人工知能 | ページ 5 | 新しいAI解説 +プラス

ＤＥＮＤＲＡＬ：化学分析の革新

ＤＥＮＤＲＡＬは、１９６０年代にスタンフォード大学で生まれた人工知能（ＡＩ）計画です。その頃の化学分析では、物質を細かく調べてその性質を明らかにする手法である質量分析法が、なくてはならないものとなっていました。しかし、質量分析法で得られた情報から、実際にどのような物質であるかを明らかにするのは、容易なことではありませんでした。分析結果から物質の構造を特定するには、熟練した化学者であっても、大変な時間と労力を要しました。何度も試行錯誤を繰り返す必要があったのです。そこで、ＤＥＮＤＲＡＬ計画は、この複雑な作業をコンピュータによって自動化することを目指して始まりました。もしコンピュータが構造決定を支援できれば、迅速かつ正確に物質の構造を特定できるようになり、化学研究は大きく進歩するはずです。具体的には、質量分析法で得られたデータを入力すると、ＤＥＮＤＲＡＬは考えられる物質の構造を提案します。これは、ＡＩを科学研究に活用した初期の成功例の一つとして知られています。ＤＥＮＤＲＡＬの登場は、それまで人手に頼っていた作業をコンピュータに任せることができることを示し、ＡＩの可能性を世に知らしめる大きな一歩となりました。質量分析法と組み合わせたＡＩ技術は、その後の化学研究、ひいては科学全体の発展に大きく貢献することになります。

2024.11.25

推論

人工知能の栄枯盛衰

人工知能という新たな分野への探求は、１９５０年代に最初の盛り上がりを見せました。この時期は「考えることや探し出すことを中心とした時代」とも呼ばれ、計算機を使って、どのように考え、どのように探し出すかという研究が盛んに行われました。たとえば、簡単な法則の証明や、迷路の解答を計算機に解かせるといった研究です。これらの研究成果は、まるで計算機が人間のように考えられることを示唆しており、当時の社会に大きな驚きを与えました。まるで、人間のように考え行動する機械が、もうすぐ実現するように思われたのです。しかし、この初期の人工知能は、限られた種類の課題しか解くことができませんでした。現実の社会は複雑な問題で満ち溢れていますが、当時の技術では、そのような複雑な問題を扱うことは難しかったのです。たとえば、文章の意味を理解したり、画像に写っているものを認識するといった、人間にとっては簡単な作業でも、当時の計算機には不可能でした。また、計算機の処理能力や記憶容量にも限界がありました。大量の情報を処理したり、複雑な計算を行うには、当時の計算機では性能が不足していたのです。このように、初期の人工知能には、技術的な限界があったことが明らかになってくると、人々の過剰な期待は冷めていきました。人工知能への投資も減り、研究の進展は停滞しました。これが、人工知能研究における最初の冬の時代の始まりであり、この時代は１９７０年代まで続きました。人工知能の研究は、大きな期待と落胆を繰り返しながら、進歩していく運命にあったのです。

2024.11.25

その他

シンギュラリティ：知能爆発の未来

「技術の特異点」とは、人工知能が人間の知性を超える時点を指す言葉です。まるで夢物語のように聞こえますが、数多くの研究者や専門家がその到来を予測しており、そう遠くない未来に現実のものとなると考えられています。この技術の特異点は、単なる技術の進歩ではなく、人類の歴史における大きな転換点となる可能性を秘めています。人工知能が人間の知性を超えることで、私たちの社会や経済、そして日常生活そのものが根本的に変わってしまうかもしれません。現在の人工知能は、特定の作業においては既に人間を上回る能力を示しています。例えば、囲碁や将棋といった複雑な思考が求められるゲームでは、人工知能は既にトップレベルの人間に勝利しています。また、医療分野では、画像診断や創薬などで人工知能の活用が進み、人間には不可能なレベルでの精密な診断や治療が可能になりつつあります。さらに、自動運転技術も人工知能の進化によって急速に発展しており、近い将来、私たちの移動手段を大きく変える可能性があります。しかし、人工知能が人間の知性を超えるということは、同時に大きなリスクも伴います。人工知能が人間の制御を離れ、独自の判断で行動するようになれば、私たちの社会に予期せぬ影響を与える可能性があります。例えば、人工知能が人間の仕事を奪ったり、差別や偏見を助長したりする可能性も懸念されています。また、人工知能が悪意を持った人間の手に渡れば、兵器として利用される危険性も否定できません。技術の特異点の到来は、私たちにとって大きなチャンスであると同時に、大きな挑戦でもあります。人工知能の進化を正しく理解し、その恩恵を最大限に享受しつつ、潜在的なリスクを最小限に抑える努力が不可欠です。そのためには、人工知能に関する倫理的な議論を進め、社会全体で適切なルール作りを進めていく必要があるでしょう。私たち人類は、この新しい時代を賢く生き抜く知恵を身につける必要があるのです。

