人工知能と機械学習 – これらの流行語を理解していますか?

2017 年現在までに最もよく使われている流行語は人工知能 (AI) と機械学習 (ML) ですが、その使用範囲がデータ分析、自動運転、サイバーセキュリティ、モノのインターネット、マーケティング、デジタル アシスタント、そしてそれらすべてを統括するビッグ データなど、幅広い分野に及んでいることがますます明らかになっています。

ベテラン分析会社SASは、人工知能という用語は実際には誤った用語であり、少なくとも現時点では、そのアルゴリズムだけがインテリジェントであると指摘した。同社の最高技術責任者オリバー・シャーベンバーガー氏は、「人工知能」という言葉は流行り言葉のように聞こえるが、それは人間の知能の幻想に過ぎないと述べた。

「AIは特定の一連のタスクを人間のような方法で実行します。人間の知能には創造性、革新性、感性、道徳心、直感、状況認識、偏見、間違いからの学習などの特性がありますが、これらはAIが短期間で実行することはできません」と彼は述べた。

彼の言う通り、AI が現在できることは、プログラムされた知識や学習した知識を使用してそれに応じて反応するディープラーニングだけです。 iTWire は ASI Solutions のゼネラルマネージャーである Nathan Lowe 氏と会談し、両者は AI と ML について詳細な意見交換を行いました。ロウ氏は 1999 年から ASI に勤務し、2015 年 5 月に MD に就任しました。

世界がAIに目覚めた経緯

1960 年代と 1970 年代には、『宇宙家族ロビンソン』のロボット、『スタートレック』のコンピューター、そしてキューブリックの『2001 年宇宙の旅』の HAL がそうでした。しかし、これらは依然として、真の人工知能ではなく、コンピューティング デバイスとして広く認識されています。しかし、今日、Siriに大きくなったら何になりたいか尋ねると、彼女は「スタートレックのコンピューターになりたい」と答えるでしょう。

2011年、テレビのクイズ番組「Jeopardy」の元チャンピオンであるケン・ジェニングスとブラッド・ラターの2人が、IBMが開発した人工知能コンピュータシステム「ワトソン」と対戦した。元チャンピオンの二人は自信を持ってリングに上がったが、ワトソンに惨敗し、IBMの高度な科学とコンピューティングの専門知識を遺憾なく証明した。同時に、これは AI の可能性を初めて実証したものでもあります。

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昨年末、サンフランシスコのウーバー利用者が、自分たちを乗せて目的地まで運んでくれた自動運転車の行動を称賛した。この車はセンサーとカメラを搭載し、機械学習を使ってハンドル操作、加速、ブレーキ、車線変更の仕方を学習していた。

AI/MLはどこに向かっているのか?

実際、AI と ML には違いがあります。

真の AI は、パソコンの発明や携帯電話の普及よりもはるかに大きなインパクトを生み出す可能性があります。これは人間の知性の現れであり、氷山の一角にすぎません。私たちには、人間の脳のようなニューラル ネットワークを構築できる計算能力がないのです。

それでは、私たちが考えていたよりもはるかに速いスピードでテクノロジーを進歩させている ML の現実という文脈の中で AI の進歩を考えてみましょう。私たちは、機械が要求に応じて事前にプログラムするのではなく、世界を観察して学習できるようにしたいと考えています。

今では世界中のあらゆるものが機械によって動かされています。テクノロジーの進歩により、今日のエンジニアはコーディングのパラメータ内で自律的に学習できるマシンを開発できるようになりました。これが機械学習です。明示的にプログラムすることなくコンピューターにタスクを実行する能力を与える予測モデルとアルゴリズムを作成することを目指しています。

これを説明する例は何でしょうか?

私たちの日常生活に機械学習の例はありますか? ええ、Google 検索エンジン、Amazon、Netflix、YouTube からの提案、さらには Facebook の友人からも機械学習が勧められています。これとは別に、ML が日常生活に組み込まれるもう 1 つの方法は、顔認識です。空港では、足にマークを付けて目の前のカメラを見つめ、ドアが開いてアクセス コントロールを通過するのを待ちます。

今日、エンジニアは基本的なレベルの人工知能を使用して機械学習を実装できます。機械学習では、明示的にプログラムすることなく、コンピューターが人間のインテリジェントなタスクを実行できるようになります。私たちの日常生活における AI の一般的な応用としては、Apple の Siri、コンピューター シミュレーション、クレジットカード詐欺の検出、チャットボットを使用したオンライン顧客サポート、セキュリティ監視などがあります。

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コンピュータのハードウェアとソフトウェアが急速に進歩するにつれ、ワトソンがテレビ番組「ジェパディ」で優勝し、日本のロボットが市場予測で人間に勝つなど、人工知能は人間の専門家の能力を超えつつあるようだ。これは、医療現場におけるミスや道路交通における事故の削減など、将来的にこの技術を活用する大きな可能性があることを示しているようです。

人工知能には、高速化、カメラ統合、正確な速度認識などの機能があり、機械が特定のタスクを人間よりもうまく実行できるようになります。しかし、これは人間が置き換えられたことを意味するものではありません。

ML の複雑さはどの程度ですか?

