人工知能の第三の冬が来るのか？

人工知能については人々の想像力は尽きることがなく、小説や映画でも長い間最もホットな話題となってきました。人工知能について考えるとき、私たちがいつも思い浮かべるのは、アイアンマンと彼の AI アシスタント JARVIS（またはその代わりのフライデー）、『ベイマックス』のベイマックス、あるいはハイテクな大人向けテーマパーク「ウエストワールド」のイメージです。

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人工知能は生活の強力なアシスタントとして、これまで解決できなかった問題点を長い間解決してきましたが、現在の技術開発の状況では、人間の能力を超えるヒューマノイドロボットはまだ実現できていません。では、ヒューマノイドロボットの誕生を妨げているものは何でしょうか?

まず、人工知能の歴史を簡単に振り返ります。

人工知能の分野は1956年にダートマス大学の会議で正式に発表され、「人工知能」という専門用語が生まれました。 1956年から1974年にかけて、大学や政府機関は人工知能の分野の研究に多額の資金と資源を投入し、幾何学や代数などの問題を解くためのさまざまな種類のコンピューターが雨後の筍のように出現しました。この時期の成功により、人々は人工知能に対して過度に楽観的になり、期待が高まりすぎました。しかし、当時の技術とハードウェア設備は新しい人工知能の発展に追いつくことができず、1974年に人工知能は初めての寒い冬を迎えました。

冬は1980年代まで続き、エキスパートシステムの台頭と、スーパーコンピューティングのパワーと人間の知能を備えたコンピュータを開発するための日本の8億5000万ドルの取り組み（第5世代コンピュータプロジェクトとしても知られる）で終わりを迎えた。日本は長い間、ヒューマノイドロボットに魅了されてきた。最も有名なのは、高度な人工知能システムを搭載したヒューマノイド飛行機械を描いた1979年のSF映画『ガンダム』だ。オリジナルの『攻殻機動隊』のマンガも1989年に初めて出版されました。英国政府も日本に対抗するため、同時期に人工知能の分野に再び投資した。

この時期に、コンピュータハードウェアは繁栄しました。ここで言うコンピューターとは、日常生活で使われる普通のコンピューターではなく、インターフェースがなく、コードだけの、専門家が使うコンピューターを指します。 1987 年、Apple と IBM の両社は、プロ用コンピュータよりも優れたパフォーマンスを発揮する独自のデスクトップ コンピュータ (現在使用されているものと同様のもの) を開発しました。これにより、5億ドル規模のエキスパートシステム業界が崩壊し、第2次AIの冬が到来しました。

1997年にIBMのディープ・ブルーがチェスチャンピオンのガルリ・カスパロフを破って初めて、人々は人工知能の威力に目覚めた。同時に、テクノロジー業界はドットコムバブルに直面していました。人工知能への資金は枯渇した。しかし、機械学習はハードウェアデバイスの進歩により進歩し続けています。コンピュータの処理能力と保存能力が飛躍的に向上し、企業は膨大な量のデータを保存および処理できるようになりました。多くの企業や政府機関が、さまざまなアプリケーションに AI を大規模に適用することに成功しています。

2011年、IBMの質問応答システムWatsonが、アメリカのクイズ番組「Jeopardy!」で前回優勝者のブラッド・ラターとケン・ジェニングスを破った。 Alpha GOは2016年と2017年に、それぞれ九段の囲碁選手イ・セドルと世界チャンピオンの柯潔を破った。

過去 15 年間にわたり、Amazon、Google、その他の企業は機械学習を活用して大きな競争上の優位性を獲得してきました。これらの企業は、ユーザーデータを処理して消費者の行動を理解するだけでなく、コンピュータービジョン、自然言語処理、その他多くの AI アプリケーションにも注力しています。

数十年にわたる研究の結果、人工知能の急速な発展は次の 4 つの側面に起因すると考えられます。

1. ムーアの法則 – AI 研究が始まって以来、コンピューターの処理能力は約 2 年ごとに 2 倍になり、ビッグデータや複雑なアルゴリズムを処理できるようになりました。わずか 2 年で、Google は Alpha Go をアマチュア囲碁プレイヤーから世界チャンピオンに育て上げました。さらに、アルファ囲碁の新しいバージョンは、イ・セドルを破った以前のバージョンの10分の1の計算リソースしかありません。

2. ビッグデータ – 機械学習は大量の生データに依存します。世界のデータの90%は、過去2年間だけで生成されました。

3. 資金調達 - AI がより広く使用されるようになるにつれて、ベンチャーキャピタルやエンジェルファンドが次のユニコーンを見つけることを期待して AI 研究に資金を注ぎ込んでいます。

4. アルゴリズムの複雑性 – 研究と資金提供により、ニューラル ネットワークと認知コンピューティングを活用するためのアルゴリズムがますます高度化しています。

人工知能の発展は鈍化し、人工知能の第三の冬を迎えようとしていると多くの人が考えています。強い人工知能においては大きな進歩は遂げられていないと考える人がいる一方で、現在企業が弱い人工知能の研究に重点を置いていることが、人工知能業界全体の発展を阻害していると考える人もいます。現在の人工知能研究は集中しすぎていて社会に有害だと批判する人もいます。

しかし、現在の株式市場は、Apple、Google、Amazon、Facebookなどの企業が独占しています。人工知能の第三の冬が本当に来れば、人工知能業界が停滞するだけでなく、世界全体が次の経済危機に直面することになります。