AIとは?

AIとは「Artifical Intelligence」の略語です。「Artifical」は「人工的」、「Intelligence」は「知能」を意味しており、これを訳して日本語では「人工知能」と呼ばれています。

AIは設計者が想定した範囲の判断と処理を繰り返すだけのコンピュータープログラムとは異なり、学習して、推測や判断の力を成長させることができます。

一口に「AI」といっても、そこからイメージするものは人によって異なるでしょう。

コンピューター将棋や囲碁の対戦相手をしてくれるゲームのAIをイメージする方もいるでしょうし、iPhoneに搭載されているアシスタントアプリ「Siri」を想像する方もいるでしょう。

または、「ドラえもん」のように人間らしいロボット、というものを想像する方もいるでしょう。

ではなぜAIのイメージが人によって異なるのでしょうか。それは、最先端の技術を駆使したものも、従来技術を組み合わせたものも、現在の技術ではまだ実現できないようなものも、まとめて「AI」と呼ばれているからです。

AIの歴史は50年代半ばから始まりますが、その頃からAIの製品化は行われています。その結果、今日までにさまさまなレベルのAIが生み出されてしまったのです。

たとえば、コンピューターゲームのキャラクターを動かすAIと、人間のプロ囲碁棋士を初めてハンディキャップなしの状態で打ち破った「AlphaGo」のAIは、同じ「AI」という言葉を使っていますが、その技術レベルは桁違いです。

また、iPhoneに搭載されている「Siri」は、音声認識と文脈から発言内容を推測するAIですが、ソフトバンクの開発した「Pepper」は、感情を認識する人間型ロボットであり、「AlphaGo」や「Siri」と違って、物理的な「身体」を持っています。

これらの例のように、一口にAIといえども、たくさんの技術や異なるサービス、アプローチによって定義されているのです。

様々な場所で活用されるAI

わたしたちの身の回りには、すでにAIが支えているサービスがいくつもあります。

たとえばMicrosoftの「りんな」はLINEで、「Tay」はTwitterで人間とコミュニケーションできる、「人間のような性格」に設定されたAIです。

また、こうしたAIとは反対に、普段の生活の中では存在を感じられないものの、確実に私たちの生活を便利にしてくれうるAIの代表例として、Googleの検索アルゴリズムが挙げられます。実は、私たちが毎日利用するウェブ検索にも、AIが使われているのです。

最近話題に上がることの多い自動運転者にとっても、AIは重要な存在です。

自動車は狭い車線の中を、前後左右の人や車をうまく避け、複雑な信号や交通規制を守りながら、目的地への道を間違わないように進まなければなりません。線路上だけを走る鉄道とは大きく異なりますし、広い空や海を行き交う航空機や船舶とも違った難しさがあります。

そこにAIが必要となってくるのです。

専門的な分野で活躍するAIもあります。銀行の窓口でAIが搭載されたロボット「Pepper」が使われている様子を見たことがあるかもしれません。彼らは目新しいだけでなく、お客様の受付までの体感待ち時間の削減や、最適な保険の紹介による窓口への誘導など、店舗での満足度をあげるためにも活用されています。

また、医療分野で意思の診断をサポートしたり、医師の代わりに診断を下したりするAIもいます。このように、AIはすでにさまざまな場所で活躍しているのです。

IBMが誇る多目的AI「Watson」

IBMが公開しているサービス「Watson」は、AIを語るうえで避けて通れない代表的なサービスの一つです。

かつて国主導で進められていたAIプロジェクトで開発された「第五世代コンピューター」の研究を発展させた「コグニティブ・コンピューティング」を搭載し、人間の意思決定を補助したり、複雑な構文での質問を解釈し応答するAIシステムです。

「コグニティブ・コンピューティング」の代表的な特徴は、あいまいさや予測不能な情報を許容する適応能力、ユーザーとの快適なコミュニケーションを成立させる双方向性、不完全なインプットに対して追加の質問や別の情報源などを加えていくことで状況理解を向上する反復的理解、構造化されていない情報や感覚情報などから体系的な状況判断する文脈解釈です。

「Watson」が一躍有名になったのは、全米で流れるクイズ番組で人間のクイズ王と対決を行なったことがきっかけです。

「Watson」は出題されたクイズの内容を適切に読み取り、回答しました。「Watson」は本を読んで理解して覚え、その知識をもとにクイズ問題の文章を理解して答えたのです。

2015年2月には「Watson」の日本市場投入を狙い、IBMとソフトバンクが戦略的な合意に達しました。これにより、日本語の入力を「Watson」が受け付けるようになっただけでなく、導入に関してもソフトバンクが窓口になりました。

またソフトバンクでは業務に「Watson」の試験的導入を進めており、従業員のサポートをさせる予定です。「Watson」は搭載端末を選ばないため、さまざまな場所で活用できる柔軟性を持っています。まさに多目的AIと言えるでしょう。

Googleが開発した世界1位の囲碁AI「AlphaGo」

Google参加のDeepMindが開発した「AlphaGo」は、囲碁というゲームに特化したAIではありますが、最先端のAI技術による究極のゲームAIです。

将棋やチェスなど、さまざまなボードゲームでトッププロと勝負できるレベルのゲームAIが開発されてきましたが、「AlphaGo」が登場するまで、囲碁では人間特有のセンスや直感を兼ね備えた達人にはかなわない状況が続いていました。

