teacup. [ 掲示板 ] [ 掲示板作成 ] [ 有料掲示板 ] [ ブログ ]

 投稿者
  題名
  内容 入力補助画像・ファイル<IMG> youtubeの<IFRAME>タグが利用可能です。(詳細)
    
 URL
[ ケータイで使う ] [ BBSティッカー ] [ 書込み通知 ] [ 検索 ]

スレッド一覧

  1. 二紫会経済学(1)
スレッド一覧(全1)  他のスレッドを探す 

*掲示板をお持ちでない方へ、まずは掲示板を作成しましょう。無料掲示板作成


ココロとカラダの健康(春の甲子園、大阪決戦)

 投稿者:1976年 臼井  投稿日:2017年 3月30日(木)16時38分54秒
返信・引用
  ご存知の通り、甲子園の決勝で履正社VS大阪桐蔭が実現することとなりました。夏の甲子園では、絶対に実現しない同一府県決戦となります。

大阪府民としてどちらを応援するのか悩ましいところですが、履正社高校は自宅から車で5分程度の所にあり、豊中市民としてこちらを応援することになりそうです。
 
 

連  絡

 投稿者:二村重博  投稿日:2017年 3月29日(水)10時49分51秒
返信・引用
   今週は、シリーズ「うつりゆく時代」の書き込みを休みます。 二村
 

花を愛でる(65)

 投稿者:73年度生山崎博之  投稿日:2017年 3月26日(日)15時54分6秒
返信・引用 編集済
  ワサビ(山葵)栽培発祥の地は静岡市の有東木(うとうぎ)だと言われております。

駿府に住んでいた家康は、有東木のワサビの味の良さとその葉の形が徳川家の家紋に似ていることから大層気に入り、その栽培方法を門外不出としました。そんなことからか現在でもワサビの生産量は静岡県が日本一。県民にとっては親しみ深い食材です。
先日、オヒタシにして食べてくださいと、ワサビの花を頂きました。とても可愛らしい花なので、半分は食用に半分は観賞用にして楽しみました。
 

うつりゆく時代(8)人工知能AIとはなにか? ③

 投稿者:二村重博  投稿日:2017年 3月25日(土)16時18分58秒
返信・引用
   前々回はAIの技術的側面の歴史と将来を、前回はAI時代を仕事と教育という視点から概観してきました。今回は、AI時代の問題点とその対策について見てみます。そのために、以下の文献を参考にしました。
 西田豊明「経済教室 人工知能の光と影 上」『日本経済新聞』2016年9月6日
 西垣 通「経済教室 人工知能の光と影 下」『日本経済新聞』2016年9月7日
 「人工知能を愛せますか?」『朝日新聞グローブ』2017年1月8日

(6)人工知能AIの時代の問題点
 西田豊明京都大学教授は、AIの負の側面として懸念されてきたいくつかの問題点を列挙していますので、以下それに沿ってまとめてみます。
 (ⅰ) AIの安全性と制御可能性の問題
 AIが大量のデータを使って操作されても、多様で予測困難な現実世界のあらゆる状況を適切に把握しているという保証はないこと、またAIが暴走して、人間の管理能力を超えた事態を引き起こすのではないかという、不安の問題です。
 AIの気になる点は、AIがなぜそのような答えを出したのかということが人間にはわからない点と、集められたデータにバイアスがあれば結論が違ってくるという点です。予測や分析に使うビッグデータには、例えば、医師は男性、看護士は女性というようなバイアスがあり、古いデータほどそれが大きく、また白人と黒人のようなバイアスもあり、どの母集団からデータを集めるかで人権侵害を起こす可能性もあります。

 (ⅱ) AIによる日常生活のリスク増加の問題
 情報収集のための大量の質・量のセンサーネットワークとAI技術を用いた解析技術が広がることで、プライバシーやセキュリティなどの権利や保護が奪われるのではないかという、不安の問題です。「物質・エネルギーによりわれわれの住む物理世界に作用する従来技術と異なり、AIは情報を通じて人間自身の心的世界に作用する。このため客観的にとらえたり、人間社会から切り離して実験したりすることを困難にしている」(西田、上掲論文)からです。

