【簡単】AIの仕組み「機械学習が可能なこととは?」

AIとは、「Artificial Intelligence(Artificial =人工 Intelligence =知能)」の略で、コンピューターに人間の知能を再現するというシステムのことです。

AIの仕組みを知っておくことで、仕事が効率化し、より多くの成果が出せたり、生活が便利になります。

近年、AIは、ビジネスで活用する企業が増え、ここ数年でどんどん注目を集めるようになりました。

AIのことを知っておかなければ、あっという間に時代に取り残されてしまうような時代でもあります。

そこで、今回は、AIについて全く分からないという人に、基本的なAIの仕組みや可能なこと、さらにAIによる未来予測や、課題なども紹介していきます。

AIの仕組み

現在は、AIブームだと言われていますが、一体AIはどういった仕組みで動いているのでしょうか?理解している人は案外少ないのではないでしょうか?

AIは簡単にいうと、コンピュータ上に人間の脳をモデル化した「ニューラルネットワーク」を作り、コンピュータに学習能力を持たせ、問題を解決させる技術のことです。

「ニューラルネットワーク」は人間の脳の情報伝達の役割を担う細胞「シナプス」のような構造をしており、そのシステムにデータを教え込ませることが、「機械学習」「ディープラーニング」の学習方法を可能にします。

ニューラルネットワークは、入力層、出力層、隠れ層(中間層)の3種類で構成され、各層は、丸で示された「ノード(ニューロン)」で構成されそれぞれのノードはエッジで繋がれています。

ニューラルネットワークの詳しい説明は今回は省きますが、このニューラルネットワークが次に紹介する機械学習やディープラーニングにとって、基礎となる仕組みであることを理解しておいてください。

それでは、機械学習、ディープラーニングに、簡単な例をあげてわかりやすく紹介していきます。

機械学習とは?

機械学習とは、上で解説した「ニューラルネットワーク」に読み込ませたいデータを読み込ませ、自ら学習をさせることです。

例えば、AIを搭載したGoogleフォトというスマホアプリサービスがあります。

そのアプリでは、「うさぎ」と検索すると、Web上のうさぎの写真をたくさん検出してくれます。

さらに、写真だけでなく、うさぎのマスコットや、キャラクター、落書きなども拾い出してくれます。

なぜ、写真だけではないのかというと、「特徴量」によるからです。

例えば、小さな子供に、「うさぎとは何か?を教える時」は

  • 耳の形や長さ
  • しっぽの形
  • 全体的な大きさ

など、「うさぎだと判断するために注目すべきポイント(特徴量)」を教えます。

機械学習とは、コンピューターにその「特徴量」を教えてあげることで、特徴量を学習してうさぎの写真を検索して表示してくれることなのです。

ディープラーニングとは

ディープラーニングは前述の機械学習の中の一つです。

しかし大きな違いは、特徴量を教えることなく、コンピューターが自ら特徴量を見つけ出す点です。

上の例でいうと、うさぎの「特徴量」を教えなくても自分で学習して、勝手に「うさぎの特徴量」を見つけ出します

この学習方法は2012年に「Googleの猫」(Googleが猫の特徴量を自分で学習するソフトを開発した)として有名になり、ディープラーニングを含めた昨今のAIブームの土台を作りました。

現在、AIはどこで活用されているのか?

現在は、このディープラーニングを使って、あらゆる企業がビジネスの効率化でAIを活用しています。

  1. ビッグデータを使ったデータ解析
  2. Alexaなどの音声認識

それでは、簡単にどのような場面で活用されているのかを説明していきます。

1、ビッグデータを使ったデータ解析

会社のビッグデータを使ったデータ解析もAIが行ってくれます。

そのデータ解析を元にして、売上があがりやすい商品を顧客に提案したり、広告を出したりといったこともAIが行っています。

2、Alexaなどの音声認識

「Alexa」「Siri」「OK Google」のように、音声認識によって、まるでパーソナルアシスタントのように、聞いた情報に正確に答えてくれるソフトを使ったことはありますよね。

ああいった、音声認識ソフトもAI技術によって開発されたものです。

今後ますますその精度は上がって、秘書のようになんでも雑用をこなすAIが出てくることでしょう。

3、チャットボットでAIと会話

チャットボットとは、LINEのチャットのように、質問や問いかけに対応してくれるAIのことです。

企業では、コールセンターなどの問い合わせ対応がいらなくなり、労働力を削減できることから、開発に力を入れているAI活用サービスの一つです。

また、知りたい情報を知らせるだけでなく、AIと楽しく会話できるアプリなどもあり、さまざまな用途で利用できるようになっています。

AIの未来予測!未来はどうなっていくか?