2024.11.25

その他

人工知能の誕生：ダートマス会議

昭和三十一年の夏、アメリカ合衆国ニューハンプシャー州ハノーバーにあるダートマス大学で、のちに歴史の大きな転換点として知られるようになる会議が開かれました。この会議は、ジョン・マッカーシーという若い研究者が提案し、「人工知能」という言葉が初めて正式に定義された場となりました。昭和二十一年に世界初の汎用計算機であるENIACが発表されてから、わずか十年しか経っていません。計算機はまだ発展の初期段階にありましたが、人々はその秘めた力に大きな期待を寄せていました。マッカーシーは、人間の知性を機械で再現するという壮大な構想を掲げ、この新しい研究分野を進めるために、同じ志を持つ研究者たちを集めたのです。このダートマス会議には、のちに人工知能研究の指導者となる著名な科学者たちが集まりました。情報理論の創始者であるクロード・シャノン、計算機科学のパイオニアであるマービン・ミンスキー、プログラミング言語LISPの開発者となるアレン・ニューウェルやハーバート・サイモンなど、そうそうたる顔ぶれでした。彼らは会議の中で、人間の知的な活動、例えば学習や問題解決、ゲームなどを計算機で実現するための方法について議論しました。具体的な研究テーマとしては、自然言語処理、記号計算、自己学習などが挙げられました。会議は活発な意見交換の場となり、人工知能研究の基礎となる重要なアイデアが数多く生まれました。しかし、当時の計算機の性能は限られており、人工知能の実現には程遠い状況でした。楽観的な予測もありましたが、人工知能研究はその後、幾度かの浮き沈みを経験することになります。それでも、ダートマス会議は人工知能という新しい学問分野の出発点として、その後の発展に大きな影響を与えました。会議で交わされた議論や提案は、その後の研究の方向性を定め、今日の人工知能の発展につながる礎を築いたと言えるでしょう。

2024.11.25

その他

推論と探索：コンピュータの進化

計算機の歴史を紐解くと、その計算速度の向上は目を見張るものがあります。初期の計算機は、もっぱら数を速く計算するために作られました。しかし、技術が進歩するにつれて、より複雑な課題を解くために「推論」と「探索」という考え方が大切になってきました。「推論」とは、与えられた情報をもとに、新しい知識や結論を導き出すことです。例えば、ある病気の症状と患者の状態から、病名や適切な治療法を推測するといったことが挙げられます。初期の計算機では、あらかじめ決められた手順に従って計算を行うことしかできませんでしたが、推論機能が加わることで、より複雑な状況に対応できるようになりました。一方、「探索」とは、膨大な可能性の中から最適な解を見つけ出すことです。例えば、地図上で目的地までの最短経路を探したり、商品の最適な配置を考えたりする際に用いられます。従来は人間が試行錯誤を繰り返していましたが、計算機の探索能力によって、効率的に最適解を見つけられるようになりました。これらの「推論」と「探索」という機能が加わることで、計算機は単なる計算道具から、問題解決のための強力な道具へと進化しました。まるで、人間の思考過程を模倣するように、複雑な問題を分析し、最適な答えを導き出すことができるようになったのです。この変化は、「推論・探索の時代」と呼ぶにふさわしい、計算機の歴史における大きな転換点と言えるでしょう。今後、計算機の能力がさらに向上していくことで、私たちの生活はますます便利になり、社会全体の進歩にも大きく貢献していくと考えられます。

2024.11.25

推論

人工知能の栄枯盛衰

人工知能という新しい分野への探求は、１９５０年代に始まりました。当時、計算機という画期的な装置が登場し、目覚ましい発展を遂げていました。この計算機は、チェスのような複雑なルールを持つゲームを解いたり、数学の定理を証明したりすることに成功し、人々に驚きと興奮をもたらしました。研究者たちは、計算機の持つ可能性に大注目しました。近い将来、まるで人間のように考え、判断し、行動する機械が実現すると、彼らは楽観的に考えていました。この時代の熱気は、まるで夜明けのように人工知能の未来を明るく照らし、多くの研究者をこの新しい分野へと駆り立てました。初期の重要な出来事として、１９５６年のダートマス会議が挙げられます。この会議で初めて「人工知能」という言葉が使われ、この分野の出発点となりました。会議では、記号処理を用いた推論や、様々な可能性を探索することで問題を解決する方法などが議論されました。これらの手法は、計算機に人間の知能を模倣させるための重要な一歩となりました。初期の研究成果は、人工知能が様々な分野で人間に匹敵する能力を持つ可能性を示唆していました。計算機は、複雑な計算や記号操作を高速で行うことができました。これは、人間には不可能な規模のデータを処理し、複雑な問題を解決できる可能性を示していました。また、学習能力を持つ人工知能の開発も期待されていました。将来、計算機が自ら学習し、経験から知識を積み重ねていくことで、より高度な問題解決が可能になると考えられていました。人々は、人工知能が社会の様々な場面で活躍し、人々の生活を豊かにする未来を夢見ていました。

