2016年1月19日火曜日

「人工知能」のあいまいさ

データアナリティクスグループの左近です。



最近、色々な人と話をしている中で、
あるいは色々な記事や本を読んでいる中で、
「人工知能」という言葉に対する解釈が各々異なっており、
違和感を感じることがあります。

「人工知能」って結局なんやねん。

この間、たまたま飲みに行ったお店の片隅に
「ジャンピューター」が置いてありました。
もはや骨董品の域じゃないかと思いましたが。

※年配の方には説明不要かと思いますが、
 「ジャンピューター」とは麻雀を題材としたアーケードゲームで、
 コンピュータと1vs1で対戦するというもの。
 私自身、小さい頃に、喫茶店に置いてあるのを見て以来、2度目の出会い。

大体のゲーム(ここでは、TVゲームあるいはアーケードゲームの意)で、
「コンピュータと対戦」なんて機能がありますが、
ある程度、中級者ぐらいになれば、大抵勝てるようになります。

しかしながら、最先端ではコンピュータの進歩により、
チェスや将棋のコンピュータプログラムが、
プロのプレーヤーを負かしたという「事件」はニュースになりました。
(※チェスの「ディープブルー」は1997年とのことなので、既に20年近く前の話ですね)

ハード性能の進化も当然ありますが、
ポイントは打ち筋のロジックが変わった、ということ。
(ハードの性能向上により、そのロジックを支えることが出来るようになった、が正確ですね)

従来の将棋ソフトなんかでは、
例えば、「王将が最後列にいれば○点」といったシンプルなものや、
特定の駒の相対的な位置関係に応じた点数など、
大量のスコアリング・ルールを組み込んでおき、
各局面に応じて、その合計スコアが最高になる手を指すように
プログラムされていました。

このスコアリング・ルールは、当然、人が設計するものであり、
将棋が強い人のノウハウを抽象化したもの、と言い換えることが出来ます。
これらを、ここでは「ルール・ベースド」の人工知能とします。

一方で、最近の将棋プログラムは、
過去の膨大な棋譜データをコンピュータに"喰わせ"、
それらを元に"学習"し、最善手を打つものとなりました。

ポイントはこれらの膨大な棋譜データから、
良い局面を生み出すための「特徴」を、
コンピュータ自身が判別し、導き出せることが出来るという点です。
こちらが「機械学習」の人工知能。

また、機械学習においても、
人間がコンピュータに教師データを与える「教師あり学習」と
ディープラーニングのように、自ら特徴量による判別を行う「機械なし学習」とで、
区別されることも多いです。

今、「人工知能」と銘打って世に出ている商品・サービスは
これら2つ(ルール・ベースドと機械学習)、
あるいは3つ(ディープラーニングを区別する場合)の「人工知能」が混在しており、
ここで「人工知能」という言葉に対する、認識のギャップが生じています。

もう一つ誤解を招きやすいアクセントとして、
「リアルタイムで瞬時に判断」なんて修飾語句がついたりすると、
一気に「人工知能」っぽくなったりしますよね。

自社の製品・サービスを「最先端っぽく見せる」上で、
これらの言葉のあやふやさに甘んじるのは良くないことだなぁ、と最近反省しています。
言葉の使い分けは明確にしないと。

何よりも、ちゃんと区別するために知識が必要ですね。
まだまだ勉強が必要です。

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