ai 定義 総務省 5

人間中心の.

Society 5.0はAIやロボットと共に生きていく社会になっていくが、決してAIやロボットに支配され、監視されるような未来ではないと内閣府も明言している。全ての人にとって快適で質の高い社会の形成へ向けて、人を中心とした便利で持続可能な社会が来ることを期待したい。, ■ ソフトバンクの新たな法人事業戦略―「事業継続支援ソリューション」と「プライベート5G」, パナソニック「トマト収穫ソリューション~AIで農業の人手不足解消へ~トマトを自動で収穫するロボットが活躍」, ウェザーニュース、One Concern、損保ジャパン日本興和による防災、減災システム, ソフトバンクの新たな法人事業戦略―「事業継続支援ソリューション」と「プライベート5G」, デジタル時代を支えるマーケティング戦略|SoftBank World 2020 ダイジェスト, ニューノーマルの働き方を支える次世代情報システム|SoftBank World 2020ダイジェスト, 【孫正義】AI第三世代の未来図|SoftBank World 2020ダイジェスト. 自動運転の技術は「認知、判断、操作」の3つの処理を連動して行うことが必要とされている。「認知」は周りの環境や自車のいる位置を正確に把握し、「判断」は状況を踏まえて加速、減速、曲がるなどを選択する。「操作」は文字通り、これまで人が行なっていたものを自動で行う。 [32], 2018年9月、MITリンカーン研究所は従来ブラックボックスであったニューラルネットワークの推論をどのような段階を経て識別したのかが明確に分かるアーキテクチャを開発した。[33], 2019年に入るとこれまで深層学習では困難とされてきた言語処理において大きな進展があり、Wikipediaなどを使用した読解テストで人間を上回るに至った。(BERT、ROBERT。)[34], アメリカでは2013年に時の大統領バラク・オバマが脳研究プロジェクト「BRAIN Initiative」を発表。, Googleはアレン脳科学研究所と連携し脳スキャンによって生まれた大量のデータを処理するためのソフトウェアを開発している。2016年の時点で、Googleが管理しているBrainmapのデータ量はすでに1Zettaバイトに達しているという[35][36]。Googleは、ドイツのマックスプランク研究所とも共同研究を始めており、脳の電子顕微鏡写真から神経回路を再構成するという研究を行っている。[37], 中国では2016年の第13次5カ年計画からAIを国家プロジェクトに位置づけ[38]、脳研究プロジェクトとして中国脳計画(英語版)も立ち上げ[39]、官民一体でAIの研究開発を推進してる[40]。中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる[41]。マサチューセッツ工科大学(MIT)のエリック・ブリニョルフソン(英語版)教授や情報技術イノベーション財団(英語版)などによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている[42][43][44]。日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している[45]。世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる[46]。米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている[47]。FRVT(英語版)やImageNet(英語版)などAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している[48][49]。大手AI企業Google、マイクロソフト、アップルなどの幹部でもあった台湾系アメリカ人科学者の李開復(英語版)は中国がAIで覇権を握りつつあるとする『AI超大国:中国、シリコンバレーと新世界秩序(英語版)』を著してアメリカの政界やメディアなどが取り上げた[50][51]。, フランス大統領エマニュエル・マクロンはAI分野の開発支援に向け5年で15億ドル(約1600億円)を支出すると宣言し[52]、AI研究所をパリに開き、フェイスブック、グーグル、サムスン、DeepMind、富士通などを招致した。イギリスともAI研究における長期的な連携も決定されている。 AIの定義については未だ定まっていないが、Society 5.0の文脈では高度な情報処理能力と機械学習などの学習機能を有し、必要なときに必要な情報を提供できるシステムや仕組みとして、AIに期待が寄せられている。

