このニュースは、社員の皆様の成長に役立つ情報をお知らせする「スキルアップ・マガジン」としてメール配信しているものを、アーカイブしたものです。

研修案内や社員インタビュー、レポートなど最新情報をお届けしています。

‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾‾

こんにちは。

スキルアップニュース編集室の郷原です。

今回は、いま世界で注目されている人工知能（AI）についてレポートします。

当グループが毎週お届けしているラジオ番組“A-LABO INDEX”の第1回ゲストでロボットクリエーター高橋智隆さんが手掛けるロボット（ロボホン）をはじめ、最先端の技術とイメージされがちな人工知能ですが、その歴史は意外に古く、今から60年以上前の1950年代には大まかな考え方は生まれていました。

世界で初めてのコンピューター（電子計算機）であるENIAC（エニアック）が登場した当初から、コンピューターに学習をさせ、自動的に作業をさせることは可能だと言われてきました。人間の脳内回路とコンピューターの電子回路は類似性が高いとされてきたからです。

＜世界初のコンピューター“ENIAC”軍事目的で使われていたそうです。大きい。。。＞

コンピューターは人間と違い、飽きたり、疲れたりしないため、アメリカを中心にAI技術に対する投資や国の予算がこの時代から集中します。

＜第一世代のAIコンピューター　さらに大きい。。。＞

しかし、ここでAI研究は大きな壁にぶつかります。

チェスやオセロ、将棋のような決まったルールの中でなら最適な答えを出すことができても、現実的な問題、例えば“体調が悪い時はどうすればよいか”というような問題を解決することができなかったからです。

私たち人間は日々当たり前のように過去の経験や記憶の蓄積から起こりうることを“予測”し問題解決をしていますが、当時のAIは決まったルールのない問題に対する知識や判断力が欠けていたのです。こうして70年代に入るころにはAI研究に対する資金が集まらなくなりAIは冬の時代を迎えます。

80年代に入り、課題であった判断力、意思決定能力を人工知能に取り入れた“エキスパートシステム”が導入され、再びAI研究に対する投資ブームが起きますが、このシステムにも人間が当たり前にもっている“常識”を判断する部分が欠けており、研究は頓挫します。当時の技術では改善が不可能であり、再びAI投資ブームは下火になりました。

次のブームは2000年代。コンピューター自体の性能向上でベイズ理論による統計学的アプローチが可能になり、問題点であった“常識の認知”が可能になりました。

ベイズ理論についての解説はここでは省きますが、簡単に言うと“まずは適当にアタリをつけて、あとはトライ＆エラーで正解に近づく”という考え方です。我々人間と同じですよね。

これを応用したのがamazonやgoogleの検索機能。全世界で行われた膨大な回数の検索を通して、“検索者が求める情報はきっとこれだ。”ということを統計的・確率的に“学習”するのです。

さらに2006年には人間の脳科学の研究成果を取り入れた“ディープラーニング”が実用化されます。

ネットワーク環境の向上により、機械が人間の指示を受けることなく、大量のデータによってどんどん賢くなるこの技術により、囲碁や将棋でAIがプロに勝つという事が珍しくなくなりました。

今後はビッグデータやIoTといった技術により、我々の身近にある製品にAI機能が搭載される事が急速に進むと思われます。

研修施設A-LABOにあります、“ロボホン”も実はそのひとつ。スマートフォンを背負ったかわいいフォルムですが、機能は本格的。

音声認識によりカメラ撮影やメール送信はもちろん、プロジェクター機能や検索機能により自分の好きなお店などを学習してくれるなかなか頼れるヤツです。

是非一度A-LABOに会いに来てくださいね。

セントラルエンジニアリンググループがお届けするラジオ番組 “A-LABO INDEX”
ロボホンの開発者高橋さんの第１回オンエアを聴けなかった方は、当社のホームページでお聴きいただけます。

＞＞A-LABO INDEXレジェンドエンジニアの声はこちらから