AIについて少し学んだ。
おはようございます。
近頃スマートシティとかAIとかビッグデータとかいうけどそもそもAIってなんだ？と思ったのでSchooでAIに関する講座を受講しました。それをアウトプットとしてまとめてみます。
そもそもAIとはなんぞや
Artificial intelligence (人工知能)の略。
1956年のダートマス会議で初めて定義された。
この辺の基本情報はwikiを調べればいいので飛ばしましょう。
興味を持った点は、汎用型のAIはなくタスク型のAIが現在使われているものであること。
汎用型=人間と同じように自分で考え行動できるもの。ex.ドラえもん
タスク型=特定の問題解決に特化しているもの。ex.音声認識・画像認識
タスク型は人間の一部の機能に特化している、ってイメージで考えます。
AIはあやふやなものには弱く、「これを解決しろ！」という問題定義がはっきりされている場合にとても強い。もう少し細かく話すと、例えば「売り上げを伸ばしたい」という問題に対してAIを使っても、何をどうすればいいのかわからないのでその力を発揮しません。こういう漠然とした課題に対しては人間の方が強いです。ここから「売り上げを伸ばす」ためにどこをはっきりさせるかが人間の役目です。「どの年齢層の客単価が高いか」という風に調べる対象をはっきりさせてあげると、それまで培ったデータから抽出してくれます。
このように、
問題定義を明確にすればAIは強く、その定義をしてあげるのが人間の役目
だと学びました。
しかし人間の脳みそがどんなものか興味を持ちました。漠然としたものをどういう思考で細分化して問題解決するのやら。すごい。
ゲームの中のAI
*あくまで今回の講義で出てきたことなので、間違っていたらごめんなさい。
ゲームの中のAIには3種類あります。
・メタAI
・キャラクターAI
・ナビゲーションAI
メタAI：ゲームマスター的存在。映画監督。神。ゲーム全体の流れを作る。
キャラクターAI：敵キャラクターやNPC(街の通行人や武器屋の商人)などの制御を行う。
ナビゲーションAI：ゲーム内の地形を認識し、キャラクターAIやメタAI、そしてプレイヤーに対して経路を提示するもの
そしてこの3つのAIが相互にコミュニケーションをとりながらゲームが展開されていく、って感じです。
あと面白かったのが、メタAIとキャラクターAIのやりとりの事例です。
例えば魔物を倒す系のRPGで、主人公がダンジョンに入っていったとします。そのときダンジョン毎で出る敵のレベルや出現頻度などが変わってきますが、そこをメタAIとキャラクターAIのやりとりで加減を調整しています。
ここでは敵の出現量を、強さと数で制限しているとします。
レベル1の主人公が入ってきたとき、強さは合計5まで、数は2までと制限しています。このとき敵は、強さが合計5以下、数は2匹までしか出現できないことになります。このときの敵の出現例は、
・強さ5のモンスター1匹
・強さ1のモンスター3匹
・強さ2のモンスター1匹、強さ3のモンスターが1匹
って感じになります。主人公のレベルが上がるとこの上限が徐々に上がり、強さ15まで、数は5まで、とかいう風に変わってくるのです。
もうこれ書いてるだけで面白い。伝わっているか不安だけど。ゲームがここまで考えられて作られているなんて思いもしませんでした。
そしてこの強さの制限とか出現量に加え、出現頻度もAIによって制限されているんですね。これも法則に基づいているらしく、
Build up：プレイヤーの緊張度が目標を超えるまで敵を出す
Sustain peak：緊張度のピークが3~5秒維持するために敵の数を維持する
Peak Fade：敵の数を最小限にする
Relax：プレイヤーたちが安全な領域に移るまで30~45秒敵の数を最小限にする
って感じで、プレイヤーの緊張度・興奮度を基に、ゲーム状況をどのようにすればプレイヤーが楽しめるかをデータに基づいて分析して取り入れているそうです。
なんでこんな分析をしてゲームに取り入れているのかというと、プレイヤーがいかに楽しめるか、ひいて言えばプレイヤーにどんな体験をさせるか考えられているわけですね。UX。
ビジネスにおけるAI
私たちの身近で使われているAIは、AmazonやNetflixなどでみるリコメンド機能などが挙げられます。あれは「協調フィルタリング」というものを用いているらしく、自分と同じ行動をとったユーザーがその後どんな行動をしているかを統計し、その順位が高いものを勧めている、という感じです。
このように、AIは意思決定コストの削減に用いられていることもあります。自分に合うものを探してくれる。最適化。
IBMが開発したワトソンについての記事が取り上げられていたので紹介します。
記事から引用したもので説明すると、ワトソンは
大量のデータから学習して経験を積み重ねることで、人間にとって重要な答えに到達できるように、特定の場面で有益な判断材料を提供できるコンピュータシステム
と話されています。このワトソンを活用した事例の1つに、医学での事例があります。
ワトソンが導入される前、医者は患者の症状がどういうものかを論文で調べる際、膨大な量の論文からその症状に該当するものを見つけなければなりませんでした。しかしワトソンを用い、大量の論文をワトソンにテキスト情報として蓄積した結果、細かいキーワードで対象とする症状を見つけることができるようになりました。
AIを用いることによって調べたいことの解像度が上がり、より対象に時間をかけずにアクセスできる、といったところでしょうか。面白い。
今後のAI
今後はより、現実世界にAIを実装していく動きが強くなるそうです。その一例が、スマートシティです。
スマートシティ=街全体がインテリジェンスを持つ構想。
街全体からデータを取れるようにして、そのデータを用いて街全体を制御する人工知能を作り、ノイズをなくし最適化させる。
具体的な事例でいうと、街の広場や公園にカメラを設置し、犯罪行為や不安全行為の防止をすることや、人が集まる場所を分析しタクシーを配置したり、電力などエネルギーを必要なところへ必要なだけ配分するなどいろんな取り組みができるみたいです。全体的に最適化されているなという印象です。
AIも2種類に分類され、システムやビッグデータを扱うインフラ系と、人間個人個人に合わせたパーソナルサービス系に分かれるそうです。インフラ系は扱うデータの大きさから大企業に取られるが、パーソナルサービス系はベンチャーでもすでに事業を扱っている企業もあり、ここの参入が今後激化しそうです。
感想
とりあえずAIすげえ。
全然AIについて知らなかったけど、AIによって今まで膨大な時間がかかっていたものが劇的に短縮化されたり、個人個人に合わせたものを提案できたりと、無駄がなくなりどんどん効率化・最適化されていくなあ、という感情を抱きました。
ただ、一方で怖くもなりました。よくAIに仕事を取られると言われていますが、そこにはあまり心配していません。どちらかというと、最適化されすぎた社会で生きることに対する怖さを感じます。ある種、監視されている社会と言うんでしょうか。コロナが流行っている今中国では、ドローンが街を巡回し、マスクせずに外出している人を注意するとか、カメラから得た画像・動画から人物を特定するとか。。。
もちろん防犯等に役立てば良いのですが、行き過ぎるとすべての行動が監視されかねない、と言う状況になってしまうことを恐ろしく感じました。
今回は割と入門編だったので、もっと講座や本から知識を得て高度な内容も理解できるようにしていきたいです。あと実用的な知識も得たいですね。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？