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人工知能(AI:Artificial Intelligence)は不可能なのか?!

人工知能と言うと、IBM Watsonがネットやメディアでは有名ですが、本当はこの技術は人工知能(AI:Artificial Intelligence)ではなく認知知能(CI:Cognitive Intelligence)であるというお話を前回しました。では、人工知能はムリなのか?と思いきや、実は2012年に人工知能研究に大きなブレークスルーが起こっています。

それが「Deep Learning(ディープラーニング:深層学習)なのです。

2012年に機械学習の画像認識の国際コンペティションがあり、ここでカナダのトロント大学ジェフリー・ヒントン教授のチームが圧倒的な強さで優勝しました。これは、画像イメージを機械学習システムが自ら学んで物事の特徴を自分で抽出し、これを重層的に把握して概念化する技術です。これまでの人工知能は、人が特定のデータを与えたり、特定のアルゴリズムを教えなければ、物事の特徴や抽出を行うことはできませんでした。しかし、この「Deep Learning:深層学習」技術は、これをコンピューターが自分で行うことができます。

トロント大学ヒントン教授が開発したのは、ニューラルネットワークの分野の中のDeep Learningと呼ばれる手法です。ニューラルネットワークとは、脳のニューロン(神経細胞)とシナプス(神経細胞結合)の回路を、コンピューター上で再現したものになります。人間の脳と同様に、正しい答えを出した回路が強化されるように設計されているので、コンピューターが自分自身で物事を学習していくことのできる仕組みと言えます。これれを何層にも重ねる技術を使って、画像認識の精度を飛躍的に高めることに成功しました。

これは、人間の幼児が短期間で爆発的に言語を覚えることに似ています。幼児は言葉を覚えて、意味を理解して話し出すまでにモノを触ったり、振ったり、舐めたり、眺めたりしながらそのモノの特徴を次第につかんでいきます。その特徴が同じなのか、違うのかを比較を積み重ねて理解していると言われています。これを概念化と呼び、これと同じことをコンピューターで実現したものが「Deep Learning:深層学習」なのです。(参考:「表現を獲得」した人工知能:東京大学大学院工学系研究科准教授 松尾豊氏のインタビュー記事

さらに人工知能技術を産学官協力して発展させて、社会に貢献する。これに取り組む研究機関として2014年10月に設立されたのが、ドワンゴ人工知能研究所です。その名の通り、ドワンゴ社がスポンサーとなっています。

あまり知られていませんが、日本は人工知能研究では最先端の技術とこれをビジネス化している企業が多数存在します。日本の人工知能学会は、既に30年以上の活動実績があります。また、2003年に創業して2007年に東証マザーズに上場したUBIC社は人工知能技術を使ったソリューションを提供している企業です。

東証一部に上場しているブレインパッド社は、データマイニングや最適化といった数理技術をビジネス化して各種ソリューションやサービスを製造、通信、ITなど幅広い企業へ提供しています。いずれも統計データ処理やデータ分析技術に強みを持っています。さらに、こうしたビックデータを、もっと手軽に中小企業でも使えるツール「Data Diver(データダイバー)」として提供しているデータビークル社というベンチャー企業もあります。ビッグデータを何に使えばわからないというひとは、ぜひ一度こうした企業のホームページを見て参考にしてはいかがでしょうか。結構ハマります。

さて、次回はこれから人工知能、認知知能がさらに発展して行くすぐそこにある未来についてご紹介します。

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