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公開日:2020.10.08 

AI(人工知能)とは?AIの仕組みを徹底解説!人工知能は人間を超えるか?

AI(人工知能)の知識

近年、AI(人工知能)についてのニュースをよく目にするようになりました。
しかし正直なところ、AIについてよくわからない方も多いと思います。
これからAIはますます発展し、私たちの生活の中に欠かせない存在になることは確実です。
したがって、AIの仕組みや特徴、AIが及ぼす影響などについて理解しておく必要があります。
記事では、AIの種類や仕組みなどについて解説します。

AI(人工知能)とは?

AIとは、”Artificial Intelligence”の頭文字を取った略語であり、「人工知能」という意味です。
しかしAIの定義は決まっていないのが現状で、専門家によってAIの定義は異なります。
そのため、AIは機械やシステムに人間の知性を導入する学問と考えておけば十分です。

現在、AIは様々な分野で活躍しています。
例えば、オンラインショッピングのレコメンド機能は、AIが顧客の行動やショッピング履歴を計算して出しています。
他にも、医療現場でAIが腫瘍を発見したり、車の自動ブレーキシステムにもAIが使われたりしているのです。

少し意識を向けるだけで、私たちの生活の中に多くのAI技術を見つけられます。

2つのAI(人工知能)の種類

AIはできることの範囲によって、「特化型人工知能」と「汎用型人工知能」の2種類に分けられます。
ここからは、2つのAIの種類についてご紹介します。

特化型人工知能の特徴

現在使われている人工知能のほとんどが特化型人工知能(Narrow AI)です。
この種類の人工知能は、できることが限られており、ひとつもしくは少数の仕事しかできません。

特化型人工知能の例をいくつか挙げてみましょう。

  • スマホのバーチャルアシスタント
  • 顔認識
  • オンラインサイトやSNSでのレコメンド機能
  • 自動走行車のビジョン認識機能

このように特化型AIは人工知能でありながらも、人間のように複数のタスクをこなせないのです。
あくまでも行えるのは、学んだもしくは教えられた少数のタスクだけとなります。

汎用型人工知能

汎用型人工知能(Broad AI)は、人間の知能と同レベルのAIです。
例えば、映画『ターミネーター』に登場するスカイネットは汎用型人工知能だと思われます。
というのも、スカイネットは戦力防衛コンピューターシステムながらも、人間と同じように自我に目覚め、機械軍の編成から開発まで自分で行ったからです。

このように、汎用型人工知能は人間と同じように考え、複数の行動を実行できます。
汎用型人工知能はまだまだ映画や小説など架空の物語に存在する技術であり、現実世界には存在していません。

早くとも2040年もしくは2050年、遅くとも2090年までには汎用型人工知能が実現するだろうと言われています。

AIの学習方法と仕組み

AIの学習方法と仕組み

AIの特徴や種類が分かったところで、その仕組みについて解説します。どのAIも基本的な仕組みは、人間と同じようにコンピューターに学習させることです。

機械学習(マシーンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)

これほどまでにAIが広まった背景には、機械学習(マシーンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の発展が挙げられます。

機械学習とは、コンピューターが大量の情報の中から法則を見つけるのを手助けることです。
機械学習を実施することで、プログラミングをしなくとも、コンピューターが自動的に学習できるようになります。

ディープラーニングは機械学習の発展版であり、人の脳神経回路をモデルにしたアルゴリズムが利用されています。
機械学習ではデータを与えるのと同時に、コンピューターにデータの特徴を伝える必要がありました。
ディープラーニングではその必要がなく、コンピューターが自分で特徴を学習するのです。

AIと機械学習、ディープラーニングの違いは複雑ですが、今回は次のように理解してください。

  • AI:人間の知能に近づけるアルゴリズムと知性のセット
  • 機械学習:AIの一部であり、コンピューターが自分で学べるようにする技術
  • ディープラーニング:機械学習のテクニック

AIの仕組み

AIとは、機械やシステムを人間のように考えられるようにするための技術です。
では、どのように機械やシステムに知性を与えるのでしょうか?
それは私たち人間とほぼ同じ方法が使われます。

機械学習です。

コンピューターに膨大なデータを与えることで、パターンや法則性を見つけられるようになります。
見つけ出したパターンと新たな課題と比べることで、コンピューターは予測や決定が行えるようになるのです。

分かりやすく具体的な例で見ていきましょう。

コンピューターに画像データを与えて機械学習を行わせます。
初めは、人間や動物などの判断がつきません。
しかし、大量の画像データを与えることで、コンピューターは次第に写真に写っている物体のパターンを見つけ出し、人間や犬、猫、花など予測できるようになるのです。

トライ&エラーを繰り返し、予測精度が高まったAIを写真アプリに組み込むとしましょう。
ユーザーが写真をアップロードすると、AIが「人」や「風景」、「動物」などのように自動で写真の分別をしてくれるのです。
さらに多くの写真をアップロードすることで、人の顔の分別もつくようになります。

他の例で見ると、SNSや動画配信サービスなどで定番のレコメンド機能も分かりやすいですね。
コンピューターが大量のユーザーデータを収集・学習し、パターンを見つけ出します。
Aという動画を視聴した人は、Cを好む傾向にあるなどです。
学習結果をユーザーに表示することで、レコメンド機能は成立します。

すでにお分かりの通り、AIを開発するうえで重要なのは学習データです。
開発されたばかりのAIは人間の赤ちゃんと同じで、何も分かりません。
適切な学習データを与えることで、少しずつ賢くなり、最終的に大人と同じような判断が可能となるのです。
もちろん、悪い学習データを与えると、間違った判断をするようになります。

AIは人間を超えられる?

AIは人間を超えられる?

多くの方が気になるのが、AIが人間を超えるのかどうかだと思います。
映画のようにAIが人間に反旗を翻す可能性は、今のところありません。
ただし、仕事の面においてはAIが人間を超える可能性は大いにあります。

オックスフォード大学が実施した予測によると、今後10~20年間の間に現在ある職業の半数がAIにとってかわられるそうです。
特に会計処理やデスクワークなど、単純作業はなくなる可能性が高くあります。

計算や決まった作業を行うのは、AIの得意分野です。
人間よりも高い精度で、そして24時間疲れることなく作業を行えるため、人を雇うより安くて効率的です。

一方、想像力やコミュニケーション能力、データで解決できない仕事は、AIに負けない可能性が高くあります。

AIのおかげで新たに生まれる仕事もあると言われていますが、新たな雇用の創出が喪失の数を上回るのかどうかは不確かです。
仕事の面においては、早めに考えて行動した方がいいかもしれません。

まとめ

すでにAI(人工知能)は幅広い分野で活用されています。
少し意識するだけで、生活の中にいくつものAIを発見できるでしょう。
今後AIがさらに発展すると、私たちの生活はより良いものとなります。
AIが人間を超える未来はしばらくは来ませんが、数年後にAIが仕事を奪い始める可能性は高いです。
今後もAIに注目するのがおすすめです。

関連記事:ディープラーニングについて学べるおすすめの本は?


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