機械学習の基本技術は非常に複雑です。モデル、パラメータ、学習者の 3 つの部分から構成されます。

モデルとは、予測と識別を行うことができるシステムです。

パラメータは、モデルが意思決定を行うために使用する信号と要因です。

学習者は、予測された結果と実際の結果の差を観察してパラメータを調整するシステムです。

AIの複雑さとは何でしょうか?

人工知能ははるかに複雑であり、各プログラムは製品の目的によって大きく異なります。これらにはすべて、データ構造、入力と出力、学習システムという 3 つのコンポーネントがあります。

ここで、データ構造には、長期保存用と短期保存用の 2 種類の必要なデータ構造が含まれます。入力と出力はデータの中心となるソースです。センサーやダウンロードされたデータは入力の例です。学習システムの連合は、AI システムの最も重要なコンポーネントです。これにより、機械学習システムとテストの境界が提供されます。新しい情報を認識して学習する能力を提供し、人間とコンピュータの相互作用における協力と社会的知性を可能にします。

AIは近い将来私たちに取って代わるのでしょうか?

機械学習と人工知能はどちらも便利な技術ですが、人間に取って代わる機械の台頭や、最近では機械が人間の仕事を奪うという暗黙の脅威など、倫理的なジレンマを引き起こすにはまだ長い道のりがあります。

ある分析では、2034年までに米国の仕事の47%が自動化され、ロボットが人間の雇用を奪う可能性があると結論付けられています。これは企業にとって素晴らしいニュースです。なぜなら、ロボットは給料も休憩も必要なく、毎回見事に仕事をこなすことができるからです。

しかし、テクノロジー業界の中には、AI によって人々が生活を楽しみ、知能を活用してより多くのことを達成できるようになると考える人もいます。これらは、人間が単調で退屈な作業を排除するのを助け、創造的な仕事や他の興味深いことに費やす時間を増やすことを可能にします。それだけでなく、人々はこれらの他の活動から収入を得ることもできます。

人工知能と機械学習の世界に生きる多くの人々は、機械が故障したらどうなるのか疑問に思います。誰のせいになるのでしょうか。プログラマーでしょうか、それともエンドユーザーでしょうか。機械が高度な社会的知能を備えていないとしたら（少なくとも今のところは）、複雑で倫理的な決定をどうやって下すのでしょうか。

フューチャー・オブ・ライフ研究所所長マックス・テグマーク氏は次のように述べている。「私たちが文明について愛しているものはすべて知性の産物です。したがって、AI を使って人間の知性を高めることは、テクノロジーを有益な方向に進め続ける限り、文明の繁栄につながる可能性があります。」

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「人間が機械と会話できるようにする」チューリングテストはどうでしょうか?

会話システムは、多くの SF 作家や技術者が夢見る音声インターフェースです。しかし、人工知能と機械学習の進歩により、音声会話システムはより実用的になりつつあります。 Apple の Siri、Microsoft の Cortana、Amazon の Alexa や Echo など、音声インターフェースが音声を検索コマンドに変換できるプラットフォームは数多くあります。

また、曲のプレイリストや買い物リストを管理したり、情報を素早く見つけたりするスキルも備えています。こうした会話型システムの将来は家電製品の制御であり、これはすでに一部の大型家電製品で実現されています。

ビジネスでは、これらの会話型音声インターフェース (チャットボット) により、ユーザーとシステムが有意義にやり取りできるようになり、ビジネス慣行が簡素化されます。企業は、消費者とのブランドコミュニケーションを強化するための新しい革新的な方法を常に模索しています。消費者との新しいタッチポイントは、関係性を重視し、非常に個人的で会話的なものになります。

小売業者や一部のテクノロジー企業は、機械学習、自然言語処理、リアルタイムオペレーターの強力な組み合わせを通じて、チャットルームを通じて会話システムを拡張し、顧客サービス、販売サポート、その他の商取引関連機能を提供することに取り組んでいます。

今日では、モバイル メッセージング、音声会話システムの普及、人工知能と機械学習の進歩により、新世代のツールにより、企業やブランドは顧客とより速く、より良く、より安価にコミュニケーションをとることができるようになりました。