AIの衝撃 : 人工知能は人類の敵か

AIの衝撃 : 人工知能は人類の敵か 小林 雅一 定価: ￥ 800+税 1940～50年代に研究開発が始まったニューラルネットは、「私たちの脳を構成する無数のニューロン(神経細胞)のネットワークを工学的に再現したAI」と言われてきました。しかし実際には脳をお手本にしたのはシステム全体のごく一部に過ぎず、残りの大部分は数学的なテクニックの集合体でした。つまりニューラルネットの実態は「脳科学」というより「数学の産物」に過ぎなかったのです。しかもその動作速度は遅く、応用範囲も個別の用途に限られていました。 ところが2006年頃を境に、この状況が一変します。この頃からようやく脳科学の研究成果(たとえば大脳視覚野の情報処理メカニズムなど)がAI開発へと本格的に応用され、コンピュータやスマホなどが音声や画像を認識するための「パターン認識能力」を飛躍的に高めることに成功しました。 この技術は「ディープ・ニューラルネット」あるいは「ディープラーニング」などと呼ばれ、グーグルやフェイスブック、さらにはマイクロソフトやIBMなど世界的IT企業が今、先を争うように開発を進めている最先端のAIです。この技術は汎用性に富み、当初の「パターン認識」にとどまらず、今後は「自然言語処理」や「ロボット工学」など、さまざまな分野への応用が期待されています。今話題の自動運転車にも導入が図られており、その動作性能や安全性を一挙に高めると見られています。 /現代AIのベースとなる「機械学習」とは、たとえば「言葉を聞き分ける」「写真を見分ける」といった人間の知能を、コンピュータが得意とする大規模な数値計算へと巧妙にすり替える手段である。あるいは、いかにも人間の知能らしきものを、統計・確率的な数値計算によって擬似的に表現したものに過ぎない―このように言うことができると思います。 /人類が何か画期的なテクノロジーを発明する際には、人間や動物のような自然界の生物をお手本にするか、あるいは全く別の人工的な仕組みとして実現するかが問題になります。たとえば自動車のように高速で移動する場合、「馬の脚」などを機械として再現するよりは、もっと効率的な「車輪」が採用されました。 /つまり、・・・・・全く別の工学的な仕組みを採用する方が上手くいったのです。 ところが、AIについては、それが当てはまりません。・・・ 美品