Back Bay Books. [53], 日経新聞調べによると、国別のAI研究論文数は1位米国、2位中国、3位インドで日本は7位だった[54]。, プログラミング言語は、C++のほかPythonが広く使われている。

今後も首都直下型地震を始め、南海トラフ沖地震など大きな地震が発生する可能性があるため、こうしたAIの活用はますます力を入れておくべきだろう。

Searle, John (1980), "Minds, Brains and Programs", Behavioral and Brain Sciences, 3 (3): 417–457, doi:10.1017/S0140525X00005756. 脳シミュレーションを行うには脳神経科学の知識も重要となる。, 人工知能学会の松尾豊は、著書『人工知能は人間を超えるか』内に於いて、人間に対して反乱を起こす可能性を否定しているが、人工知能の危険性について、警鐘を鳴らしている著名人もいる。, 主要国の軍隊は、ミサイル防衛の分野での自動化を試みている。アメリカ海軍は完全自動の防空システム「ファランクスCIWS」を導入しガトリング砲により対艦ミサイルを破壊できる。イスラエル軍は対空迎撃ミサイルシステム「アイアンドーム」を所有し、ガザ地区との境界線には標的を自動検知するガーディアムやサムソン RCWSを稼働させて複数の人間を射殺している[58][59]。今後AIは新しい軍事能力を生み、軍の指揮、訓練、部隊の展開を変え、戦争を一変させその変化は大国間の軍事バランスを決めることになるとの主張もある[60]。P-1 (哨戒機)のように戦闘指揮システムに支援用に搭載されることもある。, 2016年6月、米シンシナティ大学の研究チームが開発した「ALPHA」は、元米軍パイロットとの模擬空戦で一方的に勝利したと発表された。AIプログラムは遺伝的アルゴリズムとファジィ制御を使用しており、アルゴリズムの動作に高い処理能力は必要とせず、Raspberry Pi上で動作可能[61][62]。アメリカ合衆国国防総省は、人道上の観点から人間の判断を介さない自律殺傷兵器の開発禁止令を2012年に出し、2017年にはこれを恒久的なものにした[63]。, 一部の科学者やハイテク企業の首脳らは、AIの軍事利用により世界の不安定化は加速すると主張している。2015年にブエノスアイレスで開催された人工知能国際合同会議で、スティーブン・ホーキング、アメリカ宇宙ベンチャー企業のスペースX創業者のイーロン・マスク、アップル社の共同創業者のスティーブ・ウォズニアックら、科学者と企業家らにより公開書簡が出されたが、そこには自動操縦による無人爆撃機や銃火器を操る人型ロボットなどAI搭載型兵器は、火薬、核兵器に続く第3の革命ととらえられ、うち一部は数年以内に実用可能となると予測。国家の不安定化、暗殺、抑圧、特定の民族への選別攻撃などに利用され、兵器の開発競争が人類にとって有益なものとはならないと記された。同年4月にはハーバード大学ロースクールと国際人権団体であるヒューマン・ライツ・ウォッチが、自動操縦型武器の禁止を求めている[65]。2017年11月には国際連合でAIの軍事利用に関する初の公式専門家会議が行われ[66]、2019年8月に同会議はAI兵器の運用をめぐる事実上初の国際ルールを採択するも法的拘束力は盛り込まれなかった[67]。, 新冷戦や米中冷戦の状態にあるとも評されている米国・中国・ロシアは核開発に匹敵する開発競争を人工知能の軍事利用をめぐって行っている[68]。中国は2017年6月に119機のドローン群の自律飛行実験で前年2016年に103機の飛行実験に成功した米軍の記録を更新して翌2018年5月には北米の都市を爆撃するCGの映像も発表し[69]、同年6月には56隻の自律無人艇を使った世界最大規模の試験[70]を行うなどAIの軍事利用の技術(特にスウォームと呼ばれる大量の徘徊型兵器などの自律兵器の統合運用)で中国が急速に進展しており、アメリカに追い付く可能性があることについて懸念しアメリカ側では将来に備える必要があるとの主張もされている[60]。