AIとは。AIの歴史から5分で学ぶ

AIとはArtificial Intelligenceの略で人工知能の意味です。現在だとAIとは人間と同じように自ら学習し、推測・判断できる存在くらいに理解しておけば良いです。AIという言葉が1956年のダートマス会議(=研究発表会)で初めて使われて以降、これまで三度のAIブームがありました。

①第一次ブーム(1960年代):探索と推論がキーポイント
②第二次ブーム(1980年代):知識表現がキーポイント
③第三次ブーム(2000年代~):機械学習がキーポイント

これらの歴史を理解することでAIとは何なのか。そのイメージがだいたい掴めます。

①第一次ブーム(1960年代)

第一次ブームでは探索と推論の研究が進みました。これにより限られたルールの中ではAIが問題を解けるようになりました。例えば以下の迷路を解く場合、あなたならどのようにAIをプログラミングしますか。
簡単な迷路


ここで用いるのが探索です。探索とはしらみつぶしに可能な道のりをパターン化して調べることで、深さ優先探索と幅優先探索が代表的です。深さ優先探索は下図のように真っ直ぐ進み、壁にぶつかると左に曲がる。行くとこ無ければ一つ前の分岐に戻り、まだ行ってない道に進むというプログラムです。

深さ優先探索で迷路を解く例

一方、幅優先探索は一歩目に行けるところ全てに印を付け、次に二歩目で行けるところ全てに印を付ける。これを三歩目、四歩目と繰り返すプログラムです。

幅優先探索で迷路を解く例
これらの研究により、迷路のようなルールとゴールがはっきりしている場合に限り、AIは答えを導くことができるようになりました。しかも、人よりかなり早く複雑な迷路を解くことができます。AIはシミュレーションなどの分野では人より圧倒的に優秀だということが分かってきました。

しかし、もしこの迷路に落とし穴ができたらどうなるでしょうか。当時のAIはこれらの例外に対処できませんでした。実際の世の中は簡単なルールだけで成り立つことはほぼ無く、AIは実社会では役に立たないという失望感が広がりました。ここで第一次ブームが終了です。

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②第二次ブーム(1980年代)

第二次ブームでは知識表現の研究が進みました。代表的なのはエキスパートシステムです。エキスパートシステムとはある特定の分野を絞り、その分野の情報を「もし~なら~である」という形式で取り込んで知識にしてしまう方法です。例えば先ほどの迷路であれば「もし落とし穴があればジャンプする」、「もし階段があれば上る」のように情報を入れて知識を蓄えます。これであれば迷路内で落とし穴があればジャンプし、階段があれば上がってゴールを目指します。あたかも人のように考え、行動しているように見えますよね。これにより人々は再びAIに希望を持ち、第二次ブームとなったのです。

しかし、これはAIが自ら学習を行っているわけでなく、人があらゆるパターンをインプットしてAIはそれをそのまま再現しているだけなので、限界がありました。例えば迷路の例だと、人間なら迷路を歩き、通路にライオンが居たら直ぐ隠れます。AIにも「もしライオンが居たら隠れる」とインプットすれば隠れてくれますが、トラやクマが居ても隠れません。対策としてAIに「もし生命体が居たら隠れる」とインプットすると、ネコが居ても隠れてしまいます。このようにAIは人間の持つ常識が無いため、事細かに膨大な量の情報をインプットしなければなりませんでした。そのため、実社会でAIを利用できるケースをほぼ見い出せず、第二次ブームは終了しました。
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③第三次ブーム(2000年代~)

現在AIが話題になっているのはこの第三次ブームです。第三次ブームでは機会学習の研究が進みました。代表的なのはディープラーニングです。例えばこれまでAIにリンゴという果物を認識させる場合は「赤い」、「丸い」などの特徴を人間が事細かにインプットしていました。しかし、ディープラーニングでは複数のリンゴの画像を見せるだけで、AIが勝手にあらゆる特徴を抽出、記憶して何がリンゴなのかを理解することができるようになりました。しかも、人間の発想では思い付かないような特徴を勝手に抽出して記憶しています。このようにAIは自ら学習できるようになり、人間と同じように自ら学習し、推測・判断できる存在へと近づいているのです。


AIとは何なのか少しでもイメージできるようになったのなら幸いです。AIとは人間と同じように自ら学習し、推測・判断できる存在。弱みとしては人のような常識が無く、全て一から学ぶ必要があること。強みとしては決まったルール内では人よりかなり計算が早く、シミュレーションなどが得意。くらいに理解しとけば良いです。AIの更なる今後についてはオカルトチックなまとめになっていますが(シンギュラリティとは。AIが人類を超える)を一読ください。


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