エキスパートシステム

マイシン：専門家の知恵をプログラムに

人間が蓄積してきた専門的な知識や技術を、計算機の中に取り込もうという試みは、人工知能研究の初期から行われてきました。そして、特定の分野における熟練者の思考過程をプログラム化し、その分野における問題解決や判断を支援する仕組み、それが専門家システムです。まるでその道の達人のように、計算機が高度な知的作業をこなすことを目指した、人工知能研究における大きな前進と言えるでしょう。専門家システムの登場は、計算機が単なる計算道具から、より複雑な問題を扱う知的なパートナーへと進化する可能性を示したのです。数多くの専門家システムの中でも、初期の頃に開発され、特に注目を集めたのがマイシン（MYCIN）です。マイシンは、血液中の細菌感染症の診断と治療方針の提案を専門とするシステムでした。医師と同等の精度で感染症の種類を特定し、適切な抗生物質を推奨することができました。マイシンは、専門家の知識をルールとして表現する「ルールベースシステム」という手法を採用していました。これは、「もし～ならば～である」という形式のルールを多数組み合わせることで、複雑な推論を実現するものです。例えば、「もし患者の体温が高く、白血球数が多いならば、細菌感染症の可能性が高い」といったルールを多数組み合わせて診断を行います。マイシンは、専門家の知識を体系的に表現し、計算機で処理できる形にしたという点で画期的でした。また、診断の根拠を説明できる機能も備えており、利用者の理解と信頼を得る上で重要な役割を果たしました。しかし、専門家の知識をルールとして記述する作業は非常に手間がかかるという課題もありました。知識の修正や追加も容易ではなく、システムの維持管理に大きな負担がかかることが問題視されました。さらに、マイシンのように限定された分野では高い性能を発揮するものの、より広範な知識や常識を必要とする問題には対応できないという限界も明らかになりました。それでも、マイシンは専門家システムの可能性を示し、その後の研究開発に大きな影響を与えたと言えるでしょう。

2024.11.26

推論

知識の時代と人工知能

人工知能という言葉が初めて世に出たのは、１９５６年に行われたダートマス会議でのことでした。この会議は、人間の知的な働きを機械で再現するという、画期的な考え方が提唱された重要な会議でした。つまり、人工知能研究の始まりと言えるでしょう。会議の後、研究者たちは活発に研究を始めました。当時の研究の中心は、記号を処理することにありました。どのように考え、どのように探し出すのか、といった人間の思考過程を機械に真似させるための研究です。その成果として、簡単なゲームを解いたり、数学の定理を証明したりするプログラムが作られました。しかし、当時の計算機は性能が低く、複雑な問題を扱うことはできませんでした。計算機の性能が、人工知能研究の進歩を妨げていたのです。例えば、大量のデータを処理したり、複雑な計算をしたりすることが苦手でした。そのため、人工知能が真価を発揮するには、計算機の性能向上が不可欠でした。それでも、人工知能は将来大きく発展する分野だと期待され、多くの研究者がその発展に力を注ぎました。人工知能は様々な可能性を秘めており、未来を大きく変える技術だと考えられていたのです。そして、彼らの努力は、現在の目覚ましい発展に繋がっています。ダートマス会議での提唱から半世紀以上が経ち、人工知能は私たちの生活に欠かせない技術へと成長しました。今では、自動運転や音声認識、医療診断など、様々な分野で活躍しています。人工知能の発展は留まることなく、これからも私たちの生活をより豊かにしていくことでしょう。

2024.11.26

その他

第五世代コンピュータ：未来への挑戦

昭和五十七年から平成四年にかけて、国を挙げて進められた一大計画がありました。第五世代コンピュータと呼ばれるこの計画は、当時としては画期的なものでした。それまでのコンピュータは、主に計算を素早く行うことを目的としていましたが、この計画は全く異なる未来を描いていました。まるで人間のように考え、話し言葉を理解するコンピュータの実現を目指したのです。膨大な知識を蓄え、複雑な問題を自ら解決できる、まさに夢のようなコンピュータです。この壮大な計画を実現するためには、人工知能の研究開発が不可欠でした。そのため、国は多額の予算を投入し、多くの研究者がこの計画に携わりました。研究者たちは、昼夜を問わず熱心に研究に取り組み、未来のコンピュータの実現に向けて努力を重ねました。人工知能という、当時としてはまだ新しい分野に、国を挙げて挑んだのです。当時の日本は、世界の技術革新を牽引する存在として、世界中から注目を集めていました。第五世代コンピュータ計画は、日本の技術力を世界に示す象徴的なプロジェクトでもありました。この計画によって、日本は世界をリードする技術大国としての地位を確固たるものにすることを目指していたのです。人々は、第五世代コンピュータが実現する未来社会に大きな期待を寄せ、夢を膨らませていました。未来の社会では、コンピュータが人々の生活をより豊かにし、様々な問題を解決してくれると信じていたのです。しかし、計画は当初の目標を達成するには至らず、様々な課題を残すこととなりました。それでも、この計画で培われた技術や知識は、その後の情報技術の発展に大きく貢献したと言えるでしょう。