2024.11.25

その他

常識を機械に：Cycプロジェクトの挑戦

「もの識りになるための機械の学習」という課題に、長年、人工知能の研究者たちは取り組んできました。私たち人間は、例えば「雨が降ると地面はぬれる」「空は青い」「鳥は飛ぶ」といった、ごく当たり前のことを知っていて、それを何気なく日々の生活で使っています。このような、私たちが当然のこととして知っていることを「常識」と呼びますが、この常識を機械に理解させるのは、とても難しいのです。この難題に挑んでいるのが、「サイクプロジェクト」です。この計画は1984年に始まり、今もなお続けられています。この計画の目的は、人間が持っているたくさんの常識を機械に入れ込み、機械に人間と同じように考え、行動させることです。一見すると簡単な目標のように思えますが、実現するにはさまざまな困難があります。例えば、「鳥は飛ぶ」という常識を考えてみましょう。確かに多くの鳥は空を飛びますが、ペンギンやダチョウのように飛べない鳥もいます。また、ひな鳥や怪我をした鳥も飛ぶことができません。このように、常識には例外がたくさんあります。機械にこれらの例外を一つ一つ教え込むのは大変な作業です。さらに、常識は文化や地域、時代によっても変化します。ある文化では常識とされていることが、別の文化では常識ではない場合もあります。このような複雑な常識を機械にどのように教え込むのか、サイクプロジェクトでは「知識ベース」と呼ばれる巨大なデータベースを作っています。このデータベースには、さまざまな常識が記号や論理式の形で蓄えられています。機械はこのデータベースを参照することで、様々な状況で適切な判断を下せるようになると期待されています。しかし、この知識ベースを構築し、維持していくこと自体が大きな課題となっています。常識は常に変化していくものなので、知識ベースも常に更新していく必要があります。また、常識の中には言葉で表現するのが難しいものも多く、それらをどのように機械に理解させるか、まだ解決されていない問題がたくさんあります。それでも、サイクプロジェクトは機械に常識を教え込むための重要な一歩と言えるでしょう。

2024.11.25

言語モデル

ディープブルー：人工知能とチェスの融合

人工知能という言葉は、今では日常的に耳にするようになりましたが、数十年前は遠い未来の夢物語のように感じられていました。機械が人間のように考え、複雑な課題を解き明かすなど、想像もつかない時代だったのです。人工知能がどれほど進化したかを測る一つの物差しとして、チェスという知的な遊戯が選ばれました。チェスは、簡単なルールでありながら、奥深い戦略と思考力が求められる、まさに知性の象徴と言える競技です。コンピュータがチェスで人間に勝利することは、人工知能研究における大きな目標の一つでした。限られた盤面と駒の中で、膨大な数の可能性を計算し、最善の手を選択することは、当時のコンピュータにとっては非常に難しい課題でした。処理能力の限界や、複雑な思考過程をプログラムに落とし込むことの難しさなど、多くの壁が立ちはだかっていました。しかし、研究者たちは諦めることなく、様々な方法を試行錯誤しながら開発を進めました。コンピュータにチェスのルールを教え込むだけでなく、過去の対戦データから学習させたり、様々な戦術を分析させたりすることで、徐々にチェスをプレイする能力を高めていったのです。そして、ついにコンピュータはチェスの世界チャンピオンに勝利するまでに至りました。この出来事は、人工知能研究における大きな転換点となりました。人工知能が人間に匹敵する、あるいは凌駕する知的能力を持つ可能性を示したことで、世界中に大きな衝撃を与えました。チェスという知的なゲームを通して、人工知能は自らの進化を証明し、新たな時代の幕開けを告げたのです。この勝利は、単なるゲームの勝敗を超えた、人工知能の夜明けを象徴する出来事と言えるでしょう。

2024.11.25

ハードウエア

人工知能の４段階

人工知能とは、人の頭脳の働きを真似た計算機の仕組みのことです。まるで人が考えるように、計算機に物事を判断させたり、新しいことを学ばせたり、問題を解決させたりすることを目指しています。人の知的な活動を計算機で再現しようとする試みは古くから行われてきましたが、近年、計算機の性能が向上し、大量の情報を扱えるようになったことで、人工知能は急速に発展しました。今では、私たちの暮らしの様々なところで人工知能が活躍しています。例えば、家庭にある電化製品では、冷蔵庫が食品の在庫を管理し、賞味期限が近いものを教えてくれたり、洗濯機が衣類の種類や汚れ具合に合わせて最適な洗い方を判断してくれたりします。携帯電話や自動車にも人工知能が組み込まれており、音声認識や自動運転などの機能を実現しています。人工知能は、企業活動にも大きな影響を与えています。医療の分野では、画像診断の精度向上や新薬の開発に役立てられています。金融の分野では、投資判断や不正検知などに活用されています。製造業では、工場の生産ラインを自動化し、効率化を図るために利用されています。このように、人工知能は様々な分野で応用され、私たちの社会に大きな変化をもたらしています。人工知能は、今後さらに進化していくと予想されます。より複雑な問題を解決できるようになり、私たちの生活はより便利で豊かになるでしょう。一方で、人工知能の進化に伴う倫理的な問題や社会への影響についても、真剣に考えていく必要があります。