中国の軍用AI開発はアメリカの軍部や政界に危機感を与え、2019年3月にジョセフ・ダンフォード統合参謀本部議長やパトリック・シャナハン国防長官代行、ドナルド・トランプ大統領は中国でのAI研究拠点の設立などで中国人民解放軍に協力しているとGoogleを非難し[71][72]、GoogleのCEOサンダー・ピチャイはダンフォードやトランプ大統領と面談して中国のAI研究拠点の成果は中国に限らず全ての人々に開放されていると釈明する事態になった[73]。アメリカではGoogleが米軍のAIの軍事利用に協力する極秘計画「メイヴン計画」を行っていたことがGoogleの社員に暴露されており[74]、2018年12月のアメリカ議会の公聴会では、同様に暴露された中国政府に協力する秘密計画「ドラゴンフライ計画(英語版)」とともに、人工知能を用いた兵器開発や人権侵害は拒否するとGoogleが誓った同年6月の人工知能開発6原則との整合性で追及を受けた[75]。中国軍の戦闘機J-20の標的選択支援アルゴリズムにグーグルのAI研究者が関わったと報道された際は「AIではなく、統計学的なモデリング」と否定した[76]。また、Microsoftが中国軍の教育機関とAIの共同研究を発表した際も同様に波紋を呼んだ[77]。2019年11月にマーク・エスパー国防長官は中国がAIによって新しい監視国家を構築しているだけでなく、中東で翼竜や彩虹など無人攻撃機を大量に拡散させてAIで自律的に攻撃するドローン兵器も販売していることに警鐘を鳴らした[78]。, ロシアと中国は既に実用化してるとされるハッキングの自動化の他[79]、特定の個人を攻撃したりディープフェイクでなりすましたり、ボット投稿により世論を操る等の懸念が挙げられている[80]。, オックスフォード大学のマイケル・オズボーン博士が2013年に発表した論文によれば、人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口が日本で約49%いること(アメリカは約47%、イギリスは約35%)、2030年代までにファストフード店で料理をする従業員が、ロボットやAIに取って代わられる可能性が81%と高いことを指摘されている[81][82][83]。しかし、この論文に対して、実験室レベルで自動化が出来る仕事も含まれているため、過大に推計されているとの批判もある。実際に2016年10月、マイケル・オズボーンが来日した際、経済産業研究所の岩本晃一が「どのような意図、いかなる前提で試算したのか」と質問したところ、「技術的な可能性を示しただけ、雇用増の部分は一切考慮していない。」との回答が返ってきている。例えれば、現在既に将棋AIが実験室レベルで出現しているので、現時点で世界中の将棋棋士全員が既にAIに代替されている可能性があると示しているに過ぎないのである。, そして、職業を構成するタスク(業務)単位でみた場合に70%超えのタスクが自動化される職業は9%程度(日本の場合は7%程度)にとどまるとの研究結果もある。またAIや機械化によって雇用が奪われるという主張もあるが、それらの技術によってタスク量が減少するが、AIや機械化を導入したり、維持したりする仕事やそれらの技術により新たな仕事が生まれることにより、雇用が生み出される可能性もある。しかし同時に、中程度の技能を有するルーティン業務が減少し、専門的な技能が求められない低スキルの仕事と高度な技能が求められる仕事へと2極化していき、経済格差が拡大していくとの予測もある[84][85][86]。, Googleは2019年3月、人工知能プロジェクトを倫理面で指導するために哲学者・政策立案者・経済学者・テクノロジスト等で構成される、AI倫理委員会を設置すると発表した[87]。しかし倫理委員会には反科学・反マイノリティ・地球温暖化懐疑論等を支持する人物も含まれており、Google社員らは解任を要請した[87]。4月4日、Googleは倫理委員会が「期待どおりに機能できないことが判明した」という理由で、委員会の解散を発表した[87]。, 東洋哲学をAIに吸収させるという三宅陽一郎のテーマに応じて、井口尊仁は「鳥居(TORII)」という自分のプロジェクトを挙げ、「われわれはアニミズムで、あらゆるものに霊的存在を見いだす文化があります」と三宅および立石従寛に語る[88]。アニミズム的人工知能論は現代アートや、「禅の悟りをどうやってAIにやらせるか」を論じた三宅の『人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇』にも通じている[88]。