 (ⅲ) AIによる失業の問題
 これまで人間がしてきた専門的な仕事の多くを、AI 技術はより高度に、高速に、低価格で実現できるので、大規模な失業が生じるのではないかという問題です。
 IT化など1990年代以降に起きた技術進歩は、高度な頭脳労働に従事する人や、資産のある人を豊かにしてきましたが、仕事を奪われた人も出るなど社会の二極化を生んできました。そのため、マサ―チューセッツ工科大(MIT)経営学教授のエリック・ブリニョルフソンは「AIによる生産性の向上が、幅広い階層の所得増につながる仕組みをつくることが、経済全体にとって非常に大切だ」(『朝日新聞グローブ』5頁)と話しています。

 (ⅳ) AIによる自律兵器の開発の問題
 AI技術を使って、道徳的責任能力のある人間の介入なしにAIが自律的に攻撃目標を定めて人を殺す兵器が作られるのではないかという問題です。
 MIT教授の宇宙物理学者、マックス・テグマークは、「人の知を超える『超知性』の可能性が見えてきた。人類発展の大きな機会だが、方向を誤れば、原子力と同様、災いのもとになる」(『朝日新聞グローブ』2~3頁)と言い、テグマークたちは、人の遠隔操作も必要としない自律型AI兵器の開発禁止を訴えています。

 (ⅴ) AIによる人間社会の衰退の問題
 AIの進展により、人間力や社会力が衰えるのではないかという問題です。
 産業革命は、人類の生活を豊かにする一方で、負の側面も生み出してきました。多くの人間が都市に流れ、劣悪な環境で働き労働者階級が誕生し、共産主義やファシズムも起こってきました。そして人類が福祉や教育などの社会制度を変えるのに100年かかりました。
 AI革命によっても、職を失う人が出る、富の分配の不公平が起こる、などの問題が出てきます。これらを解決するためには社会制度の変化が必要になります。またAIがどのように行動するかのルールを決める必要もあり、この倫理的な問題をどのように解決するかという課題もあります。AIは人類を幸せにするのか、不幸せにするのか、注意深く見守る必要があります。

 こうした不安の背景にあるものは、個人が得る情報の背後にはAIがあり、社会はAIを操作する人、製造販売する人、研究開発して作る人など多くの社会の構成員によって動いていますが、AIが高度化してそれぞれの構成員がAIを掌握できなくなって想定を超えた事態が生じたとき、誰がその損失や責任を引き受けるかという問題があります。また社会も、AIが適切に操作されているというガバナンスを維持できているかどうか、つまり人間の統治ができているかどうかという問題もあります。

(7)人工知能AIの問題点の解決策
 以上のようなAI時代の問題点や不安を解決するための具体的な取り組みも考えられてきました。西田氏はそのためには、AIにかかわる人たちに「一定の職業倫理に従うことを求める必要がある。さらに、社会全体がリテラシー(知識)を共有するよう啓蒙するアプローチと、安全性や制御可能性を中心とする依拠可能なAIの設計開発技術の確立を目指したアプローチを併用することが第一歩となる」(西田、上掲論文)と言い、以下のような現在の取り組みを挙げています。
 日本: 人工知能学会が2014年に倫理委員会を立ち上げ、2016年6月に倫理綱領案を公開しました。そして、人工知能学会は今年の2月28日に人工知能の研究開発の「倫理指針」をまとめました。AI自身も学会員と同等に指針を守るべきだと定めたのが特徴で、策定に携わった西田豊明京大教授は「AIに市民権を与える未来を想定して盛り込んだ。ここまで踏み込んだのは世界でも初めてだ」(『日本経済新聞』2017年3月6日号)と話しているそうです。
 アメリカ: ボランティア団体FLIが2015年にオープンレター(公開書簡)という方法で世界中のAI研究開発者に、人間社会に有益なAI開発をすべきこと、自律兵器開発の反対の声明などを呼びかけました。また、アメリカ人工知能学会では2008~9年に今後100年にわたるAIの健全な開発を目指し「AI100」として活動しています。
 イギリス: 英工学物理研究会議(EPSRC)は人間の責任を明確化した5原則を提案しています。

