AI（人工知能）のイメージ

最近ちまたで話題となっているAIとは、人が何も条件や指示を与えなくても、つまりプログラミングしなくても、情報をインプットしさえすれば、勝手に分類を始め、答えを導き出す、ソフトウェアのことを指している。

勝手に物事の分類を学習する仕組みを機械学習と呼ぶがその中でも優れた手法としてディープラーニングという仕組みの有効性が実証されたことがきっかけで話題となっている。

その仕組みはグーグルなどでオープンソース化されていて、そこに大量の学習を施したものまで公開されている。

それぞれ、画像認識、音声認識、言語変換、音声変換など目的に応じたソフトウェアになっている。

具体的には、グーグルのオープンソース化されている機械学習ライブラリのTensorFlowや、それを使った学習済みAPIのvisionAPI、IBMのWatson

というサービス、そのほかサードパーティ製のAIやアプリケーションサービスなどだ。

ディープラーニングを発明したのは、

2012年頃で大学研究やグーグルでの共同研究にて成果が発表されたのがきっかけ。グーグルブレインというプロジェクトで発表されたキャットペーパーなどがそれだ。

AIのブームが到来するのは3回目だそうだが、今回のブームのきっかけは、サーバスペックの向上、ビッグデータの蓄積など環境も整ってきた事もあるが、やはり最も大きいのは、ディープラーニングの実証だ。

AIをビジネスに取り込むということはどういう事かと言うと、グーグルなどで公開された学習済みソフトウェアAPIを使って業務ソフトウェアを開発するか、サードパーティ製のAIに独自データを学習させて同様のものを実現するかなどだ。

つまり、日経新聞などで盛んにAI、AIと言っているが、急にSFに登場するような人造人間ロボットに仕事をさせるのではなく、

既存のシステムに、会話インターフェイスを導入しただとか、検索や判断に導入して今まで発見できなかった答えが導き出せたなどの話だ。

ようは、AIは、その自己学習能力により、今までプログラミングでは実現仕切れなかった森羅万象の情報を処理できるレベルまで高めることができるようになった事が画期的な部分という事だ。

結果的には、既存システムがレベルアップしたような見え方になる。

機能としては、画像認識、音声認識、音声変換、言語変換などだ。

後はどう使われるか次第だ。

その仕組みから見て近い将来の可能性として見えているのは、業務のかなりの部分をAIが代用できるようになるので、人間の仕事にシフトチェンジが起こる可能性が指摘されている。

産業革命で単純労働が省力化された歴史が今また再現されるのだろう。

今回は単純労働部分ではなく、目、耳、口、情報量などが必要な事で人間にしかできないと思われていた業務が対象だ。

言わば、学習により提供可能なサービスでアウトプットが音声や文書などのものは、対象になる。

コールセンターの応答などが最適事例だ。

しかし、全てが置き換わるというよりは、単純層だけ、つまり梅雨払い的な利用のされ方になる可能性は高いだろう。

ドリンクの自動販売機が開発されても、全ての販売が置き換わるのではなく、販売方法の一つに過ぎないのと同様だ。

ビジネス的な面の他方、この話はサイエンス的な面でのニュースでもある。

それは、AIの在りようそのものから言って、どこまで成長するかが無限大のように考えられるところだ。

ディープラーニングを使ったニューラルネットワークの仕組みは、言わば脳神経ネットワークの構造を模したプログラムが自動的に学習する事を発見したという事なので、この仕組みを物理的に大きく高性能にして行くだけで人間の頭脳を超えていく事は明らかだ。

また、人間には接することが物理的に不可能なくらいの森羅万象の情報をインプットされることができる点でも、人間の頭脳よりも勝って行くことは明らかだ。

この、AIが人間の頭脳を超える時点の事をシンギュラリティと呼んで、科学者達は危機感を訴えている。

人間がAIを制御出来なくなる、つまりAIに人類が滅ぼされる可能性があるという事だ。

これとよく似た議論にヒトゲノム解析や遺伝子操作がある。

技術的にスーパーマンを誕生させることができるようになるのだが、実施の是非について倫理面で問題提起されている。