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AIによって生活はどう変わるのか?ビジネスの潮流を俯瞰する

      2017/05/30

過去のAIブームから、最近注目を集めている深層学習(ディープラーニング)までのAI研究の流れを俯瞰し、なぜAIが再び注目されているのかを理解できるように解説。アマゾンのエコーや自動走行車など、音声認識や画像認識など最新技術を活用した事例を取り上げて、AIで何が可能のなるのかを紹介していきます。

機械学習が3回目のブームを牽引

第一次ブームは、AIと言う言葉が誕生した1950〜1960年代です。推論・探索と呼ばれる技術によって、人間と同様の知能を表現しようとしました。しかし、パズルや簡単なゲームこそ解けるようになったものの、実用性のあるものはほとんどできませんでした。2回目のブームは1980年代に起こりました。この時期は専門家の知識をルールとして教え込み、問題を解決させようとする「エキスパートシステム」の研究が進みました。ビジネスへの応用令が出てきたものの、その適用範囲は限られ、ブームは次第にしぼんでしまいました。人間がAIにルールを教えることは思った以上に難しかったためです。現在の第3次ブームの原動力となっているのが、先進的な機械学習の実用化です。機械学習とは、コンピュータに大量のデータを学習させ、人間のように音声や画像を認識したり最適な判断を下したりできるようにする技術のことです。

機械学習そのものの考え方は、1960年代からありましたが大量の学習データと、プロセスに膨大な計算機リソースが必要となり、そこまでコンピュータの処理能力が追いついていなかったため実現には至りませんでした。2000年代後半にやっとビッグデータ基盤を実用的なコストで構築できるようになり、これによって、大量の学習データを得ることができるように。機械学習技術には様々な手法があり、その中でも注目が集まっているのが、「ディープラーニング(深層学習)」です。これは人間の脳を模したニューラルネットワークを使い大量のデータを学習する手法で、2006年頃に登場したものです。

2010年代に入ってからはGoogle、Microsoft、Facebook、といったアメリカ企業がこぞってディープラーニングの研究に取り組むようになりました。研究の成果も次々と。Appleの「Siri(シリ)」の音声認識や、Microsoftの検索エンジン「Bing」の画像検索など。Googleではすでに1500を超えるプロジェクトでディープラーニングを活用していると言う。

3つの適応領域〜成熟度には差がある

AIの適用領域には、音声認識、画像認識、自然言語処理の主に3つがあります。第3次AIブームの中で書く領域の研究に大きなインパクトを与えているものはディープラーニングで共通していますが、各領域の成熟度には差があります。野村総合研究所では、成熟度を測るにあたり、次の3つのレベルに分けることで整理しました。

  • 実用レベル‥‥‥‥商用サービス化されている
  • 研究レベル‥‥‥‥実証試験が行われている
  • 基礎研究レベル‥‥アルゴリズム、手法が研究段階にとどまる

音声認識に関しては人間と同等の認識率があるとされAppleの「Siri(シリ)」など商用サービス化されているものも多くあります。画像認識はと言うと動画に対する認識精度がまだ人には及ばないとされ、様々なアルゴリズムがテストされています。自然言語処理は、音声認識や画像認識とは状況が一変し、カーナビなど利用シーンが限られ、会話ルールを事前に想定できるものにとどまります。人が事前西成をを書いているに過ぎず、人の会話を理解できているわけではない。その多くは基礎研究レベルであると言える。

機械翻訳の精度が人並みに近づく〜ニューラル機械翻訳の登場

地道に改良を続けている機械翻訳ですが、人並みの翻訳精度になるまでには、まだまだ時間がかかると思われていました。その状況を変えたのは、2016年にグーグルが自社の翻訳サービスで実装したニューラル機械翻訳と呼ばれる技術の登場です。グーグルはこの技術により翻訳時の誤り率を、ほぼ人並みに抑えることに成功しました。

これは英語アレルギーを持つ僕には朗報。試しに海外のMac関連の情報サイトをGoogle様に翻訳をお願いしてみるとかなりの精度。こういった技術の進歩が著しい現在、僕にように中2で英語学習に挫折した人間が、今から英語を身につけようと時間を費やすのは時間の無駄なのではとさえ思ってしまう。僕が英語を習得するよりも早く技術の進歩で同時通訳アプリが激速で通訳してくれるようになるだろう。

英語学習を推す人は複数人との会話などには通訳アプリは向いてないと言うが、政府の要人だって英語のできない人は通訳を通す。それでも外交は成り立っているのだから、いいじゃないか。そもそも格安な英会話レッスンやなんかでは、日常会話ぐらいしか身につかないので、今現在外国人との接点がないのなら、英語学習は時間とお金の浪費でしかないように思う。

医療の現場でも医師と協力しAIが成果を上げている。40%以上の仕事がAIにより代替可能となる世の中ではAIとの共存が不可欠。産業革命の時と同様、技術的失業はしばらく経ったら一服し、雇用は回復すると言うのが著者の見解。AI ブームはまだしばらく続きそうだ。

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