まだ使ってない方すでに遅れている？「AI」の「基本」をサクッと解説
私は知人がAIのスペシャリストとして活躍していてよく話聞いたり記事を読みます。
新聞でも毎日のように話題に出るAIはこれから「社会のインフラになるのか」「そうでないのか」のハザマにあると思います。
Chatgptの出現により、使用するのに難しく感じたAIがより身近になった感覚がしますよね。
でも何となく便利で使用しているけどAIの中身はちゃんと理解していますでしょうか？
本日はその基本を解説します。
■AIって何？
正式な名称は「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の頭文字です。
人工知能と言いますが、専門家では統一した意義はなく、今だに正式な定義はありません。
松尾豊教授は通称「松尾研」としてAI研究の第一人者として有名ですよね。
定義がないということは、それだけまだまだ研究や市場に伸びしろがある分野ということなのでしょうか。
■人工知能とはどういうことなのか？
いくつか形があります。
まずはその形を見ていきましょう。
▶︎1950年代ｰ1970年代
探索と推論の時代(第一次ブーム)
1956年にダートマス会議で初めて「人工知能」という言葉が使われてから一気にブームが広がりました。
明確なルールが定義されていればAIを使用すれば解くことができました。
例えば「Aの時はBと答える」というような状況です。
ただし、単純なルールがある制約ベースしか対応できず「実世界の複雑な問題」は解くことができずブームが衰退します。
▶︎1980年代
エキスパートシステムの時代(第二次ブーム)
知識を詰め込み、質問したら人間のように回答できるようになります。
例えば、MYCIN（マイシン）という診察AIが登場して「感染症の専門医のように」診察を行うことができるようになりました。
このエキスパートシステムは「知識埋め込み型」だったので、知識を常に知識をAIに教える必要があり、その管理の煩雑さからブームが衰退します。
▶2010年代
機械学習・ディープラーニング(第三次ブーム)
今度は「ＡＩが自分で知識を学習する」ことで課題をクリアすることになります。
この機械学習やディープラーニングが発展した背景は、インターネットの普及により様々なデータを簡単に収集できるようになったことが大きな要因になります。
画像や音声などの非構造化データも簡単に収集できるようになったことが大きな要因になります。
入力されたものを隠れ層に以前学習されたデータと照らし合わせて出力層に正解を出力するようなイメージです。
この隠れ層は入力層から来たらどんどん学習します。
よって知識やルールを自分で学習してくれるため第一次や第二次の課題をクリアすることになります。
隠れ層をイメージでは「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」と呼びます。
■今よく使われる生成AIとは？
教師データと呼ばれる「学習データ」をAIに学習させます。正解をつけるため「Aに対してB」という答えを出します。
それに対して生成AIは全く新しいものを出力することで「生成する」という行為を行います。
この生成AIは以前からGANなど画像認識技術としてありましたが、「プロでなくても使えるようになった」が今回ＡＩが注目されるポイントになります。
あたかも人間が回答しているような文章を生成します。
今はこの生成AI分野がとても注目されてます。
◾️今注目されるAI分野のプロフェッショナル
実はAIはエンジニアの他にジェネラリストと呼ばれるAIを使いこなすプロがいます。
仕組みは分かっていなくても、生成AIを使いこなしてビジネスのシーンでコーディネートしていくこともできれば、使い方をレクチャーしてビジネスとして成り立つこともあります。
仕組みを理解していないとダメではなく、そもそもＡＩというものをどう使うのか？が分からないという方は多くいるので、その分野に特化して活躍されている方もいるということになります。
■最後にＡＩ市場について語ります
ＡＩ分野は生成ＡＩの発達によりまだまだ伸びると思われます。ビジネスシーンとして利用する企業は日本でもほんのわずかだし、「よく分からないから知らない」という方も多いのではないでしょうか。
2045年に「ＡＩが人間の知能に追いつく」と予測されているシンギュラリティは2029年には来るだろうと予測変更されています。
確かにプロの方に会って実際に技術を見せていただくと物凄いスピードで綺麗な画像生成したりどんどん技術が高まっていると感じます。
でも一つあるのが、倫理及び法律がまだ正式に定まっていないということも頭に入れて使用しないといけません。
この倫理や法律も学ぶのであれば、日本ディープラーニング協会が開催しているＧ検定という資格試験を受けると学ぶことができます。
これも一つＡＩについて学習する手段になりますね。