人工知能（AI）の社会が来る

ここ数年、人工知能の話題に事欠きません。

 

ターミネータの世界、シンギュラリティ、陰謀論、

SFの世界だったAI（人工知能）は、何といっても面白い話題です。

 

ただし、世界の投資家のマネー流入先を見ても、

GoogleやAmazon、Appleといった世界の巨大産業の動向を見ても、

まず間違いなくいえることは、

 

今後約10年以内にAI（人工知能）で社会構造が変わる

 

これは間違いありません。

 

では、どんな社会になるのか。

どんな産業に応用されるのか。

現在のAI（人工知能）技術が、今後数年でどう応用されるのか。

 

技術面を中心に、それを見ていきます。

 

 

人工知能（AI）の第3次ブーム

人工知能には、3つのブームがありました。

第1次ブームは、1960年代。

第2次ブームは、1980年代。

そして、現在の第3次ブームとして2010年代。

 

第3次ブームの特徴は、ズバリ

 

ディープラーニング（Deep Learning）

 

という画期的なイノベーションが起きたことが非常に大きいです。

 

いままでは、コンピューターには「犬」と「猫」の画像の区別がつきませんでした。

 

しかし、マシンスペックの向上と、90年代以降の急激なデータ蓄積、

そしてディープラーニング（Deep Learning）という新しい手法の発見により、

コンピューター自身が学習する新手法が光を放ち始めました。

 

ディープラーニング（Deep Learning）のミソは、

「犬とは、四本足の動物である」

「犬とは、眼が2つある」

…

みたいな、膨大な情報を人間がわざわざ書き込まなくていよいという点にあります。

 

人間の暮らす世界のすべての物事について、

一つ一つ定義を書き続けること、

これは、無限に終わらない作業です。

（20年以上書き続けているプロジェクトもありますが、もちろん終わりが見えていないそうです）

 

ディープラーニング（Deep Learning）の特徴

ディープラーニング（Deep Learning）では、

コンピューターが自分自身で、その「何らかの対象」を「学習」によって把握できます。

内部的には、自分でクイズをやっています。

自分で緑のマーカーを引いて、赤シートで隠して答え合わせするようなことを何万回と繰り返すことで、

対象を把握するのです。

 

これによって、今まで人間が

「◯◯とは、〜だ」

という情報を教えこまなければならなかったものが、

自律的に対象を捉えるように成るのです。

 

対象を捉えた段階では名前はついていません。

そこは、人間が後付して教えます。

これにより、

コンピューターが「認識」をすることが出来るようになった。

 

これが最大のディープラーニング（Deep Learning）のメリットとなります。

 

つまり、対象を認識できるようになると、

あらゆる産業に応用ができるようになります。

 

人工知能（AI）を応用できるもの

特に注目されているのは、防犯・警備のシステムです。

なぜなら、「認識」に長けたことから分かるように、

「異常検知」や「発見」そのものが強みとなるからです。

 

また、昔のロボットは、自分自身で積み木をすることができませんでした。

というのも、自律的にピース（対象）を「認識」することが出来なかったからです。

ディープラーニング（Deep Learning）によって、パーツや対象を認識できるようになると、

およそ多くの作業に応用することが出来ます。

具体的に期待されているものの代表例として、建機や農機が挙げられます。