そうだったのかぁ、なるほど納得!AI(人工知能)編。これまでの流れ、歴史的背景


そうだったのかぁ、なるほど納得!AI(人工知能)編。これまでの流れ、歴史的背景

AI、人工知能のお話。難しそうですけど、まずAIって何?から始まって、AIにできること、AIにできないこと、で最後に未来はどうなるの?という流れを把握して全体像を理解することができれば知識(Information)から知性(Intelligence)へと自分を有利に導くことができるはずです。Knowledge Is Power。知識はパワーだと!

まず人工知能、時代によってできることが変化していった歴史があります。今現在のお話でいうと第3次AIブームということらしいです。第1AIブームが1950年代から1960年代。第2次世界大戦後あたりですか。その頃のAIでできること、推論と探索。どういうこと?例えば、何かのゲームのルールがあって、そのルールを覚えさせたらちょっとできる感じ。

チェスができるようになりました、迷路を解けるようになりました、というようなレベル。機械がゲームをするの?スゲーという段階。精度でいうと全然ダメ、人とやっても完敗状態。でも機械自身が自分で考えてルール内だったらできるんだぁ、ということで画期的だったらしいです。できる範囲の制限が厳しすぎて、逆にがっかり感も相当あったと。

で第2次AIブーム到来、1980年代から1990年代、エキスパートシステムなるものの登場です。要は専門家がある分野の知識をめちゃくちゃ教え込むやり方。もう完璧に色々な場面が出てきても対応できるように予め的な知識を詰め込ませるですけど、ここでも限界がありました。教えられたことしかできない、という欠点です。

黒い物は右へ、赤い物は左へ、黒い物は右へ、赤い物は左へ、黒い物は右へ、白い物は、えっ白い物が来た、ってなってそこでストップしてしまう状態。教えられたこと以外のことに遭遇するともうどう反応していいのか教わってないのでその時点でゲームオーバーということなんです。ここでもやっぱり出来ることって限られているじゃーんとなって終了。

そして今現在の第3次AIブームで一気にイノベーションが起きます。ディープラーニングという言葉がここで登場してきます。2000年代ごろから起き始めた、という事です。専門家の間ではもう10年ぐらい以上前からおきていたんですけど、実用化され始めて私たち凡人は今、知ることとなり活用する日常生活を送っているという感じらしいです。

でディープラーニングが爆発的に大ブレイクを起こしたのが2012年、ある事件が起きます。AIの技術を競う世界大会、画像を認識するというコンテスト。100万枚とりあえず画像を渡すのでコンピューターに読み込ませてください、でその後でこれは何ですか?これは何ですか?というのを識別するその精度を競う大会でカナダのトロント大学のチームが爆発的な結果を出すという事件です。

この時の仕組み、ディープラーニングを活用していた、ということで皆んなの注目を集めます。どういうことか?第1次、第2次も人が教えてやっていた。先生がいたわけです。機械学習、機械が自分で勉強するという概念。その中でも特に注目されたのがニューラルネットワークというもの。つまり人間の脳の仕組みを真似した感じですか!

ニューロンとシナプス。記憶力、ニューロンとシナプスの結びつきが弱いとかいうお話、聞いたことありませんか? 1回や2回勉強しただけでは記憶は定着しない。何回も何回も往復していることによって記憶のパイプは太く確かなものへとなっていく、記憶力の定着です。ニューロンとシナプスの関係を何層にも作っているという仕組みをディープラーニングというんです。

この考え方は実は第2次AIブームの頃には発想されていたそうです。人間の脳の仕組みを取り入れたらいいんじゃないの、と。でもそう簡単にはいかなかったんですがここで出てくる壁、過学習。学習しすぎる?

例えば猫の画像をめちゃくちゃ覚えます。すると猫というのは大体こういうものだということを把握するようになる。大体これぐらいの大きさで毛並みはこのぐらいでって大まかな猫のイメージを機械は持つことになります。でその時にちょっと珍しい耳の長い猫が現れた、で機械はどうするか?耳が長い猫、レアなケースだったのでこれは猫ではないと判断したんだとか。

でも人間だったら違う反応をします。この珍しいケース、ちょっと耳が長いけど、これ多分猫だよね、と。でも機械が過学習することによって融通が効かなくなってしまいます。で次に出てきた概念がドロップアウトという仕組み。ある記憶の概念、直結させていた太いニューロンとシナプスのパイプをいきなり遮断させるという方法論。

顔の大きさ、猫です。毛並み、猫です。耳の大きさ、猫です。色々とチェックポイントがあるところの一箇所のルートをランダムに防ぎます。そうすると耳の大きさだけでは猫かどうか判断できなくなり、毛並みをしっかりチェックするようになる、鳴き声も見るようになる、体温も見るようになる、全体の大きさも見るようになる。全体的な把握ができるようになるわけです。ディープラーニング、すべての技術が進んでいく準備が整いました。

ここまではソフト面でにお話で、周辺のハードの面も理解することが大事なんだとか。どういうこと? IoT、ビッグデータ、ロボティクス。IoTとはInternet Of Things、物がインターネットに繋がっている状態。スマート家電とかいうものをイメージしてもらうのがいいと思います。ビッグデータ、インターネットが普及したことで、凄い大量のデータが集まりだしたという状況。ロボティクスっていうのは機械が動作する作業のこと。

IoTが目の役割をする、ビックデータが知識の役割をする、AIがそれを考えて思考する、そしてロボティックスが手の役割をする。私たちの生活の便利さを創造するための連携プレーヤー的存在。で、つまりAIで何ができるの?という質問。違うだろう、と。もう我々はAIを利用した生活を十分享受しています。』

中田敦彦氏のYouTube大学観てますか? エキストリーム現代社会~とか毎回あるトピックをピックアップして大まかな流れの話の中でポイントとなる大事なところを何でそうなったか、そしてどうなったか、という因果関係を分かりやすく説明してくれるユーチューブチャンネルなんですけど、面白いです。あぁそういうことだったのかぁ、と。

元々お笑い芸人の方なのでお話はプロ。その上、大学の講師も務めているので教えることにはある程度の技術も持っていると。そこでユーチューブというメディアを活用して自分は何ができるのかを考えて行動、検証し、また行動して検証している、という中田敦彦氏。微妙だなぁという扱いを受けやすいナイーブなトピックも講義してくれるので有難いです。

この投稿のスクリプト、中田敦彦氏のYouTube大学の動画を参考にしてます。どうやっているのか? iPad Proでユーチューブを立ち上げ、同時にUD Talkという音声書き起こしアプリを立ち上げます。後は中田敦彦氏の動画を再生、アプリが書き起こしたものをドキュメントへコピーして最終的に構成、校正を行いながら自分の考察を書き足してます。

本を普段から読んでいる人ならわかると思うんですけど、良書に出会うと自分の思考を駆り立てられるんです。こういうことなのかぁ、だとするとこういうことになるなぁ、とか脳が刺激されて深い洞察をしている感覚が脳内で起こるんです。中田敦彦氏のYouTube大学の動画は私にとって良書に出会っているような感じ、毎回脳が刺激されています。


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