 終わりに、西垣東京経済大学教授の見解を挙げておきます。西垣氏によれば、現在の第3次AIブームを起こしたのは「ディープラーニング(深層学習)」という技術ですが、これはパターン認識において有用であるがビッグデータの統計処理を行っているに過ぎないのであり、これを人間の脳における社会的・言語的な概念の処理と関係づけるのは困難だと言っています。つまり、AIの進化により人間の脳に近い機能を持つAIという思い込みが生じてしまいましたが、西垣氏はこれは完全な誤りだと言っています。したがって、先に述べたシンギュラリティ仮説や、汎用AI等の考え方は妄想であることになります。西垣氏の考え方を引用しておきます。
 「人間は論理機械でなく多細胞生物だ。だから人間の思考は論理矛盾を含んでいることも多いし、身体的な直観に支えられている。AIという機械知は過去のデータに基づくので、安定状態での作業効率は良くても、全く新しい環境条件には対応できない。生物は激変する地球環境の中で生き抜いてきた。この柔軟性こそ生命知の本質ではないか。
 よって大切なのは、自我を持つ汎用AIといった幻を追わず、実用的な専用AIの精錬にまい進することだ。応用分野は自動運転、農業、スマート工場など数多い。目ざすべきはAIではなく、『IA』つまり人知(インテリジェンス)の増幅器(アンプリファイアー)なのである」(西垣、前掲論文)。
 

老化防止

 投稿者:73年度生山崎博之  投稿日:2017年 3月25日(土)08時51分39秒
返信・引用 編集済
  小生が通っているスポーツクラブには体脂肪やら筋肉量を計って肉体年齢を教えてくれる機械があり、概ね一ヶ月に一回測っています。昨年は実年齢61歳に対し、肉体年齢は56歳を保っていました。しかし、先月62歳の誕生日を迎えた後測ってみると、肉体年齢もしっかり1歳齢を取り57歳になっておりました。
この機械の信頼性が高まると同時に、肉体の衰えを実感します。肉体が衰えるのは仕方がないにしろ脳の老化は恐怖です。以前にも書いたことがありますが、毎日何十万個の脳細胞が死滅していく中、脳細胞(記憶をつかさどる海馬)を再生させる方法があります。それは、例えば歌詞をすべて覚えてカラオケでは字幕は見ないで歌う等、丸暗記に挑戦することだそうです。
この話を知ってから、般若心経や教育勅語の丸暗記に挑戦してきました。そして肉体年齢57歳になった今、思い立ったのが歴代天皇の名前を全て覚えること。今上天皇が第125代目ですので文字数でいえばそれほど多いわけではないのですが、これがなかなか難しい。

誰か一緒に挑戦しませんか?
あ、二村先生には坂本冬美の歌詞をフルコーラスで十曲ほど丸暗記をしていただければ、と。
 

Re: うつりゆく時代(7) 人工知能AIとはなにか? ②

 投稿者:1976年 臼井  投稿日:2017年 3月19日(日)15時44分14秒
返信・引用
  > No.3807[元記事へ]

二村重博さんの発言へのリプライです。

二村先生の書き込みを簡略化すると、現在の職業は「コンピュータへ指示するグループ」「コンピュータから指示されるグループ」の2つに分類されており、AI時代の到来とともに、「AIへ指示するグループ」「AIから指示されるグループ」「どこへも指示せず、どこからも指示されないグループ=失業」の3グループに分類されると解されます。

書き込みにありますように「教育のあり方又はその選択」がおおきく人の将来を決定づけます。文中の「人に求められるのは創造性やコミュニケーション力を高め、より付加価値のある仕事をすることだ。」には、より広く音楽、美術、文学やスポーツも含まれると考えられます。
従来型の知識偏重型の教育を選択した人間と創造性・協調性を重視した教育を選択した人間とでは、それぞれの将来は大きく異なってくると考えています。

それにしても「10~20年後には日本の労働人口の49%がAIやロボットなどに置き換えられる」に対して「日本の生産年齢人口は2050年までに40%弱減少する」と見込まれています。時期に多少のズレがあるとは言え偶然にしてはよくできた話で、これも「神の手」なんでしょうか?



