ウォーターフォール型

人工知能を作るのは、普通の道具を作るのとは大きく違います。普通の道具は、設計図通りに作れば完成形がわかります。しかし、人工知能、特に機械学習を使う場合は、完成形をあらかじめ知ることはできません。例えるなら、粘土で何かを作るようなものです。材料の質や作り方によって、出来上がりが変わるのと同じように、人工知能の出来栄えは、使うデータの質や量、作り方によって大きく変わります。そのため、作り始める前にどんなものができるか、はっきりとは言えません。 どれくらいの時間がかかるかも、正確にはわかりません。学習のための情報の集め方や、人工知能の訓練の進み具合によって、時間は大きく変わります。まるで、種から植物を育てるようなものです。どれくらいの期間で、どのくらい成長するかは、育て方や環境によって変わります。人工知能も同じで、思ったよりも時間がかかることもあります。 さらに、思いもよらない問題が起こることもあります。例えば、学習データに偏りがあると、人工知能が正しく判断できないことがあります。これは、偏った情報だけで子供を育てると、偏った考え方になってしまうのと同じです。このような時は、情報の修正や教え方の調整が必要になります。すると、完成までの時間が延びたり、お金が余計にかかったりすることもあります。 このように、人工知能を作るのは、何が起こるか分からない部分が多い作業です。ですから、臨機応変に対応できるやり方が必要です。変化に柔軟に対応し、計画通りに進まなくても、落ち着いて対処していくことが大切です。

人工知能を作るのは、これまでのコンピューターの仕組み作りとは大きく違います。これまでの仕組み作りでは、どんな仕組みを作るかを最初に決めて、設計図を作って、組み立てて、試しに使ってみて、と段階を踏んで、最初に決めた通りのものが出来上がることがほとんどでした。しかし、人工知能を作る場合は、最初にどんなものが出来上がるかをはっきり決めるのが難しいことがあります。なぜなら、人工知能の出来栄えは、学習させる情報に大きく左右されるからです。どんな情報をどれだけ学習させるかで、人工知能の動きや賢さが変わってきます。そのため、人工知能を作りながら、情報の質や人工知能の動きをじっくり観察し、何度もやり方を変えながら、一番良い方法を探していく必要があります。ですから、作り始める時に、最終的にどんなものが出来上がるか分からなくても慌てはいけません。臨機応変に対応できる計画を立てることが大切です。また、開発にどれくらいの時間がかかり、どれくらいお金が必要になるかも、これまでの仕組み作りと比べると、予想がつきにくいです。ですので、時間にもお金にも余裕を持った計画を立てておくべきです。さらに、人工知能を作るチームには、人工知能の専門家だけでなく、情報を分析したり、人工知能の出来栄えを評価したりする専門家も必要です。チームの皆が密に連携を取りながら作業を進めることが、人工知能開発を成功させる秘訣です。 人工知能開発は、試行錯誤の連続であり、柔軟な対応が求められる挑戦的な取り組みと言えるでしょう。