専門家の知恵を機械に：エキスパートシステム

専門家の知恵を機械に：エキスパートシステム

専門家の思考を模倣

ある特定の分野に秀でた人、いわゆる専門家の知識や経験を、計算機の仕組みの中に取り込み、その専門家と同じような判断や助言を行うことを目指した仕組み、それが専門家システムです。まるでその道の達人と話しているかのように、問題解決や判断の手助けを受けられるところがこの仕組みの特長です。

どのようにして専門家と同じ判断を導き出すのかというと、専門家の思考の筋道を、順序立てた規則として表し、計算機にその規則に従って処理させることで実現しています。例として、病気の診断支援の仕組みを考えてみましょう。お医者さんが診断を下す際の基準を規則化し、そこに病人の症状の情報を入力すると、考えられる病気の名前や、適切な検査方法を提示してくれます。

専門家システムは、高度な専門知識が必要とされる場面で力を発揮します。例えば、複雑な機械の故障診断を想像してみてください。熟練の技術者でなければ判断が難しい故障原因を、専門家システムは規則に基づいて特定し、修理方法まで提示することができます。また、金融の分野でも、融資の審査や投資判断など、専門家の判断が必要な場面で活用されています。

このように、専門家システムは、まるで人間の専門家のように振る舞うことができるという点で画期的な仕組みと言えるでしょう。ただし、専門家システムはあくまでも計算機による処理に基づいているため、倫理的な判断や、臨機応変な対応は苦手です。人間の専門家と完全に同じ働きを期待することは難しいですが、補助的な役割を果たすことで、私たちの生活をより豊かに、そして便利にしてくれる可能性を秘めていると言えるでしょう。

第二次人工知能ブームの立役者

１９８０年代、第二次人工知能の流行が起こりました。この流行の中心には、専門家の知恵を集めた機械がありました。この機械は、まるで人間の専門家のように、様々な分野の知識を使って問題を解決してくれると期待されました。

当時の人々は、人工知能が様々な問題を解決してくれると大きな期待を抱いていました。特にこの専門家の知恵を集めた機械は、人工知能の象徴として注目を集めました。医者のように病気を診断したり、金融の専門家のようにお金の取引をしたり、資源を探す専門家のように地下資源を見つけたりすることが期待されました。

実際に、医療の診断やお金の取引、資源の探索など、様々な分野でこの機械の開発が進められました。そして、ある分野では実際に成果を出し、実用化もされました。例えば、ある病気の診断支援システムは、医者がより正確な診断をするのを助けました。また、金融の分野では、株価の予測などに使われ始めました。

しかし、この機械は、人間の知恵の全てを再現することはできませんでした。人間の専門家は、教科書に書かれていない経験や直感も使って判断しますが、この機械は、入力された情報に基づいてしか判断できません。この限界により、この流行は次第に落ち着いていきました。

それでも、第二次人工知能の流行は、人工知能が世の中に広く知られる大きなきっかけとなりました。そして、この流行で得られた経験や技術は、その後の人工知能の発展に大きく貢献しました。人工知能がより複雑な問題を解決できるようになるための、大切な一歩となったのです。

知識表現と推論エンジン

専門家の持つ知恵をコンピュータで再現しようとする技術は、様々な分野で研究開発が進められてきました。このような技術の中でも、「専門家システム」は特に注目を集めたもののひとつです。専門家システムは、人間の専門家のように高度な推論を行い、問題解決を支援するシステムです。このシステムは大きく分けて二つの重要な要素から成り立っています。一つは「知識ベース」、もう一つは「推論エンジン」です。

知識ベースとは、特定の分野における専門家の知識を体系的に整理し、蓄積したものです。これはいわば、専門家の頭の中にある知識をコンピュータが理解できる形に表現したものと言えます。知識ベースには、事実やルールといった様々な種類の知識が格納されています。例えば、「空が暗ければ、雨の可能性がある」といった経験則や、「熱がある場合は風邪の可能性がある」といった医学的知識などが含まれます。これらの知識は、適切な形式で表現され、コンピュータが容易にアクセスできるよう整理されています。

推論エンジンは、知識ベースに蓄積された知識を活用して、与えられた情報から新しい結論を導き出すための仕組みです。これは、人間の思考プロセスを模倣したもので、様々な推論方法が用いられます。例えば、入力された情報と知識ベースのルールを照合し、該当するルールに基づいて結論を導き出す演繹推論や、複数の状況証拠から最も可能性の高い結論を推測する確率的推論などがあります。推論エンジンは、まるで探偵のように、様々な情報を手がかりに推理を進め、最終的な結論を導き出します。

このように、専門家システムは知識ベースと推論エンジンが互いに連携することで、複雑な問題を解決へと導きます。知識ベースは問題解決に必要な情報を提供し、推論エンジンはその情報に基づいて適切な推論を行います。この二つの要素の協調作業こそが、専門家システムの核心と言えるでしょう。