>  前回は、人工知能AIの進歩の技術的側面を中心に、AIの歴史と将来について概観してきました。今回は、AIの時代とはどのような時代であるのかを見てみたいと思います。
> そのための参考文献としては、以下のものを利用しました。
>  「人工知能を愛せますか?」『朝日新聞グローブ』2017年1月8日
>  「社説 AIで日本を強く」①~④『日本経済新聞』2017年1月9日~1月17日
>
(以下、省略します)
 

うつりゆく時代(7) 人工知能AIとはなにか? ②

 投稿者:二村重博  投稿日:2017年 3月18日(土)20時35分42秒
返信・引用
   前回は、人工知能AIの進歩の技術的側面を中心に、AIの歴史と将来について概観してきました。今回は、AIの時代とはどのような時代であるのかを見てみたいと思います。
そのための参考文献としては、以下のものを利用しました。
 「人工知能を愛せますか?」『朝日新聞グローブ』2017年1月8日
 「社説 AIで日本を強く」①~④『日本経済新聞』2017年1月9日~1月17日

(4)人工知能AIの時代と職業
 2015年の野村総合研究所とオックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授らの調査によると、10~20年後には日本の労働人口の49%がAIやロボットなどに置き換えられる可能性があるそうです。この調査結果によると、一般事務員や受付係、建設作業員など、ルールに従って作業する職業は置き換えられる可能性が高く、教師や保育士、観光バスガイドのように他人との協調が求められる職業や、映画監督やミュージシャンなど、芸術に関わる職業は置き換えられる可能性が低いとされています。
 つまり、エリック・ブリニョルフソンMIT教授によると、AI時代には、記憶やマニュアル重視の仕事、繰り返しの単純作業がなくなり、創造力や人と人とのつながりを重視した仕事の重要性が増すということです。『朝日新聞グローブ』は以下のような例を挙げています。
  専門家と企業や消費者を結ぶマッチングビジネス。
  アメリカの医療ベンチャー、アイオラヒエルスは自宅から通院する患者と医師や看護師を
  つなぐ「ヘルスコーチ」という職種を作った。
  日本のベンチャー、フロンテオが開発したAIは膨大なデータを利用して弁護士の判断を
  支える「相棒」になっている。
  リクルートホールディングスの石山洸は、AI時代に必要とされる仕事は
  「データを集める」「アルゴリズムを開発する」「AIを自分のサービスと接続する」
  の3種類に分類されると指摘する。
 また、AIの影響はあらゆる産業に及び、電子情報技術産業協会(JEITA)では世界のAI関連市場は今後10年で30倍以上になると予測しています。そのため「サービスやソフト、ロボットなどを通じ、交通や物流、小売り、医療といった幅広い業種で構造変化が進む」(『日経』社説、①)と予測されます。日経は以下のような具体例を挙げています。
  IBMはAIを医療に応用する。
  アマゾン・ドット・コムのレジで会計が不要なコンビニ店の計画。
  キューピーは食品の製造ラインで異物や不良品がないかをAIで検査。
  静岡県湖西市の農家は収穫したキュウリを等級別に仕分ける自動装置を試作。
  セコムは身体データなどをAIで分析し健康な暮らしを助言するサービスを検討中。
 さらに日経の社説では、日本には自動車や工作機械、空調など世界的にシエアの高い企業が多くあるので、AIを駆使すれば他ではまねのできないユニークなサービスを生み出せるし、「高品質なものづくりや、きめ細かなサービスも日本が世界に誇れる強みだ。熟練や匠(たくみ)の技といった暗黙知は数値化や体系化が困難だったが、AIに学ばせればロボットや自動化システムなど形のある製品にできる」(『日経』社説、①)として、産業競争力を高める好機だと主張しています。
 一方、AI時代には新しいライバルの登場や異業種からの参入などで競争が激しくなるので、企業は環境の変化やスピードに対応できる組織が必要です。そのためには、他企業や大学など外部との協業が必要になります。社内で育てる時間がないので社外から人材を確保する必要もあります。このようにして生産性を高める努力が必要になります。日経は「AIに人が仕事を奪われる懸念はある。代替可能な仕事は代替されざるを得ない。人に求められるのは創造性やコミュニケーション力を高め、より付加価値のある仕事をすることだ。AIの普及をピンチでなくチャンスとしたい」(『日経』社説、②)と提案しています。
 さらに日経は、ITには音声入力や画像認識、対話などできる特徴があるので、高齢者支援や消費喚起に役立つと主張し、次のような例を挙げています(『日経』社説、③)。
  65歳以上が人口の4割を占める京都府南山城村ではAIによる高齢者の生活支援の実験が
  進んでいる。
  コンサルティングのアクセンチェアは人出不足の中で介護へのAIを利用したシステムを
  作る。
  NTTデータはロボットメーカーとともに対話のできるロボットを作成して高齢者の
  身守りを実験中。
  カラフル・ボードが開発したソフト「SENSY(センシー)」はAIが消費者の好みを学び、
  服や食品を提案する。紳士服のはるやま商事はこのシステムを入れて来店客を
  15%伸ばした。
  眼鏡専門店ジェイアイエヌは試着したメガネが似合うかどうかをAIが判断するサービスを
  始めた。
  日本ユニシスはAIを利用して店を紹介するシステムを作る。
  宅配便のヤマトホールディングスは効率的な配送ルートづくりにAIを使い始めた。
  牛丼の吉野家ホールディングスはAIによる勤務シフトを作成し店長の負担を軽減させた。
  NECは販売価格の迅速な変更ができるAIの開発。
 「人口減と人出不足、社員の高齢化が進むなか、行政や流通の生産性をいかに高めるか。課題の解決にAIが果たす役割は大きい」(『日経』社説、③)と結んでいます。

