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Chat GPTでも話題のAIによって、世の中はこれからどう変わる?!
昨年9月にコロラド州の美術コンテストで、AIの作った絵が優勝し、話題となりました。これはテキストから画像を自動生成するAIプログラム「Midjorney」によって作られたものでした。また、近年では沢山のモーツァルトの曲を学習したAIによって作られた、「モーツァルトの新曲」も出ています。今回はそんな世の中を騒がせつつも、日常生活の色んな場面で活躍しているAIについてお話ししたいと思います。

そもそもAIは、人工知能の略語

AIとは人工知能(Artificial Intelligence)のことです。その名のとおり、人間が持っている知的な能力や機能を、コンピュータがアルゴリズム(計算方法)とデータ(情報)を使い、処理、判断することを指します。具体的には、私たちが普段何気なく行っている周りの状況や経験を踏まえた予測を、人間に代わって行います。さらには、どうしたら最短ルートで目的地に到着できるかといった問題解決など、普段の生活の中で皆さんが過去の記憶を照らし合わせながら思考していることを、こうしたAIが行うのです。

人工知能が人を助ける

AIの言葉の歴史をさかのぼると、コンピュータの父にたどり着く?

AIの歴史は意外と古く、その言葉自体は、パソコンが発明されるよりも前に作られたと言われています。しかし、その概念が生まれたのはさらにその前で、「コンピュータ科学の父」と言われるイギリスの数学者アラン・チューリングにより生み出されたと言われています。アラン・チューリングといえば、第二次世界大戦中にナチス・ドイツが使っていたエニグマという、解読不可能と言われた暗号機の解読に成功した人物としても有名です。

彼は1936年の論文の中で、現在のコンピュータの基本的な計算モデルである、「チューリングマシン」という仮想的な計算機を提示しました。それは現在のコンピュータの原理ともなっているものです。そして、こうしたコンピュータの基礎理論やアルゴリズムといった考え方が今日のAIへと繋がっているのです。

簡単なパズルを解く第1ブームから、ファジィでお馴染みの第2次ブーム、そしてインターネットの到来による第3次AIブーム

そんなAIは誕生してからこれまでに何度かのブームを繰り返して、現在のような高度な機能にまで成長してきました。

最初の第1次ブームは1960年代に起きました。当時はコンピュータの性能も低く、AIもパズルや迷路といった単純な問題を解くことしかできず、あまり世の中の役に立つものではありませんでした。しかし、20年後に訪れた第2次AIブームでは、AIは専門家の知識を持ち、複雑な問題に対応できるようになりました。そのため、人々の生活の中にも徐々に活躍の場を広げ、AIが汚れを判断して洗濯してくれる「ファジィ洗濯機」や、ご飯が美味しく炊ける「ニューロファジィ炊飯器」などが登場しましたが、まだそのメリットは認知し辛いものでした。

そして、第3次AIブームは、2000年代から始まり現在に至るまで続いています。現在では多くの人がスマートフォンを持ち、大容量のデータを通信でやりとりすることが可能になっています。そんなインターネットの急速な普及や、コンピュータ自体の性能向上、現在皆さんが日常生活の中で目にするような、多岐に渡る高度な働きをするAIが実現可能になったのです。

ブームを繰り返し、高度に発達したAI

なぜAIがここまで急速に発達したのか

では、もう少し技術的な観点から、なぜAIがここまで急成長できたのかについて探ってみたいと思います。そのヒントは第2次ブームにあります。第2次ブームでは人がコンピュータに沢山の知識をインプットする必要がありました。しかし、第3次ブームでは、コンピュータの処理能力の向上に加え、インターネット技術の躍進により大量のデータが生産され、その処理が可能になりました。そして、それらデータを活用するアルゴリズムの研究も進みコンピュータ自身が「学習する」ということが可能になりました。この技術のことを機械学習と呼びます。そして、その代表的な手法の一つとして挙げられるのがディープラーニング(深層学習)です。

脳の神経回路をお手本にした「ディープラーニング」

ディープラーニングでは人や動物の脳の神経回路を模したニューラルネットワークというモデルが使われます。この柔軟性に富んだ仕組みを使うことで、充分なデータ量さえあれば、コンピュータが人の力なしで、自分でどのくらい学習するのかを判断しながら分析や分類を行うことができるようになりました。

例えば、これまでのAIを使った画像認識では、リンゴとオレンジを見分ける場合に、色や形などの特徴をについて、事前にコンピュータに教えてあげる必要がありました。しかし、ディープラーニングではコンピュータが大量の写真を学習しながら、自分自身でどの特徴を基にリンゴとオレンジを分類するのか、見分け方を学び、実行します。ディープラーニングが自らに分析し、特徴を捉えるその認識精度は非常に高いと言われています。特に人が言語化しにくい領域では、人が行うよりもディープラーニングの方がより正確に分類できると言われており、現在も様々なサービスの中で活躍の場を広げています。