2024.11.26

その他

知識獲得の難しさ：ＡＩの壁

かつて、人工知能の研究は、人間の知恵を機械に教え込むことに大きな期待を寄せていました。特に、特定の分野に精通した専門家の知識をコンピュータに移植することで、まるでその専門家のように複雑な問題を解決できるシステム、いわゆる専門家システムの開発が盛んに行われていました。人々は、この技術によって様々な難題が解決され、未来はより便利で豊かなものになると信じていました。しかし、この夢の実現は、想像以上に困難な道のりでした。最大の壁となったのは、人間の持つ知識をコンピュータに理解できる形に変換し入力する作業です。人間は経験や直感、暗黙の了解など、言葉で表現しにくい知識を豊富に持っています。一方、コンピュータは明確なルールやデータに基づいて動作します。そのため、専門家の頭の中にある知識をコンピュータが扱える形に整理し、構造化するには、膨大な時間と労力が必要でした。具体的には、専門家へのインタビューを繰り返し行い、その内容を記録し、分析する必要がありました。また、関連する文献を調査し、そこから必要な情報を抽出する作業も欠かせません。さらに、集めた情報を整理し、論理的な関係性を明らかにした上で、コンピュータが処理できるような記号や規則に変換しなければなりませんでした。これは、まるで広大な図書館の蔵書を全て整理し、詳細な目録を作成するような、途方もなく複雑で骨の折れる作業でした。結果として、専門家システムの開発は、知識の入力という大きな壁に阻まれ、当初の期待ほどには普及しませんでした。

2024.11.26

その他

知識ベースで賢く！エキスパートシステム

知識の宝庫、それが知識ベースです。まるで、広大な図書館のように、様々な情報がきちんと整理されて保管されています。この知識ベースには、事実や知識といった基本的な情報だけでなく、データやルール、更には熟練者しか知らないようなノウハウまで、様々な種類の情報が体系的に整理されているのです。誰でも、そしてコンピュータも、必要な情報を簡単に探し出し、活用できるようになっています。例えば、医療の分野を考えてみましょう。医療に特化した知識ベースには、病気の症状、診断の方法、適切な治療法などが整理されて格納されています。まるで経験豊富な医師が、いつでも相談に乗ってくれるかのようです。また、法律の知識ベースには、様々な法律の条文や過去の判例が整理されています。法律の専門家のように、複雑な法律問題を理解し、解決策を探るための助けとなるでしょう。このように、特定の分野に関する情報を集めることで、専門家のように高度な判断や意思決定を支援することができるのです。知識ベースの役割は、情報を整理して蓄積することだけではありません。知識ベースは、それぞれの情報を結びつけることで、より深い理解や洞察を促す、という重要な役割も担っています。例えば、ある病気の症状と、その症状を引き起こす原因、そして有効な治療法を結びつけることで、医療従事者はより正確な診断と適切な治療を行うことができるようになります。まるで、点と点が線で繋がり、全体像が見えてくるかのようです。このように、知識ベースは単なる情報の集積場ではなく、情報を繋ぎ合わせ、活用するための、まさに知恵の源泉なのです。

