人工知能とは

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人工知能とは?

人工知能(AI)って何でしょうか。簡単に定義すると、コンピュータを使って、学習、推論、判断など人間の知能の働きを人工的に実現したもの、言いかえると人間の脳が行っている作業をコンピュータに置き換えるシステム、ということです。

実は人工知能には決まった定義はありません。
なぜなら研究者によって認識や解釈に違いがあるからです。そしてほどんどの研究者は、「人間が知能を使っていることを機械にやらせる」ということを考えています。皆さんよく考えている「人間の頭脳を持つ機械を作る」ということは研究されていないようです。

人工知能の歴史

黎明期(~1956年)。
それまで人間が行っていた計算がコンピュータによって可能になると、数学、論理学など人間の知的作業が機械によってできるのではないかと考えられるようになります。チェスの自動プログラムの作成がその代表的なものです。

そして1956年にはじめて「人工知能(Artificial Intelligence)」という言葉がジョン・マッカーシーという研究者によって提唱されました。

第一次ブーム(1956~1960年代)。
この第一次ブームの時はすべてがうまくいくように思えました。
簡単な計算しかできなかったコンピュータが少しでも知的なことができると、研究者達は驚愕したからです。

1970年代にはいくつかの問題点が指摘されました。
一つ目は初期プログラムが単純な操作だけしかできず、動作する対象の情報を持ち合わせていなかかったことです。二つ目は(ちょっと難しいかもしれませんが)プログラムが原理的に答えをもつことができるということと、実際の答えが出てくるということは別の話だからです。三つ目は,知的構造を生み出すための基本構造の限界の指摘です。

どんな問題でも解くことのできる汎用のシステムの対応・構築は明らかに困難で、対象領域の知識を十分に用いた専門のシステムによって、問題を解決する試みが行われました。

でも、これは困難な問題を解くには,あらかじめその答えを知っていなくてはならないということでした。

第二次ブーム(1980年代)。
ハードウエアの値段が下がり、スペックが上がったことにより商用データベースの開発・活用が盛んになりました。日本でもコンピュータ産業の輸出が増え、市場規模も2兆円まで成長しました。

そこで政府が第五世代コンピュータを開発プロジェクト開始し、人工知能への関心が高まりました。あわせて世界の各国でも人工知能の研究が盛んになりました。

第三次ブーム(2010年~)。
第三次ブームの理由としては、ビッグデータの活用、ディープランニング(深層学習)が要因となります(ディープランニングは機械的に覚えていく学習方法でなく、振り分けをするためのポイントを自分で見つけるというものです)。

機械学習と深層学習(ディープランニング)

現在の人工知能のキーポイントである機械学習と深層学習を簡単に説明します。
機械学習というのは、大量のデータを処理していき、処理する「分ける」を自動的に学習しすることです。
「分ける」ポイントを(人間が)与えれば、自動的に「分け方」を学習していきます。

それに対して深層学習(ディープランニング)とは「分ける」ポイントを自分で発見していくことができるというものです。ということは誰の手助けも必要とせずに自分自身で大量の複数の情報を「分ける」ことが出来ていくということです。
これによって人工知能の最大の難関を人工知能自身が超えていける可能性が出てきたのです。

これからの人工知能

人間のような知能をもった機械ができるのではないか、人間の知能を超えるのではないか。

最近では囲碁や将棋の世界では、そんな現実が当たりまえになってきましたが、人工知能の研究にはまだ解決されていない問題が数多く残っています。人間のように考えるコンピュータができるにはまだまだ時間がかかりそうです。
しかし、近い未来には必ず、人間の代わりに考えて作業してくれる機械が登場するでしょう。