, 元Googleエンジニアのアンソニー゠レバンドウスキーは2017年、AIを神とする宗教団体「Way of the Future (未来の道)」を創立している[89]。団体の使命は「人工知能(AI)に基づいたGodheadの実現を促進し開発すること、そしてGodheadの理解と崇拝を通して社会をより良くすることに貢献すること」と抽象的に表現されており、多くの海外メディアはSF映画や歴史などと関連付けて報道した[89]。UberとGoogleのWaymoは、レバンドウスキーが自動運転に関する機密情報を盗用したことを訴え裁判を行っている一方、レバンドウスキーはUberの元CEO(トラビス゠カラニック)に対し「ボットひとつずつ、我々は世界を征服するんだ」と発言するなど、野心的な振る舞いを示している[89]。, 相愛大学人文学部教授の釈徹宗は「哲学や思想や文学と、宗教や霊性論との線引きも不明瞭になってきています。」と述べている[90]。哲学者・倫理学者である内田樹によれば、「本物の哲学者はみんな死者と幽霊と異界の話をしている。」という[91]。, 発明家レイ・カーツワイルが言うには、哲学者ジョン・サールが提起した強いAIと弱いAIの論争は、AIの哲学議論でホットな話題である[92]。哲学者ジョン・サールおよびダニエル・デネットによると、サールの「中国語の部屋」やネド・ブロックらの「中国脳」といった機能主義に批判的な思考実験は、真の意識が形式論理システムによって実現できないと主張している[93][94]。, 『科学を語るとはどういうことか』において科学者の須藤靖は、科学についての哲学的考察(科学哲学)が、実際には科学と「断絶」していることを指摘している[95]。また、「心」や「意識」という問題を解明してきた脳科学・計算機科学(コンピュータ科学)・人工知能研究開発等に関連して、科学者のフランシス・クリックは「哲学者たちは2000年という長い間、ほとんど何も成果を残してこなかった」と批判している[96]。こうした観点において、哲学は「二流どころか三流」の学問・科学に過ぎない、と評価されている[96]。脳科学者の澤口俊之は、クリックに賛同し「これは私のため息まじりの愚痴になるが、哲学者や思想家というのはつくづく『暇』だと思う」と述べている[96]。実際、哲学は暇(スコレー)から始まったとアリストテレスが伝えており、上記のような否定的発言も的外れではないと、科学哲学者の野家啓一は言う[96]。, 哲学者は、科学とは違う日常的言語で「存在」や「宇宙」を語ろうとしてきた[97]。しかし理論物理学者ディラックは、哲学者をことさら信用していなかった[98]。ディラックが見たところ、ウィトゲンシュタインを含め哲学者たちは量子力学どころか、パスカル以降の「確率」の概念さえ理解していない[99]。非科学的な日常的言語をいくら使っても、正確な意思疎通を行うことはできないというのが、ディラックの考えだとされている[98]。, 生命情報科学者・神経科学者の合原一幸編著『人工知能はこうして創られる』によれば、AIの急激な発展に伴って「技術的特異点、シンギュラリティ」の思想や哲学が一部で論じられているが、特異点と言っても「数学」的な話ではない[100]。前掲書は「そもそもシンギュラリティと関係した議論における『人間の脳を超える』という言明自体がうまく定義できていない」と記している[101]。確かに、脳を「デジタル情報処理システム」として捉える観点から見れば、シンギュラリティは起こり得るかもしれない[102]。しかし実際の脳はそのような単純なシステムではなく、デジタルとアナログが融合した「ハイブリッド系」であることが、脳神経科学の観察結果で示されている[102]。前掲書によると、神経膜では様々な「ノイズ」が存在し、このノイズ付きのアナログ量によって脳内のニューロンの「カオス」が生み出されているため、このような状況をデジタルで記述することは「極めて困難」と考えられている[103]。, 数学者の田中一之は「一般の哲学者は、論理の専門家ではない」と述べており[104]、計算機科学者(コンピュータ科学者)・電子工学者のトルケル゠フランセーンは、哲学者たちによる数学的な言及の多くが「ひどい誤解や自由連想に基づいている」と批判している[105]。田中によると、ゲーデルの不完全性定理について哲学者が書いた本が、フランセーンの本と同じ頃に書店販売されていたが、哲学者の本は専門誌によって酷評された[104]。その本は全体として読みやすく一般読者からの評判は高かったが、ゲーデルの証明の核(不動点定理)について、根本的な勘違いをしたまま説明していた[104]。同様の間違いは他の入門書などにも見られる[104]。フランセーンによれば、不完全性定理に関する誤解・誤用は哲学をはじめ一般に起こっており[105]、宗教や神学でも乱用されている[106][107]。1931年にゲーデルが示したのは、「特定の形式体系

