③【書評】2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ【人工知能の5つの進化過程】

ベストセラー書籍「2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ」の著者ピーター・ディアマンディスは、将来様々な産業においてAIが応用されることを予測しています。

今までAIがどう進化してきたのかを学ぶことで、今後のAIの進化を予測しやすくなります。

そこで、人工知能による

「見る」
「聞く」
「読む」
「書く」
「知識の統合」

の5つの各機能がどのように進化してきたのかを学んでおきましょう！

2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ (NewsPicksパブリッシング)

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①【書評】2030年:すべてが「加速」する世界に備えよ【自動運転・空飛ぶ車・ハイパーループ】

ベストセラー書籍「2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ」の著者ピーター・ディアマンディスが予測するのは、空飛ぶ車やハイパーループ、ロケットがそこら中で人を運んでいるという未来です。しかしこれらの技術すら無効にする、アバターによるロボ...

②【書評】2030年:すべてが「加速」する世界に備えよ【指数関数的なテクノロジーの進歩】

ベストセラー書籍「2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ」の著者ピーター・ディアマンディスが予測するのは、量子コンピューティングによる、指数関数的なテクノロジーの進歩です。既に「ムーアの法則」の進歩スピードは鈍化してきており、次はロ...

人工知能の進化の仕方

人工知能は常に進化を続けています。どのように進化しているかと言うと、ビッグデータを活用して進化しているから成長スピードが早いのです。例えばショッピングサイトの Amazon で自分が欲しいと思っていた商品を提案してくれたりする機能こそが AI によるものです。AI が最も威力を発揮できるのは、人間では全く気づかないような情報同士の関連性を見つける能力にあります。

具体例を挙げると、大量に Facebook や Twitter やブログなどに投稿されている犬の動画や写真は、実は AI による画像認識技術や状況識別能力などを向上させるのに適したものです。これらの情報が増えるほど、人工知能はより優れたものになります。

他にもビッグデータが人工知能の進化に寄与している例を挙げると、例えば Facebook で多くの人が「いいね」や「悲しいね」などをクリックすることにより、 AI は感情を理解するようになり進化します。異なった見方をするならば、 SNS は他人の幸せそうなところばかりを見せることで人間を落ち込ませているツールだ、などと社会的に批判をされることもあります。

しかしそれとは反対に、実は SNS はビッグデータにより人工知能を、より賢く、優れたものにパワーアップさせているツールでもあるのです。

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④【書評】2030年:すべてが「加速」する世界に備えよ【5Gネットワークとセンサーの進化】

ベストセラー書籍「2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ」の著者ピーター・ディアマンディスは、5Gネットワークの台頭やセンサー技術の向上により私達の生活が一変することを予測しています。 IoTデバイスが社会へどう浸透するのか、ロボット...

人工知能の5つの進化過程

では、今後人工知能がどう進化していくのかを予測するためには、これまでの人工知能の進化の過程を振り返って、深く理解する必要があります。

具体的に言うと、人工知能の専門家たちは、人工知能を産業に応用するための分析を行う時には、人工知能による

「見る」
「聞く」
「読む」
「書く」
「知識の統合」

の5個のタスクに分割します。

2021年の現段階で、今後はどのように人工知能が進化していくのかを予測するためには、この五つのタスクの歴史を一つずつ理解することが重要です。

見る

まず一つ目の人工知能による「見る」という機能は、様々なイノベーションが長きにわたって試されており、それによって多くの情報が蓄積されてきました。

例えば1995年は人工知能が、はがきや手紙などに記載された郵便番号を読み取れるようになりました。

そして2011年には、43種類の交通標識を、人間を上回る99.46%の精度で認識できるようになりました。これら一時停止や徐行などの道路標識を認識する技術は、後に発展する自動運転車において不可欠な機能でもありますね。

そして2012年にはネコや車、鳥・花など、複数の1000種類以上に及ぶ画像の分類を人間が行うよりも優れた能力を、AIは獲得するようになりました。

次の年の2012年には、このような画像認識のAI技術は100人以上の人々の中から、特定人物を認識したり、遠方から人の唇の動きから、何を言っているのかを読み取ったり、細かい表情などを元に、その人がどんな感情を抱いているのかを読み取れるようになりました。つまり、2011年に道路標識を読み取れるようになったかと思いきや、翌年には動いている人の言動まで読み取れるようになったということですので驚きですね！

さらにこの頃には、ドローンを飛ばしている際に、たとえ木々などが生い茂っている場所であったとしても、その森林を走り抜けている人を追跡できるようになりました。これは高い画像認識技術に到達したということです。

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聞く

次に人工知能による「聞く」という機能の進歩は、 Amazon Echo や Google Home 等のスマートスピーカーで、その便利さを実感してる人は多いことでしょう。Google Homeを使えば、例えば YouTube を再生している際に、以下の動画にもあるように、音声で指示すること一時停止や巻き戻しなどができます。

Google ホームのスマートスピーカーに常時 ON の状態で、ユーザーが発声するのを常に待機して聞き取っています。他にも、自宅に Google Home があると、電卓機能を口頭で使用できたり、口頭で簡単なGoogle検索ができて調べ物をすることができます。

