自ら学ぶロボット？！人工知能の新技術・ディープラーニングとは

2016年3月、Google傘下のDeepMind社によって開発されたコンピューター囲碁プログラム「AlphaGo（アルファ碁）」が、現代最強の棋士と言われる韓国のイ・セドル9段を破って大きなニュースとなりました。

コンピューターはこれまでにもチェス王者（ロシアのガルリ・カスパロフ）に勝利を収めていますが、囲碁はチェスに比べて指し手の自由度が高く、イ・セドル氏が有利と考えられていました。しかし、結果はAlphaGoが4勝1敗で勝ち越し。この驚くべき強さを支えたのが、人工知能分野における「ディープラーニング」という技術です。

今回は人工知能の新技術・ディープラーニングについてご紹介します。

人工知能が注目される理由

そもそも人工知能とは

ひと口に人工知能と言っても、大きく分けて汎用型人工知能と特化型人工知能の2つがあります。汎用型人工知能とは、人間と同じような知能を持つ人工知能のことです。SF作品で描かれてきた、自ら思考し、人間を手助けしたり、時に対立したりするような人工知能は汎用型人工知能であると言えます。

一方、特化型人工知能とは、人間の知的活動のうち特定の分野に特化した知能です。囲碁で圧倒的な力を発揮するAlphaGoも、人間のように空想や会話することはできないため、特化型人工知能であると言えます。

今のところ汎用型人工知能は実現していません。ニュースで「人工知能が○○をできるようになった」などと言われるとき、それらは特化型人工知能を指しています。

なぜ今、人工知能が注目されるのか？

コンピューターが人間に囲碁で勝ったり、人の顔を見分けたりできるというのは確かに驚きです。しかし、囲碁や写真の分類といった特定のことしかできない特化型人工知能は、「人工知能」という言葉からイメージされる知能とは少々異なるかもしれません。

特定の分野でコンピューターが人間より優れていることは、必ずしも目新しくはありません。例えば、電卓は複雑な計算を人間よりも速く正確に行います。

それではなぜ昨今、人工知能が大きな注目を浴びているのでしょうか。その1つの理由は、ディープラーニングによってコンピューターが高度な学習を行えるようになり、これまでの人工知能では不可能だった分野もカバーできる可能性が出てきたためです。

ディープラーニングとは

コンピューターにルールを学習させる仕組みを機械学習と呼びます。さまざまな機械学習の手法がありますが、ディープラーニングであれば、精度の高い学習が可能です。

ディープラーニング以前の機械学習では、学習を行う際にデータのどの部分に注目すべきかを人間が教える必要がありました。例えば、コンピューターに果物の写真を見せて、どんな種類の果物なのかを見分けさせたい場合は、色に注目するよう教えなければならなかったのです。

一方、脳の神経細胞の働きを模したモデル「ニューラルネットワーク」を発展させたディープラーニングの場合、どこに注目すれば良いのかを人間が教えなくても、大量のデータを与えれば、コンピューターは自ら特徴を見つけ出すことができます。

近年ディープラーニングが大きな成果を上げるようになった理由として、以下の3点が挙げられます。

1.研究によって手法が改良され、より効果的な学習が行えるようになった

2.コンピューターの処理能力が向上した

3.インターネットの発達により、学習に使うための大量のデータを簡単に入手できるようになった

人工知能が変える社会

【ディープラーニングの応用分野1】自動運転車

国内外の自動車メーカーは、自動運転車（ロボットカー）の実用化に向けて取り組んでいます。自動運転を実現するためには、単に出発地と目的地の間で決められたルートを走れば良いだけではなく、天候や路面の状態、前を走行する車との距離、信号、標識、周囲の通行人など、刻々と変化する情報にもとづいて適切なスピードを出し、時に停止し、事故を防がなければなりません。

運転中に起こりうる出来事についてあらかじめ一つ一つプログラムすることは困難です。また、想定外の状況に対応できるようにする必要があります。経験から学習し、臨機応変に対応させることができるディープラーニングは、自動運転のようなタスクに向いています。

人工知能技術による自動運転車が普及すれば、お年寄りや障害を持つ方でも他人の手を借りずに自由に移動することが可能です。また、十分な学習がなされた人工知能による運転であれば、人間のドライバーによる運転よりも安全です。

【ディープラーニングの応用分野2】医療

膨大な数の医療論文や治療法を医師が把握するには限界があり、珍しい症例や専門外の分野での病気について誤った診断を下してしまう可能性があります。人工知能には、人間が把握しきれないような膨大なデータをもとにより、正確な診断を行い、適切な治療法をアドバイスすることが期待されています。

また、人工知能と高性能なカメラやセンサーを組み合わせれば、人間が気づかないようなごく小さな兆候から、病気を早い段階で発見できるようになるかもしれません。外科手術においても、高度な技術を持った一部の医師しかできなかったような手術を人工知能が学習し、ロボットが行えるようになれば、より多くの患者を救うことができるでしょう。

人工知能が人間の仕事を奪う？

人工知能にできることが増えるに従い、「人間の仕事が人工知能に奪われてしまうのではないか」という懸念を示す人もいます。これまでの歴史においても、技術の進歩と普及にともなって、それまで存在していた職業がなくなることがありました。

産業革命の時代、それまで人の手によって作られていた織物などの製品が機械によって短時間で大量生産できるようになり、多くの手工業の職人が失業しました。

比較的単純な労働のみならず、高度で複雑な知的労働も人工知能によって代替される可能性が高いとされます。先に挙げた自動車の運転手や医療分野の他、法律家の仕事も人工知能に代替される可能性があります。弁護士の仕事では過去の判例を読み込むことが重要ですが、膨大な過去のデータから学習して問題に対する答えを導き出すというのは、人工知能の得意分野です。

こうした懸念が取りざたされる一方で、「新しい技術により古い職業がなくなっても、新しい技術を使う新たな仕事が生まれるのだから心配ない」と考える人もいます。また、人工知能が得意なことを人工知能に任せることによって、「人間同士でのコミュニケーションや、新しいものを生み出すような創造的な仕事に人間が集中できるようになる」という考えもあります。

未来について確かなことは言えませんが、人工知能によって私たちの働き方が大きな影響を受けることは間違いなさそうです。