2024.11.25

機械学習

機械学習時代の到来

近年の情報技術の急速な発展に伴い、様々な分野で膨大な量のデータが集積されるようになりました。この莫大なデータ群は、人工知能の飛躍的な進歩の鍵を握っています。かつての人工知能は、人間が一つ一つ丁寧に規則や知識を教え込む必要がありました。しかし、近年の人工知能は、自ら学ぶことができるようになりました。まるで人間の子供が多くの経験を通して成長するように、人工知能も大量のデータに触れることで学習し、賢くなっていくのです。この革新的な学習方法こそが、機械学習と呼ばれるものです。機械学習では、大量のデータの中から規則性やパターンを見つけ出すことができます。例えば、過去の膨大な気象データを読み込ませることで、明日の天気や気温を高い精度で予測することが可能になります。また、顧客の購買履歴や趣味嗜好といったデータから、その顧客が気に入りそうな商品を推薦することもできます。このような技術は、私たちの日常生活の中でも、すでに様々な場面で活用されています。インターネットで商品を検索すると、関連性の高い商品が広告として表示されるのも、機械学習の成果の一つです。さらに、機械学習は医療の分野でも大きな期待を集めています。過去の患者の症状や検査データ、治療経過などの情報を学習することで、病気の早期発見や適切な治療法の選択に役立てることができます。このように、大量のデータは新たな知見を生み出し、私たちの社会をより豊かに、より便利にしてくれるのです。まさに、データが宝の山と言われる時代になったと言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

人工知能とロボット：その違いとは？

自動人形とも呼ばれる機械仕掛けの人形、それがロボットの始まりです。現在では、工場で活躍するものづくりのための腕型機械や、床の塵や埃を吸い取る掃除機、飲食店で料理を運ぶ配膳機など、様々な場所でロボットを見かけるようになりました。これらロボットの多くは、あらかじめ人間が事細かに書いた指示書に従って動いています。この指示書はプログラムと呼ばれ、ロボットの頭脳にあたる計算機に記憶されています。たとえば、工場の腕型機械は、プログラムによって決められた部品の組み立て作業を正確に繰り返します。掃除機は、部屋の隅々までゴミを吸引するようにプログラムされており、配膳機は、料理をテーブルまで運ぶ経路をプログラムされています。このように、ロボットは与えられた指示を忠実に実行することを得意としています。まるで、作曲家が書き記した楽譜通りに演奏する自動演奏ピアノのようです。自動演奏ピアノは、楽譜に書かれた通りの完璧な演奏ができますが、楽譜にない曲は演奏できません。同様に、ロボットもプログラムされた以外の動きはできません。周りの状況が変化しても、自分で判断して行動を調整することはできません。また、新しい作業を学ぶこともできません。人間が新しいプログラムを作成し、それをロボットに記憶させなければ、新しい作業を実行することは不可能です。ロボットの精巧で複雑な動きは、人間が作成したプログラムを正確に実行した結果であり、ロボット自身が考えて判断して動いているわけではありません。ロボットは人間の指示を忠実に再現する、精巧な機械なのです。

2024.11.25

その他

知識の時代：コンピュータに知恵を

「人工知能の幕開け」という表題は、知能を持つ機械を作るという人類の夢が現実味を帯び始めた時代を象徴しています。人工知能の歴史は、まさに波乱万丈の道のりでした。幾度もの期待と失望を繰り返しながら、少しずつ進歩を遂げてきたのです。その中で、「知識の時代」と呼ばれる時期は、人工知能開発における重要な転換点となりました。それ以前は、コンピュータは主に計算機として使われていました。計算式を与えれば高速で正確な答えを返してくれるものの、自ら考えて行動することはできませんでした。しかし、「知識の時代」になると、人間が持つ知識をコンピュータに直接教え込むという新しい考え方が登場しました。まるで百科事典のように、様々な分野の知識をコンピュータに蓄積することで、人間のように賢く問題を解決させようとしたのです。具体的には、専門家システムと呼ばれる技術が注目を集めました。これは、特定の分野の専門家の知識をコンピュータに組み込み、その知識に基づいて推論や判断を行うシステムです。例えば、医療診断の専門家システムであれば、患者の症状や検査結果を入力すると、考えられる病名や適切な治療法を提示することができます。このアプローチは、それまでの単純な計算処理とは一線を画すものでした。コンピュータは、ただ計算するだけでなく、蓄積された知識を使って推論し、状況に応じた判断を下せるようになったのです。これは、人工知能が真の意味で「知能」を持つ機械へと進化する第一歩でした。しかし、知識をコンピュータに教え込む作業は非常に困難で、膨大な時間と労力を要しました。また、状況の変化に対応できない、常識的な判断が難しいといった課題も明らかになり、人工知能研究は新たな局面を迎えることになります。