(5)人工知能AIの時代と教育
 人工知能と暮らす未来には、コンピューターを使いこなす人間が必要になります。イギリスでは、2014年からイギリスの幼稚園年長に当たる5~6歳児から「コンピューティング」の新科目を必修にし、これによってコンピュータープログラムを書くための「論理的思考」を養うことを目的にしているそうです。教員支援団体のサイモン・ハンフリーズは「以前の情報通信教育は、ワープロや表計算ソフトの使い方だけを教えていた。AIを使いこなすには、コンピューターの動き方、動かし方を根本から学ぶ必要がある」(『朝日新聞グローブ』5頁)と言っています。つまり、暗記や分析ではなく、人間にしかない創造性や他人と協調して働く力をはぐくむことが必要になってくることになります。
 知能とは何かについて、イングランド南部のキャンフォード・スクールの校長ベン・ベッシーは、「AIの発達で『考える』という人類の根源的な力が弱まる恐れがある。AIの言いなりで動く『奴隷』にならないように、多様な人間や考え方とであい、批判的に考察する機会を子どもたちに与えたい」と話しています。(『朝日新聞グローブ』5頁)
 また創造性については、現在の不毛な暗記を課している試験制度が問題だという意見もあります。さらにAIを教師役にすれば1対1の個別教育も可能になります。
 日本でも、2020年度から始まる新しい学習指導要領に向けての中央教育審議会の昨年末の答申では、人工知能の進化を念頭に「主体的・対話的で深い学び」を強調しています。
 また、「AIに必要な技術は従来のIT(情報技術)とは異なる。AIの性能を飛躍的に高めた深層学習(ディープラーニング)は、膨大なデータを分析して隠れた法則性を見いだす。統計学やデータ科学、人の言葉を機械で処理する技術などがそれを支える」(『日経』社説、④)のですが、これらの知識を持つ人材は多くはありません。日本の大学でデータ分析を学ぶ学生はアメリカの1/7、イギリス、フランスの半分、また世界の学術誌に載ったAI論文はヨーロッパが3割、アメリカ、中国が2割を占めるのに日本はわずか2%で、日経は「こうした状況に政府や大学、産業界は危機感をもつべきだ」(『日経』社説、④)と言って、次のような例を挙げています。
  東京大学; 2016年6月にAI専攻の寄付講座を開設。
  滋賀大学; 2017年4月に「データサイエンス学部」を新設。
  民間団体「データサイエンティスト協会」; 2013年発足 会員は64社・5200人。
  追手門学院大手前中学; ロボットコンテスト世界大会出場の常連校。
  文部科学省; 2020年度から小学校でプログラミング教育の必修化を検討。
  アメリカ; ネットの活用で大学の授業を誰でも受講できる「大規模公開オンライン
  講座(ムーク)」がAI関連の授業を100以上も提供。
 AI時代には、人材を育てるための教育の役割は大きくなります。「必要なのはAIを操る知識や技能だけではない。人は機械にどう向き合うのか、人の知識や尊厳とは何かといった、根本に立ち返った教育を若い世代から始めるべきだ」(『日経』社説、④)という側面も必要になってくるからです。
 

こころとカラダの健康(個人金融資産1800兆円:CNNより)

 投稿者:1976年 臼井  投稿日:2017年 3月18日(土)16時31分23秒
返信・引用
  個人金融資産の残高は、去年1年間で0.9%増えて初めて1800兆円を超え、過去最高となったと日銀が発表しました。

