読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

ただ 今を生きるのみ   〜いざ、アフリカへ〜

僕はこの世のことがよくわかりません。自分の考えは間違いだらけでしょう。でもだからって何もしなければ間違ったまま。「君主は日に三転す」という言葉があります。賢者は自分の意見をコロコロ変えても良いのです。自分の考えは間違っているかもしれません。そしたら考えを改めればいいののです。発信から気づく間違いもあるでしょう。発信しようとすることで、新たに知る機会を得ることもできます。まぁこんな感じで、なんか色々書きたいと思ったことを書こうかな。メアド:yo.dash0624@gmail.com

AIの変遷 ~AIの歴史を知らずしてAIの未来はわからない!~

現在注目を集めているAI。様々な可能性が示唆されている。

 

しかし人間と同じ知能をすぐに持つとは考えにくい

人間は論理を構築することを通し脳が電気信号を送ってやり取りしているだけなら、コンピューターで完全な人工知能を実現できてもいいはずだ。しかしその状態には程遠いのが現実である。

 

では、AIはどのようにして今の状態まで辿り着いたのか?それを探っていきたい。

 

はじめはただ与えられた問題を解くだけだった

「推論・探索」のみによって動いた初期。

 

1950年代に第一次人工知能ブームが起こり、初めて人工知能について研究が始められた。当初は「if」によって全て処理できると考えられていた。迷路をクリアすることやチェスで勝つなどの問題を解決することが「推論・探索」によって目指された。しかし人間同様の処理能力を持つには程遠かった。

 

一つのことに特化させてより実用的に

1980年代に第二次人工知能ブームが起こった。ある程度システム化された職業に特化させ、コンピューターに知識を取り込むことでより実用的な処理が可能になった。例えばELIZA(イライザ)という対話システム。ルールの中であれば簡単な対話が可能となった。例えば、「頭が痛い」と言えば、「なぜ頭が痛いと言うのですか?」のように返答することができた。

しかし、一定のルールがある下でしか動くことができず、複雑な世界の現実問題に対応することなど不可能だった。

 

膨大なデータを利用した統計的アプローチ

機械学習を行えるようになる。膨大なインターネットを超高速で調べ上げ、統計を取り、それらの中で一番多かった答えを回答すると、今までよりも正確な処理が可能になった。しかしこれはなかなか創造的・発展的なアプローチに繋がらないとされた。

 

新風を巻き起こしたディープランニング

これまでの人工知能では外部情報を適切な変数として置き換えることができなかった。つまり適切な表現方法ができず正確な処理が不可能だったのだ。

そこで生まれたのがディープランニング。ディープランニングとは深層学習のことで、複数層に渡る特徴を

組み合わせることで物体の認識を学習できるようになった。

 

  • 詳しい説明は以下を参照↓

 

yo-dash0624.hatenablog.com

 

 

AIは良識を持てるのか

これまで見てきたように、AIは少しずつ進化してきている。また、情報流通量とスピードが圧倒的な現代においてその進化は加速度的に伸びていくとも考えられる。であれば、いずれ人工知能が自らどんどん学習していくことさえ可能になるかもしれない。

その時必要になってくるのが良識のインプットである。いかに正確な入力、分析、出力ができても、道徳的な面や倫理的な面まで考慮して正しい判断が下せるようでなければ暴走してしまうことも考えられる。AIに良識を持たせレルレベルにまで発展していくのはまだまだ先の話かもしれない。