【2分でわかる】今更聞けない AI /人工知能とは? |  AI と BI をいかに人間を変えるのか | 要約 | 1

最近、「人工知能(AI)ってなんなんですか?」という質問をよく受けます。

「わかるようでわからない」、「説明はできない」といったようなモヤモヤを抱えている方も多いでしょう。

そこで今回は「AIとBIはいかに人間を変えるのか」を参考に「人工知能について説明はできるよ」というレベルになれるので、ぜひ参考にしてみてください。

AI の発展の歴史

いつも現在の AI ブームは第三次 AI ブームと言われています。

1956年に 第一次 AI ブーム、その20年後に第二次 AI ブームが起きたと言われています。

 

第1次第二次 AI ブームで明らかとなった課題

人間はあまりにも無意識的に経験に基づいた情報の選別・判断を行っているため、それを AI 化するための課題が大きく2つあります。

  1. 言葉を記号としか捉えられず、その概念を理解解釈できないという問題
  2. 目的のために情報をどのように絞り込んで使えばいいかを判断できないというフレーム問題がある

 

例えば、それを取ってと言った際に、人間の場合はニュアンスで取ってくれるが、ロボットの場合だと「それ」が理解できず、取ってくるというプログラミングを書けば、たとえそれが爆弾であってもロボとは取ってくるという 人間ならではの融通さが効かないところが難点でなんです。

 

第三次 AI ブームの道を開いた機械学習の発展

今回の AI ブームの火種となったのが「機械学習」の存在です。

 

機械学習には大きく2種類存在します。

  1. 教師なし学習
  2. 教師あり学習

 

1.教師なし学習とは

データのみを入力し、データ群の中にある傾向や特徴を発見させます。

例えば、

手書きの「3」の画像データと手書きの「2」の画像データを大量に入力した際にざっくり2種類の情報に分類してくれます。

 

2.教師あり学習とは

手書きの「3」やそれぞれの数字の画像データとそれぞれが数字が3であるかどうかという答えの組み合わせを大量に入力することである画像データが数字が3であると判断するためにポイントを理解するというやり方

 

この機械学習の発展によって大まかなパターン認識が可能となり画像認識や音声認識だけでなくメールに含まれている文字列をパターンとして認識し、それが迷惑メールであるか否かという判断を行うフィルタリングなどにも活用されていきました。

 

これらを基に開発された新しい機械学習の方法論がディープラーニング(深層学習)である。

 

第三次 AI ブームの火種となったディープラーニング

ディープラーニング2012年7月に Google が「猫を判別できる AI」 を発表したことによって一躍有名となったこの Google の AI は猫の特徴量を学習・習得したことによってある画像を見たときに「それが猫であるかどうか」を分類判別出来るになったものであるこの Google の猫がきっかけとなって第三次 AI ブーム到来しました。

Googleによって学習された猫の特徴

つまりディープラーニングによって AI が目を手に入れることができたため ディープラーニング登場後は対象物に合わせてロボットを動けるようになりました。

 

AI の強み

  • 膨大な情報分析・処理を迅速に行う
  • 情報/データの特徴や規則性、相関関係を抽出・学習する
  • 客観的妥当性の高い回答を導く
  • 情報を定量化する

非定型型の認知理論が可能になり、自立学習可能になったことになり、ハードウェアの向上も続いていることが大きく影響しています

 

AI の弱み

  • 少ない情報/データから推論する
  • 言葉の背景にある意味・意図を解釈する
  • 本音と建前の判断
  • 因果関係を読み取る
  • トレードオフが生じる中で意思決定すること
  • 目的/目標設定を行う
  • ゼロからイチを生み出す

 

AI が労働や仕事にどのような影響をもたらすのか

シンギュラリティという言葉も流行り、

「汎用型 AI が実現すればたった1台のコンピュータが人類の知性の総和を上回る」

が実現するのではないかと囁かれていますが、

 

現在のロボットは鉄腕アトムやドラえもんと言ったいわゆる自立機動型ロボットというよりは、 人間を補助するアイアンマンのようなパワードスーツといったような感じ 。

 

そのため AIが発達し、広く活用されるようになると知的作業の大半が AIが担うようになり、労働量は減っていくでしょう。

 

非認知的な要素を含んだ判断や意思決定を下すには、人間の直感や経験といった能力が必要となっています。

 

そのため、残っていく仕事は人間ならではの仕事とされる、職種的にはクリエイティブ系、マネジメント系、ホスピタリティ系の仕事でしょう。

 

今後はお金を稼ぐために働くのではなく、やりたいことを見出し、そこから生まれる自らによって与えられる報酬のために働く、楽しく豊かだと思えるような人生を送るために働くといったような”新しいステージ”が近い将来に実現するやもしれませんね。

参考資料:

AIとBIはいかに人間を変えるのか (NewsPicks Book)

著者:波頭/亮
経営コンサルタント。1957年、愛媛県生まれ。東京大学経済学部(マクロ経済理論及び経営戦略論専攻)を卒業後、マッキンゼー&カンパニー入社。1988年独立、経営コンサルティング会社(株)XEEDを設立。幅広い分野における戦略系コンサルティングの第一人者として活躍する一方、明快で斬新なビジョンを提起するソシオエコノミストとしても注目されている