こんにちは。宇井です。
初ブログ執筆ということで、まずは軽く自己紹介をさせていただきます。
年齢は30歳。これまでの業務経歴は、主にDB(Oracle)業務がほとんど、後はJavaの経験が少しあるといった程度で、今回書かせていただく人工知能関係で業務に携わった経験はありません。
大学の研究室で、OpenCVというライブラリの機械学習を用いて、画像認識を使用した研究をしておりましたが、その頃はまだ「人工知能」という言葉はメディアではあまり聞きませんでした。
ここ数年で「人工知能」という言葉をよく耳にするようになり、
「なぜ人工知能がそんなに注目され始めたのか」
「結局、人工知能ってなんなのか」
「人の知性を超えるとか、仕事が無くなるとか言われたりするけど、本当にそんなことが起きるのか」等々、疑問を感じていました。
そこで、最近読んだ本「誤解だらけの人工知能 ディープラーニングの限界と可能性」（著：田中潤 松本健太郎）を基に、人工知能でできること・できないことをご紹介したいと思います。
人工知能とは
一言で人工知能がなんなのかを説明するのは、難しいと思いますが、
上記の本では、2018年時点で人工知能=ディープラーニングと書かれています。
では、ディープラーニングとは何なのか。
正直、私自身、人工知能やディープラーニングが何なのかわかっていませんし、
Wikipediaで調べても難しいことが書かれていてよくわかりません。
人工知能学会でも、研究者によって「人工知能」の定義が様々で、曖昧な言葉のようです。
本の内容等から、ディープラーニングはざっくり言うと「インプットから特徴を抽出し、分類分けをすること」と解釈しています。
インプットとなるリソースは、「画像、文章、音声」等、様々です。
リソースから特徴を抽出し、それらを利用しアウトプットすることが今現在の人工知能と呼ばれているものだと思っています。
なぜ人工知能が注目されたのか
近年、人工知能・ＡＩといった言葉は、耳にしない日がないほど良く聞く言葉になりました。
ここまで人工知能が注目されるようになった要因は、大きく下記の２つだと思っています。
・コンピュータの処理性能の向上
・ディープラーニングの特徴の抽出能力の向上
一つ目の「コンピュータの処理性能の向上」ですが、機械学習を行うには想像以上にマシンパワーを使います。
大学の研究室時代にも、インプットになる画像を集めたは良いものの、機械学習に時間が掛かりすぎて処理が終わらない…なんてことがありました。
コンピュータの性能は、日々向上していて、数年前では考えられない速度で処理ができるようになってたりします。
余談ですが、グラフィックボードメーカーの「NVIDIA」も数年前までは、単なるグラフィックボードのメーカーという認識だったのですが、
高速な演算処理性能を持つGPUでディープラーニングに一役買っているそうです。
二つ目の「ディープラーニングの特徴の抽出能力の向上」についてですが、
ディープラーニングが主流になる前は、画像であれば、その画像の特徴を人間が機械に教える必要がありました。
しかし、ディープラーニングの登場により、画像を用意するだけで、機械が特徴を抽出できるようになりました。
さらに、特徴抽出の精度の向上により、学習に用いる労力・時間のコストが大きく下がりました。
これらの要因により、性能向上や大幅なコストの低減がされ、人工知能を作るにあたって、かなり敷居が低くなったのではないかと思います。
今では、専門知識が無くても画像を用意するだけで学習させることができるAPI（GoogleのCloud AutoML Vision）や、紙に書かれた文字をデジタル化してくれるサービス(CogentLabsのTegaki)も登場し始めています。
人工知能でできること・できないこと
人工知能という言葉を聞くと、コンピュータが人間ように振る舞うイメージをしてしまいますが、人工知能とは「知能」の再現であって、「人間」の再現ではありません。
あくまで今の人工知能は、これまでIT企業が行ってきた「システム化」の延長であり、ディープラーニングを用いることによって、「システム化」できる範囲が広がっただけのように感じます。
時々ニュース記事等で見かける「人間の仕事が無くなる」なんてことが、本当に起きるのでしょうか？
結論から言うと、ある日突然、仕事が人工知能によって奪われることなんて無いと思います。
ディープラーニングは万能ではありません。
例えばハイフン(-)と伸ばし棒(ー)を誤認してしまったり、絵に書かれた人の顔を本物の人の顔として誤認識してしまうことがあります。
さらに、ディープラーニングの計算は複雑すぎて、人間が「どこで間違えたのか」「なぜ間違えたのか」を確認できません。
また、データで表現できないもの、言葉で説明するのが難しいものはディープラーニングが使えません。
人間でも読み間違えることや、トイプードルの画像を唐揚げに見間違えることだってありますが、前後関係や概念・背景から補正することができます。
しかし、ディープラーニングはあくまでも、特徴を抽出し、分類をしているだけなので、そういった補正が現時点では難しいのです。
そこで、「○○だから○○と判断しました」といった理由づけの手法としてディダクションという技術の研究が進められているそうです。
ただし、実用化はまだまだ先のことで、現在は研究が進められている段階といった状況のようです。
今後、ディダクションの技術が発展し、人工知能が理由づけできるようになることにより、システム化できる範囲はより一層広がり、一部の業務は徐々に人工知能に置き換わっていくと思います。
しかし、あくまで「システム化」できる範囲が広がるだけで、人にしかできない作業は多くあります。
特に、プライバシーに関わるシステムや、人の命や安全に関わる医療・自動車技術等、人工知能によるサポートは可能であっても、必ず人の手は必要になります。
また、コンビニの有人レジに行列ができていて、セルフレジがスカスカなんて状況をよく見ますが、AIにより自動化されても、それを利用する人がいなければ意味がないです。
新しい技術が浸透するには、数年～数十年掛かることもありますし、浸透させるための工夫も必要になってきます。
人工知能を導入するには、「今の技術で可能なのか」、「今後、可能になるのか」、「導入のコストに見合った効果があるのか」等、様々な観点から検討する必要があります。
特に日本のシステムはリリース時にある程度出来上がったシステムが要求されるため、人工知能の導入のハードルは高いように感じます。
上記の事柄から、少しずつ一部の業務が人工知能に置き換わっていくと思います。
また、人工知能に置き換わることにより、今までなかったような仕事等も出てくるのではないかと思っています。
（残念ながら、星新一の小説のようなＳＦの世界が実現されるのは、まだまだ先の未来の夢物語のようです。）
今後、どのように人工知能が発展し、どのような作業がシステム化され、どのようなサービスが登場するのか、
読んだ本に書かれている「人工知能が仕事を奪うのではなくて、人工知能によって労働から解放される」というような時代が本当に来るのか楽しみです。
最後に
私の解釈が間違っていたり、言葉足らずな部分が多々あると思います。
もし興味のある方がいましたら、先に述べた本をぜひ読んでみてください。
人工知能に関する知識が無くても非常に読みやすく、年代毎に想定される人工知能のあり方等が書かれていて非常に面白いです。
※下記にリンクを張っておきます。
また「これは間違ってる」「ここはこうではないか」等、ご意見・ご指摘を頂ければ幸いです。
【参考】
誤解だらけの人工知能～ディープラーニングの限界と可能性～ (光文社新書)
著：田中 潤,松本 健太郎
https://www.amazon.co.jp/dp/B079SY7D8S/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1
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