最近、仕事でAI（人口知能）という話題がよく出てきます。
そんなこともあり次の本を読んでみました。
「60分でわかる」ということですが、かなりボリュームがあるため、まじめに読むと半日はかかります。
今回は、この本を読んで思ったこと考えたことをブログします。
AIをなんとなくわかっているようで、わからないという方の参考になればと思います。
AI（人口知能）とは
そもそもAIとはなんだ？というのが本を読んだきっかけでした。
AIには、弱いAIと強いAIがあるようです。
弱いAI
人間のような知能を持たないが、さまざまな問題を解決するAIです。
将棋やチェスなどのゲームをしたり、会社の業務を自動化したりします。
チェスのチャンピオンに勝ったDeepBlueや、オペレータ業務に使われているWatsonなどが有名です。
身の回りでは、Apple SiriやGoogle Alloなどのサービスが増えてきました。
話しかけると答えを返してくれます。
とはいえ、ややこしい内容は検索結果を表示するだけなど、まだまだといった感はありますが・・
強いAI
人間のような知能を持つAIです。
問題を解決するだけでなく、自ら考えて未来を予測します。
弱いAIは人が問題と対応を定義する必要がありますが、強いAIは自ら問題を定義し対応を考え、これを繰り返すことで進化します。
人が物事を経験して賢くなるのと同じです。
しかし、強いAIは研究開発の段階で、普及はこれからといった状況のようです。
AIを支える技術
いろんな技術があります。
「ニューラルネットワーク」「遺伝的アルゴリズム」「エキスパートシステム」「自然言語処理」「ビックデータ」「機械学習」「ディープラーニング」「量子コンピュータ」などなど・・
それぞれ、説明しようとすると1冊本が必要となるようなものばかりです。
この本では、1ページ程でこれら技術の概要を説明しています。
これから注目される、強いAIを支える技術としては「機械学習」「ディープラーニング」「量子コンピュータ」の３つだと思います。
それぞれを簡単に説明すると、
機械学習
その名の通り、機械が学習するという技術です。
この学習には「教師あり」「教師なし」という考え方があります。
強いAIは「教師なし」の考え方だといえます。
機械が成功または失敗する行動を何度も行い、統計学やデータマイニングを駆使して最適な答えを探します。
実現する方法としては、Pythonというプログラム言語が使われることが多いです。
ディープラーニング
人間の脳神経を模したものをニューラルネットワークと呼びます。
このニューラルネットワークを機械学習に応用したものがディープラーニングです。
「教師なし」の機械学習をより最適に行うには、人間の脳と同じように思考することが必要ということです。
ディープラーニングにより強いAI、すなわち人間のような知能を持つAIが実現されようとしています。
量子コンピュータ
現在のコンピュータの数千倍から数万倍という計算能力を持ったコンピュータです。
詳しいことは難しすぎてわかりませんが、量子力学という考え方を使い並列で処理します。
ディープラーニングを実現する場合、膨大な計算を行う必要があります。
このため、量子コンピュータは強いAIを実現するために必要となる技術といえます。
まとめ
AIと一言でいっても、ほんとに幅広いということがわかりました。
この本では、AIを使うことがビジネスチャンスにつながるといっていますが、正直、何から手を付けると良いのかわかりません。
そして、AIがもたらす衝撃の未来として、仕事の49%がAIに奪われると予測しています。その対象として営業、接客、およびオペレータなどをあげています。
ですが、個人的にはこれらの仕事にAIはそぐわないと思います。自分ならサービスや物をAIなどのロボットから買いたいと思わないからです。
このあたり、人により感覚は違うと思いますが・・
あと、AIが人を超えるシンギュラリティという話も書かれています。
最悪、AIが人を奴隷にするなど、昔映画などで流行ったような事態になることも考えられるということです。
このため、AI技術者が倫理を学ぶことや、AIに緊急停止機能を持たせるなど、その対策が必要とされているようです。
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