同時に、日銀が保有する国債残高は420兆円余りと、1年間で27%増加し、国債全体(1070兆円)の39.1%を占めていると発表しました。

考えてみれば、こんなすごい数字の世界の中で暮らしています。

CNN=「ちょっとしたネットのニュース」です。
 

花を愛でる(64)

 投稿者:73年度生山崎博之  投稿日:2017年 3月18日(土)16時09分4秒
返信・引用
  散歩の途中に可愛らしい花を見つけました。
妻に名前を聞くと、イヌノフグリだと教えられました。漢字で書くと“犬の陰嚢”。こんな可愛らしい植物に誰がこんな品のない名前を付けたのかと思いきや、かの牧野富太郎先生でした。「日本の植物学の父」と呼ばれている牧野氏ですが、この名前はちょっといただけません。

話は突然変わりますが、高級食材のバフンウニ(馬糞雲丹)、この命名者にも一言文句を言いたいですね。
 

うつりゆく時代(6)人工知能AIとはなにか? ①

 投稿者:二村重博  投稿日:2017年 3月11日(土)10時53分41秒
返信・引用 編集済
   前回でも指摘したように、これからの時代の変化を予兆させる大きな要因の一つに人工知能 (AI 、Artificial Intelligence) があると思われます。それでは、AIとは何でしょうか。今回は人工知能の歴史を調べ、人工知能の将来の可能性とその特徴、それに伴うリスクや世界の開発の状況等を概観してみたいと思います。

 1月8日の『朝日新聞グローブ』では、「人工知能を愛せますか?」という特集を組んで次のような「見出し」を付けていました。
  車を運転し、外国語を翻訳する。
  年老いた親の世話もできるかもしれない。
  人間の能力を補強する存在は、
  やがて人間の知性を超え、私たちを
  脅かすのだろうか。人工知能と暮らす。
  それはどんな未来なのか。

 (1) 人工知能AIの定義
 先ず、人工知能AIとは何かという定義から入っていきます。現在、特に決まった定義はないようです。
 日本オペレーションズ・リサーチ学会は「人間や生物の知能を機械によって実現したもの、あるいはその研究分野」と定義し、人工知能学会は「強いAI」として「人間の知能そのものを持つ機械を作ろうとする立場」と「弱いAI」として「人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場」の研究があり、「強いAI」の実用化はまだ実現していないが、現在の開発の対象は「弱いAI」である、としているそうです。
 河野・豊田氏は「実用性に即して表現すれば『人間による判断や認識の一部あるいは全部をコンピュータによって支援・実現するための情報処理に関する技術』となろう」(河野浩二・豊田健志「AI70年の歴史」『人工知能 超入門』東洋経済新報社(2016年、12 頁)と言っています。(以下のAIの歴史の内容は、この文献に拠っています。)

 (2)人工知能AIの歴史
 ○ AIの黎明期
 1947年 ロンドンでの数学学会で、アラン・チューリング(Alan M. Turing)によりAIの概念が提唱されました。
 1956年 ダートマス会議で、ジョン・マッカーシー(John McCarthy)により初めてAIという言葉が提案されました。

 ○ 第1次AIブーム 1950年代後半~1960年代
 脳神経系の構造を模したニューラルネットワークの応用などがありAIの応用可能性が研究され、AIブームが起こりました。しかし、1969年、マッカーシーやパトリック・ヘイズ(Patrick J. Hayes)により「フレーム問題」が指摘され、悲観論が広がりブームは終息して第1次冬の時代に入ります。(「フレーム問題」とは、有限の情報処理能力しかないAIには、現実に起こりうる問題のすべてに対応できるわけではないという問題で、現実世界の無限の事象をコンピュータがすべて考慮することは不可能だということになります。)この冬の時代の間にも研究は進み、1977年にはエドワード・ファイゲンバウム(Edward A. Feigenbaum) により「知識工学」の概念が提唱され、80年代のブームに火をつけました。

 ○ 第2次AIブーム 1980年代
 知識工学をベースにしたエキスパートシステムが商用化されました。(エキスパートシステムとは、特定問題についての専門家の知識を格納する知識ベースと推論を実行する推論エンジンにより構成され、専門家の意思決定を模倣することを目的としていました。)日本では1982年に通商産業省の主導による「第5世代コンピュータ」開発を目指す国家プロジェクトが始まりました。しかし、専門家からの膨大な知識の獲得や知識の定式化、ルールの矛盾などの問題があり、ブームは下火となり90年代以降の第2次冬の時代を迎えることになります。しかしこの間にも、ニューラルネットワークの研究は継続されて、コンピュータの性能が向上してこれがAIの能力向上に結び付きました。1997年には、アメリカのIBMが開発した「ディープ・ブルー」がチェスの世界チャンピオンに勝つまでになりました。また、インターネットの普及で膨大なデータを得ることもできるようになり、次のブームに結び付きました。