2024.11.25

その他

ディープラーニング：人工知能の進化

人工知能という言葉を耳にする機会が増えました。まるで人間のように考え、判断する機械、そんな夢のような技術が、今まさに現実のものになろうとしています。長年の研究を経て、人工知能は大きな進化を遂げ、特に近年は深層学習と呼ばれる技術の登場により、飛躍的な進歩を遂げているのです。以前の人工知能は、人間が教え込むことに頼っていました。例えば、猫を認識させるためには、「耳が尖っている」「ひげが生えている」「尻尾がある」といった特徴を、一つ一つプログラムする必要があったのです。これは、まるで小さな子供に絵本の読み聞かせをするように、根気と手間のかかる作業でした。しかし、深層学習の登場によって、この状況は一変しました。深層学習では、膨大な量のデータから、人工知能が自ら特徴を学び取るのです。まるで人間の子供が、周りの世界を見て、聞いて、触れて、様々なことを学習していくように、人工知能も大量のデータに触れることで、猫の特徴を自ら捉え、猫を認識できるようになるのです。これは、人工知能開発における革新的な出来事と言えるでしょう。人間が特徴を教える必要がなくなったことで、人工知能はより複雑な問題を解けるようになりました。画像認識だけでなく、音声認識、自然言語処理、自動運転など、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。そして、この技術は私たちの生活にも大きな変化をもたらしつつあります。例えば、スマートフォンでの音声検索や、ECサイトでの商品推薦など、既に深層学習を利用した技術が私たちの生活に浸透しています。今後、人工知能はさらに進化し、私たちの社会をより豊かで便利な場所へと変えていくことでしょう。人工知能の新時代は、まさに始まったばかりなのです。

2024.11.25

深層学習

身体性：知能への鍵

「身体性」とは、私たちが生まれながらに持っている身体が、どのように思考や学習、そして知能全体に影響を与えるかを深く探る概念です。コンピュータのように情報処理だけを行うのではなく、実世界と直接関わり合う physical な身体があるからこそ、私たちは様々な経験を通して学び、成長していくことができます。五感を通して得られる豊かな情報は、私たちの世界の理解を深めるための土台となります。見ること、聞くこと、触れること、味わうこと、嗅ぐこと。これらの感覚を通して得た情報は脳で処理され、知識や記憶として蓄積されていきます。つまり、身体は単なる脳の入れ物ではなく、知能の発達に欠かせない重要な要素なのです。抽象的な記号や言葉は、身体を通して得た具体的な経験と結びつくことで、初めて真の意味で理解できるようになります。例えば、「りんご」という言葉を聞いても、実際に見たり、触ったり、味わったりした経験がなければ、その言葉は単なる記号に過ぎません。しかし、五感を通して「りんご」を経験することで、私たちは「りんご」という言葉に具体的なイメージや感覚を結びつけることができます。これは、まるで地図上の記号が実際の場所を示すように、私たちの思考を現実世界に結びつける役割を果たします。さらに、身体を動かすこと、行動することも、私たちの学習や思考に大きな影響を与えます。自転車に乗ることを例に考えてみましょう。最初はバランスを取ることが難しく、何度も転んでしまうかもしれません。しかし、繰り返し練習することで、身体は自然とバランスの取り方を覚え、スムーズに自転車に乗ることができるようになります。これは、身体を通して得た経験が、私たちの技能や能力の向上に繋がっていることを示しています。このように、身体は単なる情報処理の道具ではなく、世界を理解し、学び、成長するための基盤となるものなのです。

2024.11.25

その他

第五世代コンピュータ：知能の夢

昭和五十七年（一九八二年）から平成四年（一九九二年）まで、十年間にわたり、通商産業省（現在の経済産業省）が中心となって、第五世代コンピュータの開発が行われました。これは国を挙げて取り組んだ一大プロジェクトで、人間の知能をコンピュータで再現することを目指していました。具体的には、「考える」「学ぶ」といった人間の知的な活動をコンピュータで実現しようとしたのです。この計画には、当時としては破格の五百四十億円もの国費が投入されました。これほど巨額の投資が行われた背景には、コンピュータ技術を飛躍的に向上させ、日本の国際競争力を高めたいという狙いがありました。この国家的プロジェクトは、国内外の多くの研究者から注目を集め、大きな期待が寄せられました。当時のコンピュータは、主に計算を速く行うための道具でした。しかし、第五世代コンピュータは、それとは全く異なる、まるで人間のように考え、判断できるコンピュータを目指していたのです。これは、まるで物語の世界のような未来を実現しようとする、壮大な挑戦でした。当時の人々は、コンピュータが自ら学び、新しい知識を生み出す未来を夢見て、このプロジェクトの成功を心待ちにしていました。このプロジェクトは、人工知能という新たな分野を切り開くものでした。当時、「人工知能」という言葉はまだ広く知られていませんでしたが、第五世代コンピュータの開発を通じて、人工知能の研究が大きく進展することになりました。未来の社会を大きく変える可能性を秘めたこのプロジェクトは、多くの希望を乗せて、産声を上げたのです。

