AIってなんだろう？と思ってGoogleさんに「AIってなんだ？」って打ち込んだら、検索表示に愛についておしえてくれる興味深い記事一覧がならびました。それはいまんとこ間に合ってるので一覧の中からなんとかAI=人工知能の回答をさがしだして、勉強してみました。どうやらこういうこと？というのをお伝えしたいと思います。
AIが進化すると、人間の労働力にとってかわり、生産性があがる反面、人の仕事が奪われていく、なんてことよく聞きます。本当に人間にとってかわることなんてできるのでしょうか？超単純に言うと人間の脳が行うことをコンピュータがやる、というのがAIの基本的な大きな概念のようですが、そもそも知能というものが現代においてもあまり完全には定義されつくしていないので、人間がやることすべてをAIが成り代わるということはそういう意味でまだむずかしいようです。ただ、ある作業を覚えて繰り返すということは、AIは飽きもせず、疲れもせずに実行することができるので、そういう基準でいうと人にとってかわることは必然のことかもしれません。
今のところですが、AIは過去の実績に基づいています。たとえばネットに出る広告ありますよね？あれって過去のそのユーザーの動きに紐付いて広告表示がされています。このユーザーはかつらに興味があるようだから毛髪関連の商品などを表示しようとか。このユーザーはイタリアンの食事が好きなようだからイタリア料理はもちろん、イタリア旅行やイタリア雑貨の広告を出しておこうとか。そういう過去の実績に基づいた判断はAIの得意領域。人間であれば、そういう傾向などは感覚的にはわかることもありますし、経験値で正解に近づくこともありますが、忘れてしまったり、うっかり失念するなんてこともあります。そういう場面においてはAIに分があります。これはビッグデータというものが処理できるようになった現代だからこそ実現可能になったテクノロジーといえると思います。高速でビッグデータを処理できるコンピュータやテクノロジーの登場によって、膨大なデータを記憶し、活かすことができるようになり、AIという技術となったのでしょう。
AI分野のテクノロジーをとりわけ成長・実現させたのは「ディープラーニング」だというのが大方の見方のようです。「ディープラーニング」とはなんでしょうか？ディープラーニングは機械学習の一部だそうですが、機械学習とは「入力」「学習」「出力」の３段階で表現されます。機械学習でない通常のプログラムはこの「学習」にあたる部分を関数やアルゴリズムで代替します。関数やアルゴリズムはある「入力」に対して決まった答えを「出力」する。一方、機械学習ではこれをAという入力に対してZという答え、Bという入力に対してYという答えというように入力と出力のセットを数限りなく覚えさせ、経験したかのうように学習していくことで、赤ちゃんが言語やモノを覚えていくように、知能のような仕組みを形成していくものなのだそうです。ディープラーニングはこの「学習」の段階に必要な処理について、処理を処理するような階層的な仕組みをつくっています。複数の処理を重ねて、より難易度の高い処理を実現するような手法をとっているため処理の層が深くなっていきます。その仕組みからディープラーニング（深層学習）といわれているのです。この仕組みの実現がAIを一気に前進させたというのは疑いのないところのようです。
さて、AIが得意なことはわかってきましたが、不得意なことはないのでしょうか？AIは当然ながらまだ不完全な「知能」です。人間が扱えないような膨大なデータを取り扱い、より確率の高い答えを導き出すことはできるかもしれませんが、繰り返しになりますが、AIは圧倒的な経験値、学習からその答えを導き出します。逆に言えば経験のない事象に対しては答えを導き出すことができません。よくつかわれる言葉でいえば、前例のないことはAIにはとてもむずかしい。創造的、クリエイティブな仕事や、データに頼らない仕事をすることはむずかしいのです。人にはこの創造的な仕事にこそ価値があります。人知を超えた、という表現がありますが、今のところこれをできるのはやはり人なのかもしれません。
