2018年に人工知能はどのように発展するでしょうか?専門家の意見

ブロックバスター社の映画には毎年人工知能が満載されており、昨年も例外ではありませんでした。 『ブレードランナー 2049』から『マージョリー』、『スター・ウォーズ/最後のジェダイ』まで、人々は本当に知的な AI の描写に飽きることがないようです。

テクノロジーの世界では、過度に楽観的な将来の傾向を夢見ることは、映画に限定されることはまずないでしょう。 2016年、WiredやForbesなどの出版物や、VentureBeatなどのウェブサイトは、今年は「機械が勝利する」年であり、人工知能が「インターネットの新時代を告げる」年であると熱心に予測した。しかし、今年、特に意味認識の分野でAIが大きく進歩したにもかかわらず、メディアが予測した未来が実現するのはまだ遠い。サイエンス フィクションにあるように、これらの予測は現実に根ざしていますが、さらにファンタジーの領域に踏み込んでいます。

SF は見るのも読むのも楽しいですが、SF 作品の技術が実際に商品やサービスを向上させる部分と、単なるドラマ化の部分を認識することが重要です。

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1. 実際の影響はどこで発生しますか?

1. 意思決定ベースのチャットボット

最近の注目すべき進展が一つあるとすれば、それは意思決定ベースのチャットボットの開発です。航空会社からカスタマーサービス、小売業まで、あらゆる業界ですでに顧客とのやり取りのあらゆる段階でチャットボットが使用されています。

当然のことながら、メッセージング アプリの世界的人気国である中国は、チャットボット革命の最前線に立ち、自動化を通じて業務効率を向上させる可能性を示しています。たとえば、メディカルブレインであるメロディーは、医師のために情報を収集し、時にはアドバイスを提供する AI ベースの医療アシスタントです。現在カスタマーサービス業界で使用されている情報収集ロボットと同様に、メロディーは患者が自分の問題を説明するのにかかる時間を減らし、助手、看護師、または他の医師に同じことを繰り返し説明しなければならない可能性を減らすことができます。

他の業界、特に旅行業界もこの傾向に追随し、チャットボットを使用して、顧客がどこに旅行したいか、ルームサービスで何を注文したいか、次に何色の服を購入したいかなど、基本的な顧客情報を収集しています。

2. パーソナライズされたアシスタントアプリ

チャットボットは、大勢の人々に提示されると否定的な特徴を拾い上げる傾向があるのは驚くべきことですが、はるかに小さなサンプルから「学習」する場合は、まったく別の話になります。 X.ai から 24Me まで、シンプルなパーソナライズされたタスクを完了し、予測分析を使用してユーザーの生活を簡素化できるパーソナル アシスタント アプリが数多く登場しています。ただし、パーソナル アシスタント アプリは音声コマンドよりもチャット形式で最も効果的に機能することに注意する必要があります。来年は、シンプルでニッチなチャットベースのパーソナライズされたアシスタントの採用がますます増えていくでしょう。

まだ達成されていないこと

1. クラウドソーシングによる機械学習チャットボット

多数のユーザーとやりとりすることで学習するチャットボットは、厄介なほど人間的な特性を帯びる傾向があります。たとえば、Turing Robot は、中国語の音声認識の精度が 94.7% であると主張するオープン プラットフォームです。しかし、同社は最近、チャットボット「BabyQ」の一部の質問と回答に問題が生じ、トラブルに遭遇した。機械学習チャットボットが一般大衆に導入されるにつれ、こうした恥ずかしい事態は常に存在する潜在的な落とし穴であり、Tay を忘れてはなりません。

チャットボットは、情報の収集、適切なエージェントへのユーザーの誘導、ユーザーによるセルフサービスなど、非常に目標指向的な状況で使用される場合、完璧になる可能性があります。しかし、チャットボットに（ユーザーから学習する）過度の自律性を与えると、機械には見たくない人間的な特性が現れる傾向があります。

2. 自然言語処理/理解

一部のチャットボットは、ユーザー入力への応答に基づいて、一種の決定木を通じてユーザーを誘導することに非常に長けていますが、音声認識処理はまだ成熟していません。 Siriは2017年に最も人気のある音声起動型仮想アシスタントとなったが、その利用は前年から17％減少し、月間アクティブユーザー数が730万人減少した。 Alexa のような家庭用仮想アシスタント システムの使用は増加していますが、これはシステムの自然言語処理機能の良い例を反映しているというよりも、新しいテクノロジーであるためである可能性が高いです。

実際、Alexa は今年一年を通じて面白い事故に悩まされてきました。昨年1月、あるビデオでは、子どもがアレクサに「ディガー・ディガー」（歌）をかけてと頼むと、アレクサがポルノに関連する一連のキーワードを放送するという内容が紹介されていた。わずか数日後、ニュース記者が、6歳の少女がアレクサにドールハウスと4ポンドのシュガークッキーを注文したと報じ、そのニュース報道を聞いた多くのアレクサが同じものを注文するようになった。

面白い例はさておき、Alexa は最も優れた自然言語処理技術の 1 つであるにもかかわらず、実際には言語を処理できないというのが実情です。自動音声メニューは確かに改善されてきましたが、意図を理解するという点では AI は依然としてチャットボットに遅れをとっています。

16歳から24歳のうち、携帯電話で音声検索を使用しているのはわずか25％で、自宅にスマートスピーカーを持っているのはわずか7％です。これらの数字は間違いなく増加するでしょうが、現在のレベルが低いのには明らかな理由があります。音声認識技術は、話し言葉は言うまでもなく、地方のアクセント、背景雑音、同音異義語、固有名詞の認識に苦労しているのです。

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2018 年に何を期待できるでしょうか?

世の中には AI と正確に分類できる技術的進歩が山ほどあるが、ブレードランナーのクローンには遠く及ばない。セックスドールに関するいくつかの記事が巻き起こした批判にもかかわらず、たとえ望んだとしても、近い将来にこのレベルの AI を実現することはできないというのが現実です。 Alexa はあなたの声を理解できるかもしれないが、映画「her」に出てくる人間の真似のレベルにはほとんど到達できない。しかし、私たちは2049年に注目し続けます。

現時点では、チャットボットの導入はほとんどの業界、特に自動化によって労働集約度を軽減できる業界では必須となっています。情報収集、セルフサービス、時間的制約のある通知（配送情報など）などの単純なタスクにチャットボットを使用しない企業は、大きな不利を被ることになります。カスタマー サービス業界はすでにこの転換点を超えています。インテリジェント チャットボットを使用していない企業は人的資源に何百万ドルも費やしているにもかかわらず、CSAT 評価が低くなることがよくあります。 2018 年には、この変化は航空会社、アクティビティ、プログラム、ホテル、保険などの業界で定着するでしょう。

音声認識技術は今後も進歩を続け、来年の今頃には（ブレードランナーによれば、チューリングテストに合格する機械アシスタントが登場するはずだが）、他のどのメディアよりも普及するレベルにまで進歩している可能性が高い。しかし、今のところ、その誇大宣伝は単なる誇大宣伝に過ぎません。チャットボットは成熟しましたが、AI全般にはまだ長い道のりが残っています。