2024.11.25

その他

深層学習AI：未来を築く技術

深層学習は、人間の脳の仕組みをまねた技術です。脳には、無数の神経細胞が複雑につながった神経回路があります。深層学習も同様に、たくさんの計算単位が幾重にも層をなす「ニューラルネットワーク」を使って情報を処理します。この何層にも重なった構造こそが、「深層」と呼ばれるゆえんです。従来のコンピュータは、人間が細かく指示を与えないと仕事をこなせませんでした。例えば、猫を認識させるには、「耳が三角で、ひげがあって、目がつり上がっている」といった特徴を人間が定義する必要がありました。しかし、深層学習ではそうした特徴をコンピュータが自ら学習します。大量の猫の画像データを読み込ませることで、コンピュータは猫の特徴を自分で見つけ出し、猫を認識できるようになるのです。この自動的に特徴を抽出する能力こそが、深層学習の大きな強みです。従来の方法では、人間がすべての特徴を定義するのは大変な作業でした。特に、画像や音声、言葉といった複雑なデータでは、重要な特徴を見つけるのが難しく、認識精度もなかなか上がりませんでした。深層学習の登場によって、この問題が解決され、様々な分野で技術革新が起こっています。例えば、写真に何が写っているかを判断する画像認識の分野では、深層学習によって人間の目にも匹敵するほどの高い精度が実現しました。また、人間の音声を文字に変換する音声認識では、深層学習によって精度が飛躍的に向上し、より自然な言葉遣いにも対応できるようになりました。さらに、文章の意味を理解し、自動で要約を作成したり、人間のように自然な文章を生成したりする自然言語処理の分野でも、深層学習は目覚ましい成果を上げています。このように、深層学習は私たちの生活をより便利で豊かにする可能性を秘めた、今まさに発展中の技術と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

機械学習：データから学ぶ人工知能

機械学習とは、人工知能の一分野で、計算機が自ら学び、予測や判断を行う技術のことを指します。人が一つ一つ手順を教えることなく、大量の情報から隠れた繋がりや規則性を見つけることで、新しい情報に対しても予測や分類を可能にします。例えば、多くの猫の画像から猫を見分ける仕組みを作る場合を考えてみましょう。従来の計算機では、人が猫の耳の形や目の色、ひげの本数など、細かい特徴を全て教え込む必要がありました。しかし、機械学習では、猫の画像を大量に見せるだけで、計算機が自ら猫の特徴を学び取ります。このように、情報そのものから学ぶことが機械学習の大きな特徴です。これまでの計算機は、人が作った手順に従って動くだけでした。しかし、機械学習では情報から自ら手順を学ぶため、複雑で難しい問題にも対応できるようになりました。例えば、手書きの文字を認識したり、人の言葉を理解したり、写真に写っているものが何かを判断したりといった、これまで計算機には難しかった作業も可能になっています。近年では、機械学習は様々な分野で活用されています。写真の中の顔を認識する顔認証システムや、音声で操作できる機器、言葉の意味を理解して文章を翻訳する技術など、私たちの生活にも深く関わってきています。今後ますます発展が期待される技術と言えるでしょう。

2024.11.25

機械学習

コグニティブBI：知的なデータ活用

今の世の中は、変化の波が激しく、素早い決断をしなければならない時代です。その中で、確かな情報に基づいた判断は、企業が成功するために欠かせないものとなっています。従来の情報分析では、過去のデータを見ることに重点が置かれていましたが、人工知能を取り入れた、賢い情報分析は、さらに一歩進んだ分析を可能にします。これによって、今まで見えなかった関係や、これからの流れを予測し、より良い戦略を立てることができるようになります。賢い情報分析は、ただデータを見やすくするだけでなく、未来を予測したり、適切な提案をしたりといった、高度な分析機能も備えています。これにより、企業の判断をより良いものへと変えていきます。情報に基づいた判断は、もはや一部の専門家だけのものではなく、どの部署の人でも日常的に使えるようになりつつあります。賢い情報分析は、このような変化をさらに速める重要な技術です。例えば、小売業では、顧客の購買履歴や天候データなどを分析し、商品の需要予測や最適な在庫管理を実現できます。製造業では、機械の稼働状況やセンサーデータなどを分析することで、故障の予兆を捉え、予防保全を行うことが可能になります。金融業では、市場の動向や顧客の取引データを分析することで、リスク管理や投資判断の精度を高めることができます。このように、様々な分野で賢い情報分析は活用されており、企業の競争力を高める上で、なくてはならないものになりつつあります。データ分析の進化は、企業の未来を大きく左右するでしょう。そして、賢い情報分析は、その進化を支える重要な役割を担っています。今後は、さらに多くの企業が賢い情報分析を導入し、データに基づいた、より的確な判断を行い、成長を続けていくことでしょう。

