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文系の学部から新卒でメーカー系のSIerに就職。技術・スキルがないためブログを通して勉強。その後、IT業界の業界知識が活かせる人材業界に就職

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【読書ノート】人工知能は人間を超えられるか(40冊目) -ディープラーニングの先にあるもの-

■概要

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

以下のことが気になって本書を読んだ。以下のことが気になって本書を読んだ。

人工知能の定義
人工知能にはレベルがある
・これからどんなことが実現されていいくか


なんでもかんでも、AIが〜、人工知能が〜みたいな表現を疑問に思ったから。

ただの場合分けや、可能性の洗い出しを高速にやっているだけでは?

というようなものまで、人工知能でまとめられているのではと思ったから。

結果として、以下のことがわかり少しすっきりした。

・将棋でプロ棋士にかつようなプログラムも人工知能ではなく、膨大なパターンから探索推論によって、答えを出していること

・ワトソンについても文章や質問の意味を理解しているのではなく、関連するキーワードから
 最も妥当だと思われる回答をしている。

人工知能の現状

本書では、人口知能について以下のように解説している。

現在、完全に「人間のように考える人口知能」はできていない。
これは幾人かの消費者は誤解しているかもしれない。
乱暴に言えば、人工知能を使った製品などといった売り文句は嘘である。
人類が誕生してから飛行機を飛ばし、農作物を大量に生産できるようにし、素量子論まででてきているのに
人間の原理的(学ぶ、考える、行動する)な部分を工学的に再現するにはいたっていない。


これまで以下のような人工知能ブームがあった。

第1次人工知能ブーム(1950−1960):推論探索によって特定の問題を解く(いわゆるトイプログラム)

第2次人工知能ブーム(1980年代) :知識をインプットすればより賢くなる。知識のインプット/管理が大変になり縮小

第3次人工知能ブーム(2000年代) :WEBの広がりとともに増加した情報を機械学習がはやる。それに加えてブレークスルーである深層学習が登場する。


また、以下のような学者もいる。

コンピュータの原理と脳の原理は似通っている。
脳は、神経細胞の中にあるシナプスから一定以上の電圧になると、神経伝達物質が発生し、それが次の神経細胞に伝わると
電気信号になる。脳はどうみても電気回路である。
これはコンピュータの電気回路で0、1で表現することによって、情報を伝達していることと等しい。
したがって、脳で怒っていることをコンピュータでも完全に再現できるはずだ、と。

人工知能のレベル

レベル1:単純な制御・・・マーケティング用として人工知能と称している。
             
レベル2:入力対する出力のパターンがきわめて多彩なもの・・・将棋のプログラムなど、数あるパターンの中から推論探索を行う。

レベル3:機械学習を採用している・・・あらかじめ処理の参考にあるデータを大量にインップットし、ルールや知識を学習する。

レベル4:ディープラーニングを使用している・・・パターン認識をする上で重要な特徴量がなにかを自身で学習できる

■まとめ

 ・人口知能の分野は、1950年代からずっと取り組まれているテーマである
 ・レベル4以外は、人間の一部分を外だしというよりかは、処理能力があがったというイメージ
 ・レベル4は「自ら学ぶ、特徴量を発見していける」。
  今後、人間の学習するといった部分をどんどん代替していきそうだ。


人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

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