キャッシュレス決済が進めば、Society 5.0ではレジという単語がなくなるかもしれない。, リアルタイム翻訳とは文字通り、外国語の文字や音声をリアルタイムに翻訳することを意味しており、この技術の実現によって誰もが言語の通じない相手と円滑な意思疎通が可能になる。 モビリティ分野での事例としてまず挙げられるのは「MaaS(マース)」だろう。MaaSは電車やバスといった公共交通機関だけでなく、タクシーやカーシェアリング 、レンタルサイクルまであらゆる交通サービスを一元的に管理したものだ。 現在のSociety 4.0ではフィジカル空間にいる我々が、サイバー空間にアクセスして初めて情報を得ることができるが、有効な情報が見つからない、情報を探し出すのに時間がかかるなど連携が取れていない点に課題がある。

株式会社クボタは「自動走行トラクター」を農業者向けに販売している。トラクターは2台あり、1台は有人で操作、もう1台は無人での操作だ。2台のトラクターは連動するように動き、かつ正確に作業を行うことができる。1人で2台のトラクターを同時に動かすことで作業時間の短縮や計画的な作業が可能になったという。 また、家庭向けにもAI技術が導入されている。三菱電機株式会社は「Maisart(マイサート)」と呼ばれるスマートメータを住宅に設置することで住宅全体の電力使用量に加え、家電ごとの電力使用量を推定するAI技術を取り入れた。家族構成や保有している家電を基に電力使用量をデータ化し、利用者の省エネ意識を高める狙いがあるという。, 観光は政府が経済成長の柱として考えている産業のひとつだ。そのため、あらゆるシーンでIoTなどの先端技術が利用され始めている。 この目標を達成するために、日本は再生可能エネルギーの主力電源化や最新技術を用いての環境イノベーション戦略を推進していくとしている。そして、最終的には「脱炭素社会」の実現を目指している。 ai. EU全体としても、「Horizon 2020」計画を通じて、215億ユーロが投じられる方向。 こうした現状を打破するため、「大都市圏の人材とのマッチング機能の抜本的強化、大都市圏から地方への人材供給の促進を促す仕組みの構築」などを行っている。, Society5.0の実現にはIoTやAIといった技術の利用が必要不可欠だが、決してこれらに支配される社会ではなく、あくまでも一人一人の人間が中心になる世界だとしている。そのため、全ての国民がAIやデータ活用の知識を持ち、AIに代替されない力を身に付けることを目標にしている。 Consciousness Imagined". 株式会社コスメックは、自社工場に産業用ロボットを設置したところ、部品生産性が30%増強されたとしている。また、コネクテッドロボティクス株式会社は自動調理ロボットを小金井駅のそば屋へ導入した。小スペースに入り込んだロボットは1時間あたり40食の調理が可能なり、効率化が図られたという。 まずは、介護サービス利用者のスマートホーム化だ。要介護者が住む家をインターネットで繋いで、情報をリアルタイムで得ることを目的といる。ベッドセンサを利用しての睡眠時の動静や排泄センサで尿量を確認するなどを行い、効率的な情報収集を行っている。

総務省ではビッグデータを『⑴政府:国や地方公共団体が提供する「オープンデータ」、⑵企業:暗黙知(ノウハウ)をデジタル化・構造化したデータ、⑶企業:M2M(Machine to Machine)から吐き出されるストリーミングデータ、⑷個人:個人の属性に係る「パーソナルデータ」』の大きく4つに分類されたデータであると定義している。 さらに世界に目を向けると、食品ロスの量は年間13億トンとなり、生産されている食料のおよそ1/3が廃棄されているのが現状だ。一方で、飢えや栄養失調で苦しんでいる人は約8億人もおり、今後の世界的な人口増加に伴い、さらに増えるのではないかと考えられている。 Consciousness Explained. "Chapter 14.