 ○ 第3次AIブーム 2000年代
 第3次ブームを加速した要因に、2006年にジェフェリー・ヒントン(Geoffrey E. Hinton)らが提案したディープラーニング(深層学習)の技術があります。
 ディープラーニングについて、河野・豊田氏は、「視覚・聴覚・味覚など人間の認知メカニズムは、階層化されたネットワーク構造を持ち、対象を認識し概念を形成するために必要な情報である特徴量を効率的に取り出していると考えられる。ディープラーニングでは、そのメカニズムをモデル化したスパースコーディングを用いて、コンピュータが自ら特徴量を抽出する。
 入力された情報は階層の深部へ伝達されるにつれ学習の深度が段階的に大きくなる。入力情報が画像なら点から線、線から輪郭、輪郭から部分、部分から全体イメージへと、より高次の概念になっていく。すなわちディープラーニングとは学習深度が階層化されたニューラルネットワークだ」(上掲書、14頁)と説明しています。
 2011年には、IBMの「ワトソン」がクイズ番組「ジョパディ!」で人間のクイズ王に勝ちました。
 2012年にはグーグルとスタンフォード大学の研究チームが「ネコ」の画像の認識に成功して「ネコ認識、Cat Identifier」と言われています。
 2016年にはグーグルの「アルファ碁」が囲碁の世界のトップ棋士を破りました。特に「アルファ碁」では、コンピュータ自身が勝ちにつながる手を考え出したことになり、人工知能の飛躍的発展を見ました。
 このようにして、コンピュータの計算能力の向上と「ビッグデータ、Big Data」の集積により深層学習の実力が発揮されだしました。
 さらにこのことは、人工知能を組み込まれたロボットが限りなく人間に近づこうとすることを意味します。上記の『朝日新聞ブローグ』では、AIの応用として以下のような例を挙げていました。
  ソフトバンクのロボット「Pepper」は目の前の物体を見分けられる。
  日本マイクロソフトの会話プログラム「りんな」は雑談ができる。
  「グーグル翻訳」も精度が上がった。
  大阪大学の石黒浩教授の開発したアンドロイド「エリカ」は皮膚感も人間に近く、
  受け答えを聞いていると本当に心があるように思える。
  すでに一般の家庭に広がりつつある、シャープ製の携帯電話型ロボット
  「ロボホン」もある。

(3)人工知能AIの将来
 現在は、「車の運転」とか「囲碁」とかの個別の問題を対象とする個別の「特化型AI」が進化している段階ですが、将来、技術の発展で人間の知性のような様々な場面で応用可能な「汎用人工知能(AGI)、Artificial General Intelligence」に近づくことができるかどうかが課題となります。そのときは、上で述べた「フレーム問題」への挑戦にもなります。
 またその先に、AIがすべての分野で人類の能力を超える「シンギュラリティ、Singularity(技術的特異点)」の時が来るかどうかも問題になります。上記の河野・豊田氏の「用語解説」から引用すると以下のようです。
 「AI研究の分野で世界的権威の一人とされるレイ・カーツワイル(Ray Kurzweil)は、21世紀半ばまでにシンギュラリティが起きると予想している。
 その予測によれば、2030年代にはコンピュータの計算能力が全人類の知能容量と同等に達し、45年には安価なコンピュータの計算能力が人間の脳の100億倍にもなり、シンギュラリティに至る技術発展の土台が十分に生まれている可能性があるとされている。
 そうした予測を踏まえ、一方で45年にコンピュータの能力が全人類の知能を超えることで、私たちの生活にさまざまな悪影響を及ぼしかねないことを『2045年問題』と称するようにもなっている。」(河野・豊田、上掲書、17頁)
 もちろん、この見解を否定する意見もあるようですが、このようなAIの時代はどのような時代で、人間にとって「良い未来」か「悪い未来」か、ということが問題になります。これらについて次回で考えてみることにします。

 

レンタル掲示板
/303