【人工知能を読み解く①】人工知能の定義とは？？

皆さん、こんにちは。ロイです。

最近、「人工知能」という言葉を日常でもよく聞くようになりましたね。

ＩＴエンジニアとしては嬉しい限りです。

また、「人工知能」に対するビジネスや実社会での活用において多くの期待がされています。

そこで、一般の方にも少しでも「人工知能」という技術を知っていただき実際にどんな技術なのか・どんな活用方法があるのか・自分たちにどのような恩恵があるのかなどを知っていただきより身近な技術にしていただければと思います。

そこで、今回から「人工知能を読み解く」と題してシリーズ形式で人工知能に関する知識を一般の方にも分かるようにご紹介していきたいと思います。

「人工知能を読み解く」シリーズ第1回の今回は「人工知能の定義」についてお話ししていきたいと思います。

人工知能とは？？

まず初めに言葉の意味を見ていきましょう！！

「人工知能」。英語では「Artificial Intelligence」（アーティフィシャルインテリジェンス）略して「ＡＩ」とも呼ばれます。

「Artificial」を辞書で引くと「（「自然な」に対して）人造の」、「人工的な」、「造りものの」などの意味になっています。

「Intelligence」を辞書で引くと「知能」、「理解力」、「思考力」などの意味になっています。

つまりは、「人工的に想像された知能」といった意味にでしょうか？？

いまいちピンときませんね（笑）

実は研究者によって人工知能に対する定義は異なっています。

まずWikipediaｎの人工知能ページによりますと

「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる[3]。  

 

 

国内の主な研究者による人工知能の定義は以下の通りです。

この定義の中で私が支持する・一番しっくりくるものは東京大学松尾教授の定義です。

『人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。人間のように知的であるとは、「気づくことのできる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である。』

 

なぜ、こうまで研究者によって定義が様々なのでしょうか？？

実は「人工知能」には、確立した学術的な定義や合意がないのです。

ですので、多くの定義が提唱され、個人によって微妙な解釈が異なるのです。

一般の方からしたら定義ぐらい1つにしてくれと思うでしょう。ITエンジニアも1つにしてくれと思っています。

師事する方によって定義が違うので会話の中でたまに嚙み合わないことがあります（笑）。

一般の方は、自分のしっくりくる定義で「人工知能」を考えていただければと思います。

また、上記の各研究者の人工知能の定義を見ていただければ分かるように人工知能の定義・説明の中には「知的」「知能を持つ」という言葉が含まれるケースが多いですが、これらの感覚は個人差が大きいと思います。（例：スマートフォンの音声アシスタント）

人工知能に関するイメージ

皆さんは「人工知能」対してどのようなイメージがありますか？

私が「人工知能」という言葉を初めて聞いた時は「なにそれ？？」でした（笑）

技術的な話を初めて聞いた際は「ターミネーターやドラえもんができるのか」と心を躍らせました。

しっかりと技術的なことを勉強した今ではターミネーターやドラえもんはまだまだ先になるなぁという感じですね（笑）

では、「人工知能」の技術的なことを知らない一般の方がたはどのようなイメージを持たれているのでしょうか？？

日本最大級のAI専用メディアである「AINOW（エーアイナウ）」様が調査を行っていました。

社会人2000人の男女を対象とした調査になります。

結果は以下の通りです。

かしこい」というイメージが1位になり、58％と約6割を占めるという結果になりました。

これは人工知能で制作された将棋ソフトや囲碁ソフトの影響ではないでしょうか。

 

次に総務省による日米のイメージを比較した調査の結果を見てみましょう。

日米の人工知能に対するイメージは、日米両方で、「コンピューターが人間のように見たり、聞いたり、話したりする技術」という人間の知覚や発話の代替に近いものが多くなっています。

また、米国では、人工知能は「人間の脳の認知・判断などの機能を、人間の脳の仕組みとは異なる仕組みで実現する技術」という人間の脳の代替に近いイメージも浸透しているようです。

このように、人工知能に対するイメージは、日米で必ずしも一致するものではなく、また一様ではないというのが現状です。

日米で人工知能に対するイメージが一致しないのは文化性もあるかもしれませんがテレビや新聞といったメディアでの取り扱われ方や学校での教育といった差で生じていると思います。また、学術的な定義がないということも大きな要因かもしれません。

人工知能の大分類

これまで、「人工知能」に関する定義とイメージについてお話してきました。

これからはこれまで、「人工知能」に関する定義とイメージについてお話してきました。

これか「人工知能」の簡単な分類についてお話していきたいと思います。

一言で「人工知能」と言っても多くの技術が存在しています。それらの用いられている技術によって呼び名などが変わってきます。

まず、人工知能は大きく2つに分類することが出来ます。

分類	説明	イメージ・事例
汎用型人工知能	様々な思考・検討を行うことができ、初めて直面する状況に対応できる人工知能	将棋、炊事、掃除、洗濯といった様々な分野及び初めての状況に対する思考・検討ができる
特化型人工知能	特定の内容に関する思考・検討にだけ優れている人工知能	・将棋に関する検討・思考のみできる人工知能 ・掃除に関する検討・思考のみできる人工知能

 

現在、実現している「人工知能」は特化型人工知能のみです。

有名なシステムであれば、Googleが囲碁に特化して開発した「AlphaGo（アルファ碁）」が有名ですね。

他には、お掃除ロボット「ルンバ」にも人工知能が搭載されています。

 

一昔前には「強いAI」、「弱いAI」という分類も行われていました。
この分類方法はAIが備える機能やその高度さによる分類で、AIがどれだけ人間の精神を模倣するかという区分になってきます。

具体的には、人間のような意識をAIで再現できるかが一つの大きな基準になってきます。

つまり、人間のようにものごとを認識し、人のように仕事を行う、あたかも人間のような自意識を備えているAIが「強いAI」と分類されます。わかりやすく言えば、SF映画やアニメの世界に登場するAIのような存在であり、多くの人がAIに対して抱くイメージに近いかもしれません。

それに対して「弱いAI」は、人間のような自意識を備えていないものになります。代わりに人間の知能の一部を代替するが、あくまで「機械的」な存在になります。人の自意識を含めた全認知能力を必要とする事柄は行えず、限られた知性的な処理だけを行えるということです。

人工知能の技術的分類

人工知能は「汎用型」と「特化型」に分類されています。

これあくまで、人工知能ができる事象によっての分類になります。

一言で「人工知能」と言っても技術的に異なる仕組みを利用して構築されているものが多く存在しています。

また、それらの「人工知能」を構築する技術が現在各研究者たちによって研究されています。

現在の人工知能研究は、深層学習と呼べるものが中心になっています。

深層学習は機械学習の一部であり、機械学習は人工知能の一部になります。

また、深層学習は多層のニューラルネットワークという技術で構築されています。

まとめ

今回は「人工知能の定義とは？？」と題してシリーズ第1回をお送りしました。

・人工知能は学術的な定義が存在しない。そのため研究者によって定義が変わってくる

・自分がしっくりくる定義で人工知能という技術を考えればよい

・人工知能は「汎用型」と「特化型」に分類される

・現在は「特化型」しか存在しない

・現在の人工知能研究は「深層学習」が中心

以上が今回の簡単なまとめになります。

技術的なことは今後さらに詳しくお話していこうと思います。

では。シリーズ第2回をお楽しみにしてください（笑）