さらに、BOLDLY では自動運転バスの実証実験を自治体や交通事業者と連携して行っている。同社のモビリティ技術として挙げられるのが「自動運転車両運行プラットフォーム Dispatcher(ディスパッチャー)」だ。DispatcherはPC1台で複数のバスを遠隔監視でき、運行ダイヤを組んでの走行指示、GPSによるバスの位置情報の把握、搭載したセンサによる走行状況の確認など、事業者が必要な情報をリアルタイムで受け取ることができる。すでに2019年10月に千葉市美浜区の約1.5kmの巡回コースを走行しており、実用化に向けて動いている。 一人一台スマートフォンを持つのが当たり前になったように、将来的には一人一台ロボットと生きるのが当たり前になるかもしれない。, ドローンとは無人航空機の総称だ。個人利用からビジネス利用まで世界的に活用が進められている。 深層学習を利用するには微分、線形代数、確率・統計といった大学レベル以上の数学知識が必要となる。 工業社会(Society 3.0)とは、機械製品の発展などに伴い、工業化していった社会を指す。主に産業革命以後の社会を指す時に用いられ、企業文化の発達や工業化に伴う大量生産が可能となり、農業から工業へ社会構造が変化していった。 こうした地域間の格差を是正するために、Society 5.0では自動運転バスによる地方の交通手段の確保などの取り組みを進めている。 株式会社ウェザーニュース、One Concern、損保ジャパン日本興和株式会社は合同でAIを活用した防災、減災システムを展開している。2017年に発生した熊本地震をモデルケースに、発生前、発生時、発生後の3つの場面でのデータの有効活用を行う形だ。 最近になって一般に浸透したテレワークも多様な働き方のひとつだ。テレワークとはICT(情報通信技術)を利用した、時間や場所にとらわれない働き方であり、企業が導入するにあたっては、自宅やサテライトオフィスでもオフィスと変わらずに仕事ができる仕組みを整備することが必要となる。また日本政府は人生100年時代を掲げており、70歳までの就業機会の確保、女性や外国人登用などの仕組みづくりも積極的に進めている。, 日本は人口の都市一極集中が進んでしまい、地方の人材が減少している。 年7月とりまとめ. (Robotic Process Automation:ロボットによる業務プロセスの自動化)をAI-OCR(AIを活用し画像に含まれる文字をテキストデータに変換する技術)を活用して、申請書類処理の自動化を検証した。結果、対象とした業務の中で、転居届の処理など6業務において年間およそ1,400時間の削減効果が見込めるという成果をあげた。 2019. ここでも活用するのはIoTやAIだ。例えば、建設現場では無人の建設機械が土砂掘削や排土を行う。人は遠隔操作で建設機械に信号を送り、建設機械に設置されたカメラの映像を監視すればよい。IoTやAIが行えることは人に変わって任せることで人手不足解消を目指していく。, Society 5.0では、食品の増産やロスの削減を目標にしている。

AI」とは「Artificial Intelligence」の略称であり、日本語では「人工知能」と訳され る。もっとも「AI」に確立した定義は存在しないのが現状である。詳細は、後記第2-1-⑴で 解説する。 そのため、政府はSociety 5.0を目指すにあたり、行政手続きの電子化を行うことで手続きのスマート化を目指している。さらに、データを官民で連携させることで煩わしい手続きをワンストップで完了させるといった仕組みの実現に向けても動いている。 これまでのロボットと異なる点は、人の手を借りずに人を助けるという点だ。これまでは人が操作することで動かしていたロボットを、Society 5.0では自動で動かすことが想定されている。ロボットが人の手を借りずに自動で動くようになれば、物流や介護支援など多くのことが期待できる。 IoTはざまざまなネットワークを介して多くのデータを収集する。あらゆるモノにIoTが導入されたとき、そのデータ量は膨大なもの(ビッグデータ)になるため、人の手では有効活用しきれない量となる。これを有効活用するのがAIだ。 人工知能(AI)はスマートフォンやスピーカー、様々なサービスなどで利用されていますが、「人工知能(AI)」という言葉の定義や歴史など基本的なことについてはあまり知らないという方もいますよね。, このように、せっかく私たちの身の回りの生活を豊かにしてくれるものなのですから、今のうちに人工知能(AI)について知っておきたいですよね。