まず、電気さえあれば24時間正確に動き続けることができるAIは、あらゆる産業の生産性をあげてくれ、人間の仕事を代替してくれることが期待されています。

ルーティンの仕事、複雑ではない簡単な仕事はAIが開発されてしまえば、さらに置き換えが可能になるでしょう。

それでは、どんなシーンでAIが使われるようになるのか?さまざまな本やニュースでも話題となっている未来予測をしていきます。

1、パーソナルアシスタントが1人1台

これは、現在のSiriや秘書のようにスケジュールを管理してくれたり、飛行機のチケットを取ってくれたりすることが、日常になります。

インターネット上で繋がるサービスは、ほとんどこのアシスタントが繋がって、日常の雑用などをこなしてくれるようになるでしょう。

パーソナルアシスタントのロボット化はいまだ見通しがたっていませんが、現在はスマホなどのデバイスに今よりさらに実用的な秘書AIなどができるようになるでしょう。

2、都市開発をAIが進める

都市開発には、セキュリティ面、水道やガス、電気などの整備や、交通整備など多岐に渡りますが、この点もAIが導入されることが予測されます。

実際に、大阪や福岡などさまざまな都市でAIを使った都市開発の計画が建てられています。

例えば、災害時の異常をAIが感知したり、警備による犯罪防止もAIが行うようになるでしょう。

3、自動運転が無人化

AI搭載の自動運転は2020年には部分的に自動化できるレベル3の開発が進められており、完全な無人自動車ではないですが着実に自動運転が進められています。

アメリカではすでに、完全な無人自動車がサンフランシスコを走行しているというレベルまで達しています。

日本はと言うと、2025年に完全自動化のレベル4の段階に進むという計画が、発表されています。

自動運転が進めば、移動が簡単にできるようになり、高齢者の移動も楽になります。

また、移動時間は読書をしたり、仕事をしたり、睡眠をするなどの時間に当てることができ、人々の移動に対する概念が変わると言われています。

4、医療・介護の分野がロボット化

少子高齢化の日本では、医療や介護ロボットなどの開発が率先して行われるでしょう。

なぜなら、少子高齢化によって、医療従事者や介護職の労働力が不足することが考えられるためです。

現在は特に、医療従事者の不足が叫ばれており、医療ロボットが実用化されることも期待されています。

さらに、義足や義手などの開発もすすんで、より人間の能力を超えた機会を人間に実装するという研究もすすんでいます。

そのほかにも、行政、ビジネス、エンターテイメント、芸術、芸能さまざまな分野でAIの活用が進むことになるでしょう。

AI発展における課題とは?

先ほどは、AIの良い面をお伝えしましたが、AIの発展は良い側面だけでなく、危険な側面もあることも、知っておきましょう。

AIにおける大きな課題は、「ブラックボックス化」「セキュリティ」「シンギュラリティ(技術的特異点)」の3種類です。

「ブラックボックス化」とは、「AIの仕組み」で紹介したニューラルネットワークを搭載したAIが実際にどのように考えて、結論を出したかが分からない(ブラックボックスの状態)ということです。

つまり、AIは人間の意図しない反応をすることが考えられ、安全面は大丈夫なのかという懸念があります。

ただし、実用化までのテスト運用によって、ある程度の危険は回避できるでしょう。

さらに、シンギュラリティとは技術的特異点のことで、人間の知能を人工知能が超えることです。

シンギュラリティを超えると「AIは人類を破滅させるのではないか?」という議論がなされており、AIの開発に反対する技術者や著名人も多くいます。

しかし、現在の日本は超少子高齢化に突入すると言われており、こういった未来に起こるか分からない問題よりも、少子高齢化問題の方がはるかに深刻です。

超少子高齢化が進むと、労働力が大きく不足し、物流や医療、介護が行き渡らなくなるという問題を抱えているためです。

その問題を解決して、新しい高齢化社会のモデルを作るためにも、AI技術の開発は進めるべきだという声が多いのです。

まとめ

AIの仕組みや、活用事例、未来予測、AIの課題を紹介しました。

AIは、今後さまざまな場所で活用されることになると思われます。

AIについて不安に思わず、しっかりと正確な情報を読んで、現状と未来起こりそうなことに備えておくことが大事です。

そんな人にこの記事を読んで、参考にしてもらえたらと思います。

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