【#25】[AIって何なの?]AIは確かに優れているが、所詮過去データの計算結果に過ぎない

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今回は最近流行りのAIについてです。世間でもAIがすごいと言われていますが、

“AIって何なの?

“AIって何がすごいの?

“AIって何が苦手なの?

“AIってどんなところに使われてるの?

といったことが自分の中であやふやだったので調べてみました。人間がやっていた仕事がAIに取られるとか、AIで分析することでそれまでわからなかったことがわかるようになったとかをよく聞きます。どういうことなのか自分自身AIをよく知らなかったので、備忘も込めて調べた結果をシェアします。

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AIって何なの?

AIとは人工知能の略で、人間に代わって知的な振る舞いを再現したものです。人間の代わりに振る舞えるなんてすごいですよね。AIの実現の仕方としては、ディープラーニングが主流です。ディープラーニングとは深層学習といい、正解データを使って学習し、作成した学習モデルを用いてロジックを作成します。学習とは、たくさんの正解から重み付けを調整する作業です。例えば、画像解析の場合、どんな猫の画像でも猫と回答するように調整します。

AIって何がすごいの?

AIが人間に代わって作業をしてくれるので生産性が向上したり、人間が気付かないような価値のある分析ができたりします。

最も身近だとiPhoneSiri

例えば、料理していて両手が塞がっているときに声でiPhoneを操作できるのは便利ですよね。SiriもAIらしくて、ロジックが改善されてきていて、数年前までは聞き間違い多かったですが、今はほぼ完璧に聞き取ってくれます。これも学習データが十分でモデルとしての完成度が高まってるからだと思います。これからはSiriに限らず音声通話型のサービスが増えてくると考えます。

交通渋滞解消

例えば、ある町では交通渋滞が社会問題になっているとします。そこで車の位置情報や街中の画像情報を用いて交通量を分析し、AIで信号機を制御して最適化することで渋滞を解消することができます。

Google広告

Googleの広告はAIを使ってユーザに最適なものを表示するようなロジックになっています。そのためよく見る服の広告やよく訪れるサイトの関連サイトの広告が出てきます。

AIって何が苦手なの?

実はディープラーニングでは、AIが下した判断の根拠を説明することができません。なぜなら、AIによって導き出された最適解がどのようにして導き出されているのか明らかにできないからです。人間であれば、業務におけるプロセスや思考の段階を明らかにすることができますが、AIの場合はそのプロセスは見られません。なぜそう判断したのか分からず、根拠がブラックボックスになりがちなので、AIの「ブラックボックス問題」と呼ばれています。これでは、万が一トラブル発生した際に原因を特定することが困難です。

そのため、判断理由がホワイトボックスであるXAI(explainable AI)が流行ってきています。XAIは、問題が起きた場合にも、なぜその問題が起きたのか説明することができます。説明責任が求められる場で非常に有用です。例えば、製造業での製品の故障やトラブルの原因究明や、金融業での与信審査の判断基準の説明に用いられます。

AIって将来どうなるの?

将来はより複雑な分析も正確にできるようになります。また様々なハードウェアと組み合わせることで、人々の生活にも影響を与えるでしょう。

自動運転

将来的には自動運転に応用されます。今はレベル3(特定の条件下で自動運転、作業継続が困難な場合はドライバーにて対応)らしいですが、これが更にレベル4になると(レベル5が最高で完全自動運転)走行ルートや特定時間帯などの特定条件下でドライバー無しの無人自動運転となるらしいです。日本では2025年からの普及開始を計画しています。

接客業の変化

例えば、服屋さんであれば、ネットショップの普及に加えて、AIARVRを組み合わせた総合的な提案ができるようになることで店舗に行かなくてよくなります。ロボットによる接客を実験的に取り入れているところもあります。飲食店ではタブレットで注文し、注文した食事をロボットが運ぶことになる未来は容易に想像がつくでしょう。

まとめ

AIは人間の感性に基づくアイデアを生み出すことについては不得意です。あくまでAIがやっていることは、過去のデータからディープラーニングを用いた計算結果にすぎません。
AI
はもちろんすごいですが、人間にしかできない「想像する力」「創造する力」がこれからより重要になってくると思います。

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