, しかし、人工知能(AI)って映画や漫画などのすごい知能を持ったものや、声をかけたら返事はしてくれるけど万能ではなかったり、どこに人工知能(AI)が使われているのかわからない製品まで、ありとあらゆるところに搭載されているので「結局どこが人工知能(AI)なんだろう?と混乱するでしょう。, そこで今回は、この「人工知能(AI)」の定義や歴史について深掘りし、基本的な「人工知能(AI)」についてお話します。初めは知らない単語が多く難しそうに見えますが、少しわかれば簡単なので是非知識を身につけてください。, 巷でよく用いられるAIは「Artificial Intelligence」の略で、一般的な和訳は「人工知能」です。, 人工知能とは、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断をコンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたもの。, 「人工知能」とは何だと思うでしょうか?まるで人間のようにふるまう機械を想像するのではないでしょうか?これは正しいとも,間違っているともいえます。, このように、人工知能の権威である人工知能学会が述べたように、人工知能(AI)の厳密な定義というのはまだ定まっていないのです。, なぜこのような曖昧な定義になってしまうのかというと、それは現在の人工知能(AI)技術コンピューターが基本的には四則演算させたにすぎないため。, ですから最初に述べたような「知能を持ったコンピューター」を完成させるには、人間の知的活動を四則演算で表現するか、表現できていると我々人間が感じる程度に近づけなくてはいけません。, 次に人工知能(AI)の歴史に触れて、過去ではどのように定義されていたのかをお話しましょう。, 今まで、人工知能(AI)の歴史においては大きく3段階のブームによって変化が起こっています。, しかし、当時は人工知能(AI)の実現性や処理能力の限界を指摘する声が多く、わずか10年足らずで収束を納めたのです。夢幻だとバカにする人が多かったようです。, 次のブームは、第一次ブームから20年後の1980年代~1990年代半ば、再び人工知能(AI)ブームが訪れました。, しかし、ここでも大きな壁にぶち当たります。専門家の知識を機会に覚えさせて実践できるようにさせるためには膨大なデータを覚えさせる必要があり、またたくさんのルールを作成する必要がありました。そして、先ほど述べたように人工知能(AI)はあくまで四則計算しかできません。, そのため、人工知能(AI)は文字列しか理解できず、これらの情報を記号に結び付けられないという「シンボルグラウンディング問題」が指摘されます。, 私たちは猫を見ると過去の経験と照らし合わせて瞬時に「猫だ」と判断できます。しかし、人工知能(AI)はそれができません。, この第二次AIブームでは、人工知能(AI)の定義は「専門家と同じような処理をコンピューターが行えるようにする」と言ったところでしょうか。, そして今も続いている第三次人工知能(AI)ブームは、今までのブームとは違い、主に二つのテクノロジーの研究が大幅に進んだことで起こりました。, それが皆さんも一度は耳にしたことがあるであろう「機械学習」と「ディープラーニング」と言われる技術。, これまでは、人工知能(AI)の構想はある程度されてきてはいましたが、それに用いる技術力や手法が追いついていませんでした。複数のアルゴリズムをプログラムさせ、一つ一つ人が入力して覚えさせていくというやり方では果てしない時間とコスト、労力がかかります。, これにより、人工知能(AI)は自ら新たな概念を理解したり例外に対処できるようになりました。, これまでたくさんの段階を踏んで成長してきた人工知能(AI)ですが、はじめにお話した通り、まだ「知能を持ったコンピューター」は実現できてはいません。巷で噂されている人工知能(AI)はあくまで人工知能(AI)を構成する技術の一部を応用しているだけにすぎません。, これについての記事やニュースで目にしますが、現時点では2045年にシンギュラリティは訪れないとする論調が少しずつ大きくなりつつあるのです。, このように、今人工知能(AI)の定義として言われている「知能を持ったコンピューター」を実現することはとても難しいでしょう。, ここまでお伝えしてきたように人工知能(AI)の明確な定義はまだされていません。そしてニュースや新聞、ネット記事で見る人工知能(AI)は「知能を持ったコンピューター」=人工知能(AI)と呼べる代物ではありません。