人工知能(AI)って何?

AI
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動機

動機は凡そ以下。
・自動車業界のADAS/ADの領域で必要な知識として問われる場面が多発。
・流行りものなのでまずは簡単に調べてみよう。
・具体的な手法等は一旦置いておいて、大雑把に把握しておきたい。

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結論

先に結論を書くと以下。
・定義の話はあるようで、カッチリ決まっているわけでは無い。
・AIのレベル歴史(ブーム)はおおよそ紐づいている。
・今今としてはAI ≒ ディープラーニング

とりあえず、以下3つに仕分けておくと良いと思う。
「定義」、「レベルと歴史(ブーム)」、「ディープラーニング」

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定義

AIはArtificial Intelligenceの略で
「人工知能=AI」
となる。
1956年のアメリカで開催されたダートマス会議ジョン・マッカーシーという人が初めて使った言葉となる。

現状に於いてAIの定義はあるようで無い状態。
理由としては「知性、知能の定義が無い」から。
また、原理が分かってしまうと「それは知性ではない」と決めつけてしまう人間の心理である「AI効果」というもの原因の一端として見受けられる。
よって、同じシステムを示しているにも関わらず、人によってAIか非AIかの意見は分かれる。

とはいえ、全く定義が無いことも無い。
一応、「人間と同様な知的処理能力を持つシステム」という大きな枠としては関係者/研究者の間では共通の見解にはなっている。
知的処理能力とはおおよそ以下の組み合わせを持ったもの。

  • 推論
  • 認識
  • 判断

「ロボットとの違い」もAIの定義としては重要な考え方になる。
ア〇ムやドラ●もんの影響でAIとロボットは同軸で語られることもあるが、
AI研究者がロボット研究者というわけにもならないし、
ロボット研究者がAI研究者というわけにもならない。
ロボットの脳に相当する部分であれば、AI研究者兼ロボット研究者ということになるのだろうが、
脳以外であれば、ロボット研究者だが、非AI研究者ということになる。
どちらにしてもAI研究者は「考える(知的な処理能力)」という「目に見えないもの」を中心に扱う領域となる。

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レベルと歴史(ブーム)

レベルとしては4段階

  • レベル1:制御
    • 知性無し
  • レベル2:古典的人工知能
    • 探索/推論による複雑な振る舞い
      • なんとなく知性を感じる
  • レベル3:機械学習
    • 大量のサンプルを元に入力出力間の関係性を学習
      • 2000年代から始まったビッグデータ時代との相性が良い
  • レベル4:ディープラーニング
    • 特徴量を学習
      • 画像認識、音声認識、自動邦訳への応用

上記を踏まえた上で歴史を振りかえってみる。

  • 汎用コンピュータの誕生:1946年
    • アメリカ:ペンシルバニア大学でエニアック(ENIAC)というコンピュータが誕生
  • ダートマス会議:1956年(汎用コンピュータ誕生から10年後)
    • アメリカで開催
      • 参加者
        • ジョン・マッカーシー
          • この人が最初にAIって言った。
        • マーヴィン・ミンスキー
        • アレン・ニューウェルとハーバード・サイモン
          • この人たちは初のAIプログラム「ロジック・セオリスト」をデモした。
  • 第1次AIブーム:1950年~1960年(推論・検索の時代)
    • 探索・推論の研究が進む
      • 迷路とかの「トイ・プログラム」しか解けないという限界
  • 第2次AIブーム:1980年大(知識の時代)
    • データベースに専門知識を貯め込む
      • エキスパートシステム
        • 日本では「第五世代コンピュータプロジェクト」の推進
          • 情報の蓄積/管理が困難
  • 第3次AIブーム:2010年以降(機械学習と特徴表現学習の時代)
    • ビッグデータの利用
    • 機械学習
    • 特徴量
      • ディープラーニングの台頭
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まとめ

  • 何回かブームがあるが、知性をどうとらえたがポイントとなる。
  • 人間が入力出力間関係を考えて組み上げる「制御」と異なり、「学習」を用いて入力出力間関係を特定する手法が主流
  • その為には大量の情報が必要。(ビッグデータ等)

もうちょっと、掘り下げないと見えてこない部分は多々ありそう。

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