限界と新たな技術への影響

かつて大きな期待を集めた専門家システムは、様々な壁に直面しました。まず、人間の持つ複雑な知識を、機械が理解できる明確な規則に変換することは非常に困難でした。専門家の暗黙知や経験に基づく判断を、どのように言語化し、システムに組み込むかが大きな課題となりました。

さらに、構築した知識データベースの維持管理にも多大な労力が必要でした。専門家の知識は常に更新されるため、システムもそれに合わせて常に改訂しなければなりません。これは、時間と費用がかかる作業であり、多くの組織にとって大きな負担となりました。

そして、予期せぬ状況変化への対応も大きな弱点でした。専門家システムは、あらかじめ設定されたルールに基づいて動作するため、想定外の事態が発生した場合、適切な対応をとることができませんでした。現実世界は常に変化するものであり、この柔軟性の欠如は、専門家システムの普及を妨げる要因となりました。

これらの問題により、専門家システムは当初の期待ほどには広まることなく、ブームは終わりを迎えました。しかし、専門家システムの開発で培われた技術は、その後の知識工学や人工知能研究に大きな影響を与えました。知識を表現する方法や、論理的な推論を行うための技術は、現代の人工知能技術の基礎となっています。

特に、機械学習や深層学習といった新しい技術の土台を築いた点において、専門家システムの貢献は計り知れません。また、専門家システムの考え方は、現在でも様々なシステムの土台として活用されています。例えば、医療診断支援システムや金融取引システムなど、高度な判断を必要とする分野で、専門家システムの技術が応用されています。過去の技術の積み重ねの上に、現在の人工知能技術は発展していると言えるでしょう。

未来への展望

近年の計算機学習や深層学習の進歩は目を見張るものがあり、膨大な量の資料から自動的に知恵を学ぶことが出来るようになってきています。これらの技術と、特定の分野に精通した達人の知識を表現する技術を組み合わせることで、より高度な判断を助ける仕組み作りが期待されています。

例えば、過去の膨大な医療記録から学習した模型と、経験豊かな医師の知識を組み合わせることで、より正確な診断を助ける仕組みを実現できる見込みがあります。具体的には、過去の診断事例、検査データ、治療経過といった膨大な医療記録を計算機学習で解析し、病気の兆候や最適な治療法を予測する模型を作ります。それと同時に、熟練した医師の経験に基づく知識や判断基準を規則として表現し、計算機で扱えるようにします。これらの模型と規則を組み合わせることで、医師の診断を支援するだけでなく、経験の少ない医師の研修にも役立てることが期待されます。

また、自動運転や機械の制御など、複雑な状況判断が必要とされる分野でも、達人の知識を表現する技術が重要な役割を果たすと考えられています。例えば、熟練した運転手の運転操作や状況判断の知識を規則化し、自動運転システムに組み込むことで、より安全でスムーズな運転を実現できるでしょう。これは、様々な道路状況や天候、周囲の車の動きといった複雑な要素を考慮しなければならない自動運転において、非常に重要な技術となります。

このように、過去の知見と最新の技術を組み合わせることで、達人の知識を表現する技術は新たな発展を遂げ、私たちの社会に更なる貢献をもたらすでしょう。特に、少子高齢化が進む現代社会において、人材不足を補い、質の高いサービスを提供するためには、これらの技術の活用が不可欠となるでしょう。達人の知識を次世代に継承し、誰でも高度な判断ができるようにすることで、より良い社会の実現に貢献できると期待されます。

まとめ

人間の熟練者の知識や経験をコンピュータの中に再現し、複雑な問題を解決するための案内役を果たしてくれるのが、専門家システムです。これは、人工知能の第二次流行の中心的な技術として大きな注目を集め、その後の技術発展に大きく貢献しました。このシステムは主に二つの重要な部分からできています。一つは知識の宝庫ともいえる知識ベース、もう一つは知識に基づいて考えるための推論エンジンです。知識ベースには、特定の分野における熟練者の知識や経験が、まるで「もしこうなら、こうする」といった規則集のように整理されて蓄えられています。推論エンジンは、この規則集と与えられた状況を照らし合わせ、まるで熟練者のように考え、適切な答えを導き出します。

例えば、医療の分野で考えてみましょう。ある病気の診断を支援する専門家システムを作るには、まず多くの医師の知識や経験を集め、それを「もし、このような症状が出ていれば、この病気を疑う」といった形式の規則に変換し、知識ベースに蓄積します。そして、患者の症状を入力すると、推論エンジンが知識ベースの規則を適用し、可能性のある病気を絞り込み、医師の診断を支援します。このように、専門家システムは、熟練者の思考過程を模倣することで、高度な判断支援を可能にします。

人工知能の第二次流行は過ぎ去りましたが、専門家システムの考え方は今も様々な場面で役立っています。例えば、家電製品の故障診断や、金融商品の推奨など、私たちの身の回りにも専門家システムの技術が活かされています。さらに、近年注目を集めている機械学習や深層学習といった新しい技術と組み合わせることで、専門家システムはさらに進化し、より複雑な問題にも対応できるようになると期待されています。近い将来、様々な分野でより高度な専門家システムが登場し、私たちの暮らしをより便利で豊かなものにしてくれるでしょう。