チッププロ棋士を打ち負かすには、少なくともあと10年はかかるといわれていたのです。しかし2016年3月、世界トップクラスの棋士イ・セドルとの5番勝負を「AlphaGo」は4勝1敗という圧倒的な成績で勝ち抜けました。

「AlphaGo」は、膨大な量の棋譜(対戦記録)を読み込んで「勝てそうな打ち方」をディープラーニングで学習したうえ、自分自身との対戦を繰り返してさらに学習し、「より勝てそうな打ち方」を選ぶように作られています。

学習と判断に使われる情報はニュートラルネットワークの中で抽象化されており、「AlphaGo」が盤面のどこに注目してその一手を選択したのかは、開発者にも判断できません。人間の棋士による直感的判断を再現しているのだと解釈することもできます。

ディープラーニングによる「直感的判断」が人間の棋士に匹敵する性能を達成したことは、ゲームの勝敗にとどまらない衝撃と夢をもたらしました。AI研究市場、非常に大きな成果だと言えます。

AI翻訳でもう語学学習は必要ない?

近年すばらしく精度が上がっているGoogle翻訳は、現在のAI研究ブームが始まるより前の2006年から提供されていますが、その基盤技術はAIと共通しています。機械学習を使った技術「技術的機械翻訳」をいち早く採用したのです。

古い翻訳ソフトは、まず文法解析するプログラムでもとの文の構文を調べ、辞書を使って単語を変換し、最後に再び文法プログラムで翻訳先言語の文を組み立てます。ちょうど「外国語の初心者」がするようなやり方なので、話し言葉はとくに苦手です。

細かい例文まで文法を知り尽くしたシステム、いわば「語学の専門家」のソフトを作れば良いのですが、旧来の技術では太刀打ちできませんでした。

これに対し統計学的機械翻訳では、 大量の対訳データベースを材料にして、言葉と言葉、構文と構文の対応関係を学習します。

たとえば、同じ意味の日本語文と韓国語文のペアを読み込み、翻訳のきまりを機械学習で獲得するのです。

Google翻訳も最初の頃こそ、英語⇄フランス語など、構文の似た言語間でしかよい性能を出せませんでしたが、学習に使うデータ量の充実と機械学習の進歩により、話言葉も含めて実用レベルに達しました。

今後はディープラーニングの活用が進むと思われ、今はまだ困難な、前後の文脈を踏まえた翻訳も実現されるでしょう。

そのとき翻訳ソフトは「バイリンガルの人間の脳」に近づき、AIが文章の「意味を理解した」といえる日が訪れるかもしれません。

AIが普及すると需要が増える仕事

AIの登場によって仕事が奪われるという話題はよく耳にします。しかし、AIによって仕事が奪われるだけでなく、新たな仕事が生み出されることにもなるのです。

たとえば、ドイツのデュッセルドルフ空港の駐車場では、以前は駐車チケットの自動精算機を置き、人が車の案内や料金を回収していました。

しかし、現在は駐車場係のロボットが配置され、人が行なっていた仕事はすべてロボットが行なっています。一見、人の仕事が奪われたように見えますが、実際にはこのロボットをメンテナンスするために多くの雇用が生み出されています。

このようにAIやロボットが進化し私たちの生活に浸透していく中で、さまざまな課題やニーズも発生してきます。たとえばAIやロボットを日常生活や企業へ新たに導入した場合、初めからうまく活用できる人は多くありません。

そのため、これらを導入する手助けをしたり、AIを利用して意思決定のサポートを行うコンサルタントやアドバイザーといった職種が必要です。

また、AIが自ら学習できるようになった時代では、AIが適切に学習できるようにAI相手に指導を行うAIインストラクターも必要になります。

19世紀のイギリスで起こった産業革命、20世紀から21世紀で普及したコンピューターによるIT革命のように、テクノロジーの進化によって職業のあり方も変化してきました。同様に、AIやロボットも従来の産業を変容させるとともに、新たな産業を生み出していくでしょう。

実は未経験のあなたでも簡単に始められる!

AIの開発と聞くとすごく大変なんじゃないだろうかと腰が引けてしまう方も多いかと思います。しかし、実は開発環境の整ったPCとプログラミングスキルさえ身についていればすぐに開発を始めることができます。

人工知能の開発においてはレスポンスの速さが重要視されるため、C、C++、Pythonがよく用いられています。もちろん開発環境によってはJavaやScalaといった言語を用いて開発を行うことも可能ではありますし、Webアプリケーションの開発では、フロント側とバックエンド側で異なる言語を組み合わせるケースも出てくると思います。

ただ、コアな部分の開発に関しては、C、C++、Pythonのいずれかによって開発を行うことをおすすめします。

もちろん独学でプログラミングスキルを身につけることも可能ですが、プログラミング学習は継続することが難しく、途中で離脱してしまう方が多く見受けられます。何か学習に取り組んでも中々続かないタイプだと自分で認識している方であれば、通塾形式のプログラミング学習サービスを利用することをおすすめします。

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