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これは人工知能による「聞く」技術の向上によるものです。

読む

次に「読む」という機能も科学的に進歩しました。具体的に言うと、iPhone や Android 端末で読み上げ機能を使用し、ICレコーダーで読み上げ音声を録音することにより、 Amazon Kindle の電子書籍が、たちまちオーディオブックに早変わりします。つまり人が朗読するオーディオブックとほぼ同等のオーディオブックを、自作で安価に作成できるようになったのです。

Kindle読み上げ音声をICレコーダーで録音しオーディオブック化する方法について、詳しくはこちらの記事をご覧ください。

Kindle読み上げ音声をICレコーダーで録音しオーディオブック化

Kindleの読み上げ機能とICレコーダーの組み合わせることで、オーディオブックを作成しました。その結果、あまりの便利さに感動したので、オーディオブック化の手順や注意点などについて共有します。オーディオブックのファイルサイズが大きすぎて...

書く

そして人工知能による「書く」という機能に関しては、 AI 技術を用いて、人間が全く手を下さずに記事を作成できるようになりました。例えば雑誌フォーブスは、企業レポートや野球記事を AI に書かせているといいます。

また Google ドキュメントを用いて文章を作成する際に、人間が誤った文章、漢字の文字などを入力してしまうと、瞬時に訂正文の候補を提案してくれます。また日本では2016年に、日本経済新聞が主催する星新一賞において、 AI が作成した小説が選考に残りました。

人工知能創作小説、一部が「星新一賞」1次審査通過 - 日本経済新聞

人工知能（AI）による小説の創作に取り組んでいる研究者らは21日、第3回日経「星新一賞」（日本経済新聞社主催）に応募した4作品についての報告会を東京都内で開いた。作品の一部は1次審査を通過。研究者が作品の内容や文章の生成に使った仕組みなどを...

知識の統合

そして最後に、人工知能による「知識の統合」に関する機能は、チェスや囲碁の強さに当てはめて説明していきます。

チェス

1997年には、IBMが開発したチェス専用のスーパーコンピュータ「ディープブルー」が、当時のチェスの世界チャンピオンであったガルリ・カスパロフを倒し勝利しました。

なお、ガルリ・カスパロフは以下のようにものすごい人です！

ガルリ・キーモヴィチ・カスパロフは、アゼルバイジャンのバクー出身の元チェス選手。15年もの間チェスの世界チャンピオンのタイトルを保持し続けた人物。1948年にFIDEによる選手権制度が始まってからでは最長記録である。

出典:Wikipedia

一般的に言って、チェスの複雑性は10の40乗だと言います。10の40乗という計算方法は、10×10=100、そして100×100=10000、そして・・・という感じに40回掛け算を繰り返すということです。チェスがどのぐらい複雑なゲームなのかを分かりやすく説明すると、地球に存在する70億を超える人間たちが一度にペアを組んでチェスをスタートした場合であったとしても、全てのチェスの手を考え終えるためには、何兆年もかかるということです。しかし人工知能はそれを一瞬にしてやってのけたのです。

囲碁

人工知能による「知識の統合」に関する機能を、人工知能による囲碁の強さの進化過程に当てはめて理解しましょう。

アルファ碁

2016年は Google のアルファ碁が、囲碁の世界王者である李世ドルを倒しました。

李世ドルもすごい人であり、 Wikipedia によると以下の通りです。

李世乭[注釈 1]（イ・セドル、이세돌、1983年3月2日 – ）は韓国の元囲碁棋士。李昌鎬に次ぐ国際棋戦の優勝数回を誇り、2000年代半ばから2010年代前半における世界最強の棋士と目されている。兄は棋士・李相勲。

囲碁はチェスよりも複雑であり、10の360乗の計算が必要です。要するに、囲碁をAI にやらせるというのは、チェスとは比にならないほど複雑なわけです。それにも関わらず、 Google のアルファ碁は、囲碁を分析しつくし、 AI がやってのけてしまったのです。

そもそも、囲碁を打つ認知能力を持っているのは、コンピューターではなく人です。人が囲碁を打つための能力を身につけるためにかかった期間は20万年です。一方で、人が身に着けた能力を、人工知能はたった20年で達成してしまいました。つまり、人工知能は人間よりもすごいスピードで進化していることがわかります。

アルファ碁ゼロ

でもここで終わりではなく、人工知能は更に進化しています。アルファ碁が世界王者である李世ドルを破った2016年3月から数ヶ月経った後に、Google はアルファ碁の訓練方法をパワーアップさせて、「アルファ碁ゼロ」を発表しました。一世代前の機種であるアルファ碁は、機械学習を通じて、過去に人間が囲碁を打ってきた何千手を記録することにより、様々な囲碁の配置の最適な手段を学ぶことで成長しました。

しかし一方で、アルファ碁ゼロは当初入力されたデータはひとつもありません。だからゼロという名前がついているのです。自ら囲碁を打つと言う機械学習を通じてアルファ碁ゼロは成長し、アルファ碁ゼロが完成してからたった3日で、一世代前の機種であるアルファ碁を（100勝0敗で）倒すという偉業をやってのけたのです。