兎夢のつれづれ日記

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zoom RSS 『人工知能とは』

<<   作成日時 : 2017/03/20 23:45   >>

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『人工知能とは』 人工知能学会 監修 近代科学社
人工知能学会が監修している人工知能にかんする本であれば、人工知能に関する定義が書いてあるものと期待して読んでみたのだが...。

出だしからして考えていたこととは違っていた。

 実は、人工知能とは何かについては、研究者の中でも明確な定義が定まっておらず、さまざまな考え
方があります。これは人工知能の学会員であれば半ば当り前に思えることですが、学会の外にいる人か
ら見ると、このこと自体、異様なことかもしれません。例えば、ロボット学会であれば、ロボットとは
何かに関するある程度共通の合意があるでしょうし、日本物理学会や日本経済学会であれば、物理や経
済とは何かに関する一般的な理解があり、その思想や方法論に違いはあれど、自分たちが研究している
対象がいったい何なのかについては明確な場合がほとんどでしょう。しかし、人工知能学会は違いま
す。研究対象である人工知能とは何かについてすら、一度議論を始めると大論争になってしまう、そん
な研究領域なのです。
 この本では、日本を代表する十三名の研究者に、人工知能とは何かを自らの視点で語ってもらいまし
た。問い自体は簡単ですが、その答えが驚くほど異なることを、読み進めるにしたがってご理解いただ
けるのではないかと思います。

ということで、この本では、13の「人工知能とは何か」が出てくる。似ている定義もあれば、かなり違っている、ある部分ではまったく違う答えが占めされています。

そうは言っても、世の中で言われていることを整理しておくと次のようになるそうだ。

 人工知能とは、人間のような知能を、コンピュータを使って実現することを目指した技術あるいは研
究分野です(この定義すら危ういことは、本書を読み進めることでのちのち明らかになるでしょう)。
人工知能はこれまで約60年にわたって研究されていますが、その研究の過程で、さまざまなものを
生み出してきました。例えば、かな漢字変換、翻訳、検索エンジン、文字認識(OCRなど)、音声認
識、ゲームプログラム(将棋やチェス)、推論エンジンなどです。これらは、人工知能分野の技術が使
われた典型的な例ですが、残念なことに、世の中で使われるようになると、多くの人が人工知能とは言
わなくなります。しかし、日常生活の多くのところで人工知能は実際に役に立っているのです。

一般化されてくると、皆が。その機械は、一定のルールに基づいてプログラムされた通りに動いているだけで、それ以上のことはできない。と思ってしまいがちになる。そうなってくると、それは人工知能というより唯の機械だろう、人間の脳とは違う。と感じてしまうのだろう。

さて、第9章には、人工生命というのが出てきます。
生きているとはどういうことなのか?

 人工生命は、@自律性、A自己維持、B自己複製、C進化可能性、を持つ人工システムです
[問い8]。リッチで過酷な現実と突き合わせることでロバスト性が高まります。いま、人工生
命誕生の場として一番可能性が高いのは、ウェブの世界です。過剰なデータが流れ込み、日々
変化するウェブは原始地球の化学スープのようなものです[問い9]。

人工知能の先にあるものは、その知能が、上の@〜Dのことをし始めると、生命になる。

特定の環境でしか生きられなくてもいい。ということであれば、ウェブとかインターネットの
世界でしか生きられない生命というのがあっても不思議ではない。

コンピュータウィルスというものもある意味では人工生命なのかもしれない。自分で複製をして、複製されたものは卵で、あるタイミングで起動されると卵が孵った状態になり、他の所へ自分のコピーを植えつける。いたずらをする必要はない。ただ増えていくだけ。などというものを生み出してしまうのかもしれない。

ビッグデータの解析ができるようになって、データサイエンティストの意見がとおりやすくなってきたという。

 しかしながら、ネットベンチャーにおけるビッグデータマイニングでは、様相が変わってきたこと
も事実です。例えば、オンラインゲームなどを提供するネットベンチャーでは、データサイエンティス
ト(データマイナー)がゲームクリエイターと対等に意見交換するといいます。場合によっては、ゲー
ムクリエイターを超えるときさえあるといいます。客観が主観に勝るのです。……
……
 ただ、リアル企業の状況はさほど変わりません。オフラインでは、現体制を容易に変更はできないの
で、現場担当者が納得しなければ、データサイエンティストの意見は採用されないのです。決定権を持
っているのは、あくまで現場担当者です。データサイエンティストがいくら高精度で客観的な分析結
果を提示しても、現場担当者の主観が優先されるという事態は変化していません。マイニングは、潜在
する相関関係を外在化するのであり、因果関係を提示しているわけではないのです。人は幼児期に、
「お月様は、今は大きくてオレンジ色だけど、どうして、白く小さく変わってしまうの?」など。大人
を質問攻めにして、大人が答えをちょっとはぐらかすと、因果関係から鋭く攻撃されることがありま
すが、これは、幼児期から、人は因果に関する説明を求めるという生来の性質があるからだとされます
[ゴスワミ03]。このように、相関関係だけでは人は腑に落ちないのです。相関関係から因果関係を再解
釈する必要があり、これは、ビッグデータの課題ではなく、知識型AIチャレンジと言えます。

まだまだ、人間が脳で考えていることと、今の人工知能が理解していることは、かなりのへだたりがある。

それでも、人が空を鳥のように飛びたいと考えて、飛行機を作った時、飛ぶ原理は鳥から採用しても、羽を羽ばたかせることはしなかった。
浮遊する力は鳥の羽の原理を使い、推進力は別の力を使うことで、飛ばすことができるようになった。

人工知能も人間の脳とは構造や理解の仕方はことなるが、あたかもそこに人間がいるかのように見える状況は作れるようになるのではないかと思う。










<人工知能>と<人工知性>: ?? 環境、身体、知能の関係から解き明かすAI?? (iCardbook)
詩想舎
三宅 陽一郎

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