2024.11.25

ビジネスへの応用

専門家の知恵をプログラムに：エキスパートシステム

誰もが専門家のように判断できる仕組み、それが専門家の代わりとなる仕組みです。この仕組みを、専門家の知恵を計算機の仕組みに落とし込んだもの、すなわち「専門家システム」と言います。この専門家システムは、特定の分野に秀でた人の知識や経験、そして物事を筋道立てて考える力を計算機のプログラムに組み込み、その分野の専門家のように問題を解決したり、判断をしたりできるようにしたものです。これは、人が積み重ねてきた高度な専門知識を整理し、誰でも使えるようにする取り組みと言えます。例えば、病気の診断やお金の取引、機械の設計など、様々な分野で活用が期待されています。専門家システムは、ベテランの専門家のように状況を理解し、適切な助言や解決策を示すことで、仕事の効率を高め、質を向上させることに役立ちます。特に、専門家が足りていない分野では、その役割はとても重要です。また、経験の浅い人でも、専門家システムを使うことで、高度な判断ができるようになります。これは人材育成の面でも大きな効果が期待できます。例えば、新米の医師が患者の症状を入力すると、考えられる病名や検査項目、治療方針などが表示されます。熟練した医師の思考プロセスを学ぶことができ、診断の精度向上に役立ちます。このように、専門家システムは、専門家の不足を補い、質の高いサービスを提供するだけでなく、人材育成にも大きく貢献する、将来性のある仕組みと言えます。誰でも専門家の知恵にアクセスできる時代になりつつあるのです。

2024.11.25

推論

論理機械：思考の夜明け

時は一九五〇年代。まだ計算機科学という分野が産声を上げたばかりの頃、アレン・ニューウェルとハーバード・サイモンという二人の研究者が、後の世に大きな影響を与える画期的なプログラムを開発しました。その名は「ロジック・セオリスト」。このプログラムは、それまでの計算機とは一線を画す、まるで人間のように論理的に考え、数学の定理を証明することができたのです。当時、計算機はもっぱら膨大な数の計算を高速で行うための道具と見なされていました。複雑な計算を瞬時に行えるその能力は確かに驚異的でしたが、あくまで人間の指示に従って動くだけの存在であり、自ら考えて問題を解くことは夢物語でした。そんな時代に登場したロジック・セオリストは、機械が人間の思考過程を模倣できることを初めて示した、まさに人工知能研究における記念碑と言えるでしょう。ロジック・セオリストは、ホワイトヘッドとラッセルの数学の基礎に関する本「プリンキピア・マテマティカ」に載っている定理をいくつか証明してみせ、当時の学会を騒然とさせました。まるで人間のように論理を組み立て、複雑な問題を解くその能力は、多くの人々に衝撃を与えました。機械が自ら考え、問題を解くという、かつては想像の域を出なかったことが現実のものとなったのです。この出来事は、単に計算機科学の世界だけにとどまらず、広く社会全体にも大きな影響を及ぼしました。ロジック・セオリストの成功は、人間のように考える機械、すなわち「思考機械」の実現可能性を初めて示しただけでなく、人間の知能そのものについても新たな視点を与えてくれるものでした。そして、この画期的なプログラムの誕生は、後に続く人工知能研究の礎となり、今日の目覚ましい発展へと繋がる第一歩となったのです。

2024.11.25

その他

コード生成AIツール「CodeLlama」

情報の集約や整理といった作業を自動化できる人工知能技術は急速に発展し、様々な分野で活用されています。その中でも、文章の組み立てや翻訳、要約などを行う大規模言語モデルは、近年特に注目を集めています。アメリカのメタ社が２０２３年８月に公開した「コードラマ」は、この大規模言語モデルを応用し、プログラムのコードを自動生成する画期的な人工知能ツールです。このツールは、同じくメタ社が開発した大規模言語モデル「ラマ２」を土台として作られています。「ラマ２」は、膨大な量の文章情報を学習し、様々な文章作成を支援する能力を持っています。これを基盤とする「コードラマ」は、「ラマ２」の文章理解能力を活かし、与えられた指示に基づいてプログラムのコードを自動的に書き出すことができます。例えば、「カレンダー機能を持つアプリを作りたい」と指示すれば、「コードラマ」は必要なコードを自動的に生成します。これは、プログラミング作業を大幅に効率化し、開発者の負担を軽減する大きな効果が期待されます。また、「コードラマ」はオープンソースとして公開されているため、誰でも自由に利用・改良できます。誰でも使えるということは、世界中の人々が改良に参加し、技術革新を加速させられる点で大きな意味を持ちます。多くの開発者がこのツールを活用し、改良していくことで、プログラミングの世界に新たな可能性が開かれると期待されています。「コードラマ」は、プログラミングの効率化だけでなく、これまで難しかった複雑なプログラムの開発も容易にする可能性を秘めています。人工知能技術の進化によって、私たちの生活は今後ますます便利で豊かになっていくでしょう。

