人工知能は人間を超えるか

人工知能搭載をうたった製品やサービスが数多く存在する一方で専門家の間ではまだまだ人工知能はできていないという認識である。

チェスや将棋など、一定のルールの中で問題を解くのは容易だったが、会社がどうしたら今後伸びていくかなど現実的な問題の解決はできなかった。第1次ブーム

知識を入れるとコンピュータはたしかに賢くなった。その結果、産業的にもある程度は使えることがわかった。しかし、知識を書くということは、予想以上に大変でなかなか書ききれない。どの情報が必要か不必要かを判断するだけでも時間がかかってしまうフレーム問題や、シマウマを理解するのに、シマシマのある馬という説明だけでは理解できない汎用性のなさが人工知能の実現に大きな疑問符を提示していた。

第2次ブーム

そしていま。3次ブーム。

関連する項目ごとに人工知能自らが言葉や数字を抽出し、抽出の仕方が適切なのかを自らが検証する。ディープラーニングは、データをもとに自ら特徴量を作り出す。人間が特徴量を設計するのではない。

いままで人工知能が実現しなかったのは、世界からどの特徴に注目して情報を取り出すべきかに関して、人間の手を借りなければならなかったからだ。つまり、コンピュータがデータから注目すべき特徴を見つけ、その特徴の程度を表す特徴量を得ることができれば機械学習における特徴量設計の問題はクリアできる。

いま、与えられたデータから特徴量をを生成する方法ができつつある。

入力層と出力層が同じである。

また例えば100の事象を与えられたら100だけを予測するのではなく、起こり得なかったプラス100の事象も予測検証することでその精度を自らで高めていく。