2024.11.26

推論

世界初のエキスパートシステム：DENDRAL

一九六〇年代、計算機科学の黎明期に、スタンフォード大学の研究者エドワード・ファイゲンバウム氏とそのチームは、画期的な人工知能システム「ＤＥＮＤＲＡＬ（デンドラル）」を開発しました。このシステムは、未知の有機化合物の構造を特定することを目的としていました。当時、質量分析法などの分析技術は発展を遂げていましたが、得られたデータから化合物の構造を決定するには、熟練した化学者の知識と経験が不可欠でした。分析結果として得られる複雑なスペクトルデータは、まるで暗号文のように難解で、その解釈には高度な専門知識と長年の経験に基づく直感が求められました。熟練の化学者は、膨大な知識と経験を駆使し、試行錯誤を繰り返しながら、化合物の構造を推定していました。しかし、この作業は非常に時間と労力を要するものでした。ＤＥＮＤＲＡＬは、この複雑で時間のかかるプロセスを自動化し、計算機が化学者の役割を担うことを目指したのです。具体的には、質量分析計から得られたデータを入力すると、ＤＥＮＤＲＡＬは可能な化学構造を生成し、それらの構造が質量分析データと一致するかどうかを検証しました。そして、最も可能性の高い構造を候補として提示しました。これは、特定の分野の専門家の知識を計算機に組み込み、複雑な問題を解決させるという、エキスパートシステムの先駆けとなりました。ＤＥＮＤＲＡＬは、化学の専門知識をルールとして表現し、推論エンジンを用いてこれらのルールを適用することで、まるで人間の専門家のように推論を行いました。ＤＥＮＤＲＡＬの成功は、人工知能研究に大きな影響を与え、その後のエキスパートシステム開発の道を開きました。人工知能が特定の分野の専門家のように振る舞うことができるという可能性を示した、まさに画期的な出来事だったと言えるでしょう。

2024.11.25

推論

マイシン：初期のエキスパートシステム

ある特定の分野に秀でた専門家の持つ知識や豊富な経験を、コンピュータプログラムの中に組み込むことで、その道の専門家と同じように考えたり判断したりするプログラムのことを、専門家システムと呼びます。これは、人が行う複雑な思考の流れをコンピュータで再現することで、コンピュータに高度な問題解決能力を持たせようとする技術です。専門家システムは、専門家の数が足りない部分を補ったり、物事を決めるときの手助けをする道具として、様々な分野で活用が期待されました。専門家システムが目指すのは、特定の分野における専門家の思考プロセスを模倣することです。専門家は、長年の経験や学習によって得られた知識を元に、複雑な状況を分析し、適切な判断を下します。このプロセスをコンピュータで再現するために、専門家システムは「知識ベース」と「推論エンジン」という二つの主要な構成要素から成り立っています。知識ベースには、専門家から聞き取った知識や経験が、ルールや事実といった形式で蓄積されます。推論エンジンは、この知識ベースに蓄えられた知識を用いて、入力された情報に基づいて推論を行い、結論を導き出します。初期に開発された専門家システムの一つに、マイシンというシステムがあります。マイシンは、血液中の細菌感染症を診断し、適切な抗生物質を提案するために開発されました。マイシンは、専門家システムの可能性を示す画期的なシステムとして注目を集め、その後の専門家システム研究に大きな影響を与えました。しかし、専門家の知識をコンピュータに落とし込むことの難しさや、知識ベースの維持管理の負担の大きさなど、いくつかの課題も明らかになりました。これらの課題を克服するために、様々な改良や新たな技術開発が進められています。例えば、機械学習の手法を用いて、大量のデータから自動的に知識を抽出する研究などが行われています。このような技術の進歩によって、専門家システムは今後さらに発展し、様々な分野でより高度な問題解決に貢献していくことが期待されています。

2024.11.25

推論

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

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

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

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

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

専門家の知恵を機械に：エキスパートシステム

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。

2024.11.25

推論

古典的人工知能：知能の仕組み

古典的人工知能とは、あらかじめ定められた手順に従って、まるで料理のレシピのように、一つずつ処理を進めていく人工知能のことです。人間が手順を組み立てるように、複雑な問題を小さな手順の組み合わせで解決しようとします。たとえば、チェスや将棋を考えてみましょう。これらのゲームには、駒の動かし方や勝ち負けの条件など、明確なルールがあります。古典的人工知能は、これらのルールをプログラムに組み込み、可能な手を一つずつ検討することで、最適な一手を選びます。まるで熟練の棋士が何手も先を読むように、コンピュータは膨大な量の計算をこなし、勝利への道を切り開きます。このような明確なルールを持つ問題において、古典的人工知能は非常に高い能力を発揮します。過去のチェスや将棋の対戦で、コンピュータが人間を打ち負かした事例は、この力の証と言えるでしょう。しかし、現実世界の多くの問題は、必ずしも明確なルールで表せるわけではありません。たとえば、リンゴとミカンを見分ける場合、大きさや色、形など、様々な特徴を総合的に判断します。このような曖昧な基準を、明確なルールに変換することは容易ではありません。また、初めて見る果物に出会った時、人間は過去の経験から推測して判断できますが、古典的人工知能では、あらかじめプログラムされていない状況に対応することは難しいのです。このように、ルールが明確でない問題や、予期しない状況への対応が難しいことが、古典的人工知能の限界と言えるでしょう。そのため、適用できる範囲は限定的と言われています。

2024.11.25

アルゴリズム