2024.11.25

言語モデル

人工知能とロボット：似て非なるもの

機械仕掛けの助っ人であるロボットは、あらかじめ人が定めた手順に従って動きます。言わば、決められた楽譜通りに演奏する自動演奏装置のようなものです。工場で部品を組み合わせたり、倉庫で荷物を運んだり、同じ作業を正確に何度も繰り返すことが得意です。人とは違い、自分で考えて行動することはできません。ロボットの最大の利点は、効率と生産性を高めることです。例えば、自動車工場で溶接をするロボットは、人よりも速く正確に作業を進めることができます。また、高い場所や熱い場所など、人が作業するには危険な環境でも、ロボットなら安全に作業できます。宇宙や深海の探査など、人が行くのが難しい場所でも活躍しています。このように、ロボットは様々な場所で人の活動を支える、頼もしい存在です。ロボットの動きは、プログラムによって細かく制御されています。そのため、状況に応じて臨機応変に動きを変えることは苦手です。想定外のことが起こると、適切な対応ができずに作業が止まってしまうこともあります。ロボットをうまく使うためには、周囲の環境をきちんと整え、不測の事態が起きないように備えることが大切です。また、ロボットの調子を保つためには、定期的な検査や部品交換などの手入れも欠かせません。人間が健康診断を受けるのと同じように、ロボットも点検することで故障を防ぎ、長く安定して働けるようになります。まるで、生き物のように大切に扱う必要があると言えるでしょう。

2024.11.25

その他

AI効果：知能への錯覚

人工知能（ＡＩ）は近年、目覚ましい進歩を遂げ、私たちの暮らしの様々な場面で見かけるようになりました。自動運転技術によって車は自ら道を走り、医療の現場ではＡＩが医師の診断を支援し、音声認識機能によって機械と話すことも当たり前になりつつあります。かつては人の知恵と経験が必要だった複雑な仕事も、ＡＩが次々とこなせるようになり、私たちの社会は大きく変わりつつあります。しかし、ＡＩがどれほど優れた能力を発揮しても、それを本当の知能とは認めない考え方も根強く残っています。ＡＩは膨大な量の情報を処理し、複雑な計算を高速で行うことができます。しかし、その仕組みは結局のところ、あらかじめ決められた手順に従って計算を繰り返しているに過ぎないと考える人も少なくありません。たとえＡＩが人間のように振る舞ったとしても、それはプログラムされた通りに動いているだけで、真の知性や意識を持っているわけではないという意見です。これはまるで、手品師の巧みな技に感嘆しながらも、それは種や仕掛けがあるからだと知っているのと同じような感覚かもしれません。この現象は「ＡＩ効果」と呼ばれ、ＡＩの発展の歴史の中で繰り返し見られてきました。新しい技術が登場し、人々がその能力に驚嘆しても、しばらくすると慣れてしまい、それは単なる自動化や計算処理だと見なすようになるのです。そして、真の知能とは何かという問いが改めて問われ、ＡＩに対する期待と懐疑の念は、今もなお交錯し続けています。ＡＩが今後どのように進化し、社会にどのような影響を与えていくのか、それは私たち自身が見つめ続け、考えていくべき重要な課題と言えるでしょう。

2024.11.25

その他

人工知能の４つの分類

近頃「人工知能」という言葉を、新聞やテレビなど様々なところで見聞きするようになりました。炊飯器や洗濯機といった家電製品から、電話や携帯端末、自動車に至るまで、実に様々な場面で人工知能が役立てられています。しかし、人工知能とは一体どのようなものを指すのでしょうか。漠然とすごい技術というイメージはあっても、具体的に説明できる人は少ないかもしれません。実は「人工知能」と一言で言っても、その能力や仕組みは様々です。まるで生き物のように賢い人工知能もあれば、特定の作業だけをこなす人工知能もあります。人工知能を正しく理解するためには、まずその種類を理解することが重要です。この記事では、人工知能を制御の複雑さや学習の有無といった観点から四つの段階に分けて解説し、それぞれの違いを分かりやすく説明します。最初の段階は、あらかじめ決められたルールに従って単純な作業を行うものです。例えば、エアコンの温度調節機能などがこれにあたります。次の段階は、過去のデータに基づいて状況を判断し、適切な行動をとるものです。迷惑メールの自動振り分け機能などがこの例です。三番目の段階は、自ら学習し、状況に応じて最適な行動を自ら選択できるようになります。囲碁や将棋の対戦ソフトなどが代表的な例です。そして最終段階は、人間のように感情や意識を持ち、自ら思考し行動できる人工知能です。現状では、まだ実現には至っていませんが、多くの研究者が開発に取り組んでいます。このように、それぞれの段階の特徴を理解することで、人工知能の全体像を掴むことができるでしょう。ひいては、人工知能が社会の中でどのように活用されているのか、そして今後どのように発展していくのかを理解する上で、重要な手がかりとなるでしょう。

2024.11.25

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