AIの用途による、3つの分類について

現在、AIは様々なサービスや場面で利用されています。
まず、言語、文字情報を扱うAIがあります。身近なものとして自動翻訳の機能があります。近年ではウェブのブラウザにも翻訳機能が搭載され、外国語のページも日本語に変換して読むことができるようになりました。そのため、インターネットを使って更に幅広い情報を入手することが可能です。

言語・文字情報を扱うAI

また、画像認識を行うAIもあります。ドローンに搭載したカメラの映像から農場の状況を分析し、農薬が必要な場所を的確に把握して、使用を最小限に抑える取り組みも。近年では、医療の現場でインフルエンザ検査用として専用のカメラで喉を撮影した喉の映像をインフルエンザ特有の症状がないかをAIが短時間で見分けてくれるといった応用もあります。こうした画像認識は、特徴量検出というアルゴリズムを使い、画像の中から特徴的な部分を捉えることで画像のマッチングを行っています。

画像を認識するAI

さらに音を認識するAIもあります。特に人の音声を聞き分ける技術では、音の周波数をデジタル化し、人間の声以外の音声を除き、AIが音声を認識できるようにします。それから、これまでに学習したデータを基に音を分解し、さらには言葉へ組み立て直すことで機械が音声を認識できるようになるのです。こうした機能は身近なところではスマートスピーカーやスマートフォンの音声アシスト機能で使われています。

音を認識するAI

いま、ホットなAI ChatGPTとは

最近注目されているAIを使ったサービスの中に、ChatGPTというAIツールがあります。このChatGPTはOpenAIという、イーロン・マスクも設立に携わったアメリカの研究所が、2022年11月にリリースしたチャットボットです。リリースからわずか5日で利用者が100万人を突破しました。ちなみに他のサービスで、利用者が100万人を超えるまでにかかった期間を見てみると、twitterは2年、Facebookは10か月、インスタグラムは2.5か月になっています。ChatGPTがいかに圧倒的なスピードで人々の間に広がっているのかが、ご理解いただけるのではないでしょうか。

では、なぜこんなにも話題になり、急速に広がっているのでしょうか。この人気の理由は、人間のような自然な会話や作文ができることにあります。これまでのチャットボットでは一問一答形式で、ロボットに対して一回で完結する質問や言葉を投げかけて、それに対して答えてもらうスタイルが主流でした。しかし、このChatGPTでは対話形式で、自然に流れるようなやり取り可能です。また、テーマを伝えて作文を作ることもできます。そのため、アメリカでは既に一部の大学生が期末試験にChatGPTを使用したというニュースもあり、世間をにぎわせています。

ところが、そんな万能に見えるChatGPTにもまだ機能面で限界があり、「もっともらしく聞こえるが、正しくない、または無意味な答えを書くこと」があるとOpenAIも述べています。つまり、質問に対してデタラメな答えが返ってくることが多くみられるのです。これは現在、ChatGPTがプログラムの強化学習中であり、信頼性の高い情報源と接点を持っていないために起きています。

しかし、ビル・ゲイツも、このようなAIは人々の情報収集の方法を劇的に変化させるものであり、「パソコンやインターネットと同じくらい重要である」と熱い視線を送っています。そして、それ故に人々の仕事を奪うものであるとの警告も挙げているのです。

chatGPT 対話のための言語モデルの最適化

AIのこれからを突き詰めると、「人間らしさ」にたどり着く

ChatGPTの例からもわかるように、AIの開発は近年急速に進んでいます。このままAIの技術開発が進むとどのようなことが起こるのでしょうか。

AIの今後を考える時に出てくる言葉の一つにシンギュラリティという言葉があります。これは技術的特異点つまり、「AIが人類の知能を超える特異点」のことを指します。コンピュータが人よりも賢くなり、世界を支配するというSF小説や映画もありますね。そうした内容はあくまでフィクションの世界の話ではありますが、近年の研究では、10~20年後には日本の職業の労働人口の約49%がAI等の技術で代替可能になるともいわれています。

AIが得意としている作業は、沢山のデータの中から最適解を見つける作業です。しかし、そうしたAIの振る舞いの基にあるのは、沢山のデータから紡ぎだした最適解としての「人間の模倣」であり、そこには人が本来持つような意思や創意、オリジナリティといった要素は含まれないのです。

AIは効率的に合理的な判断を下す作業においては、人の能力を超えつつあります。しかし、私たち人間は長い歴史の中で、日々の生活の中から多くのものを想像し、そして実現してきました。そう考えると、AIは私たち人間の人間らしさや自分らしさとは何なのかを、改めて考えるきっかけを与えてくれる存在なのかもしれません。

AIを構成する要素技術

#ニューラルネットワーク
人間や動物の脳内の神経細胞(ニューロン)の回路を表現した数式的なモデル。入力層、出力層、隠れ層から成り立っています。

#ディープラーニング
機械学習の一種。ニューラルネットワークを使い、大量のデータの中から共通する特徴をコンピュータが見つけ出す手法のことをいいます。

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