

③第三次AIブーム(2000年〜現在)
そして、今AIブームの再来が起こっています。インターネットの発達やビッグデータの普及によって、機械学習や人工知能の必要性が増してきたことが背景にあります。私たちが普段スマホなどで何気なく利用しているネットショッピングやSNSサービスも、これらの技術が積極的に活用されています。ここでの主役はニューラルネットワークを拡張した『ディープラーニング』という技術です。ディープラーニングは、パーセプトロンが2層、ニューラルネットワークが3層なのに対し、4層以上の深い神経回路を有しており更に複雑な問題に取り組むことができるようになっています。このことが人工知能の技術を飛躍的に高めることに繋がり、従来は人間があらかじめコンピューターに対して知識の定義(判断基準)を与える必要があったのが、コンピューター自身が与えられた情報から自動的に意思決定までの道筋を定めることができるようになりました。

しかし、AIも決して万能ではありません。最近のメディア報道を見ていると、いかにも何でもできるような錯覚を覚えますが、例えばディープラーニングを活用するには膨大なデータが必要となり、データが得られない対象については適用することができません。しかも、少数のデータで済む人間の学習に比べると、AIの学習効率は非常に悪いと言えます。

それでも、人工知能は僕たちにとって新しい発見と驚きを与える力強い存在になってくれることでしょう。特に、IoTやプログラミングの世界が身近になってきたことによって、人工知能に触れる機会はさらに増えてくることだと思います。素人である僕がこれから人工知能の仕組みをゼロから学習し、その可能性を具体的な事例としてお伝えすることができればと思います。(実装環境は、Pythonとラズパイを想定しています。)

-Python, RaspBerry Pi, プログラミング, 人工知能, 雑感

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