, 今回定義としてお話したような「知能を持ったコンピューター」がもしもこれが実現すれば世界はどうなるでしょうか。, シンギュラリティでも触れましたが、今そこを目指して人工知能(AI)は研究されています。, ですから、人がする必要のない仕事や、危険な仕事を人工知能(AI)が代わりにおこなってくれるロボットが近いうちに出てきたりするかもしれません。そうなると私たちの生活がより豊かに、そして便利になることは間違いないでしょう。考えただけでもワクワクします。, ぜひ皆さんも人工知能(AI)の定義について、そして人工知能(AI)が活躍する世界はどんな世界になるかを考えてみましょう。, メインフレーム開発者としてスタートし、 Web開発者に転身後、makegirlsというAIで可愛い子自動生成するサービスを見てAIに興味を持ち、現在お多福ラボにてAI開発者として働いています。, システム開発経験は15年で、メインフレーム、Web開発、AI開発と幅広い経験と知識を元に、AIZINEの記事のレビューを担当。, AIの分野で特に勉強したのはDeepLearningでの画像分類、画像生成です。趣味はゲームのインドア派アラフォー。, )はスマートフォンやスピーカー、様々なサービスなどで利用されていますが、「人工知能(, )」という言葉の定義や歴史など基本的なことについてはあまり知らないという方もいますよね。, このように、せっかく私たちの身の回りの生活を豊かにしてくれるものなのですから、今のうちに人工知能(, )って映画や漫画などのすごい知能を持ったものや、声をかけたら返事はしてくれるけど万能ではなかったり、どこに人工知能(, )が使われているのかわからない製品まで、ありとあらゆるところに搭載されているので「結局どこが人工知能(, )」についてお話します。初めは知らない単語が多く難しそうに見えますが、少しわかれば簡単なので是非知識を身につけてください。, これは何故かというと、「知能を持ったコンピューター」と定義するからには人間と全く同じとまではいかなくても、同等レベルの能力のある人工の知能でなければいけません。ですが、現在そこまでの知能を持った万能な人工知能(, イギリス人数学者のアラン・チューリングが初めて人工知能の概念を提唱してから、アメリカ人計算機科学者ジョン・マッカーシーが公の場で人工知能(, )の実現性や処理能力の限界を指摘する声が多く、わずか10年足らずで収束を納めたのです。夢幻だとバカにする人が多かったようです。, 専門家のようにコンピュータが処理をおこなえるようにすると定義した第二次人工知能(AI)ブーム, このブームは第一次ブームの大雑把とした構想とは違い、医療や法律などの知識を人工知能(, )に取り組むことで、専門分野の一部であれば専門家と同等の判断や行動を起こせるとされ再び注目を集めたのです。, しかし、ここでも大きな壁にぶち当たります。専門家の知識を機会に覚えさせて実践できるようにさせるためには膨大なデータを覚えさせる必要があり、またたくさんのルールを作成する必要がありました。そして、先ほど述べたように人工知能(, )は文字列しか理解できず、これらの情報を記号に結び付けられないという「シンボルグラウンディング問題」が指摘されます。, 私たちは猫を見ると過去の経験と照らし合わせて瞬時に「猫だ」と判断できます。しかし、人工知能(, )ブームは、今までのブームとは違い、主に二つのテクノロジーの研究が大幅に進んだことで起こりました。, )の構想はある程度されてきてはいましたが、それに用いる技術力や手法が追いついていませんでした。複数のアルゴリズムをプログラムさせ、一つ一つ人が入力して覚えさせていくというやり方では果てしない時間とコスト、労力がかかります。, これら二つの技術の詳しい解説は省略しますが、簡単にいうと、これまで人が入力していった内容を人工知能(, )を作ることによって到達するとされる技術的特異点、又の名を「シンギュラリティ」が訪れるとされるのが, )の定義として言われている「知能を持ったコンピューター」を実現することはとても難しいでしょう。, )の明確な定義はまだされていません。そしてニュースや新聞、ネット記事で見る人工知能(, )が代わりにおこなってくれるロボットが近いうちに出てきたりするかもしれません。そうなると私たちの生活がより豊かに、そして便利になることは間違いないでしょう。考えただけでもワクワクします。.

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