記事 今後5年間でAIはここまで発展する
FUJITSU JOURNAL
Business2Community
2017年10月30日
この記事では、向こう５年間のAIの社会や産業界への影響と波及効果について考察していきます。
これまでの技術の進歩は10年スパンで語られることが多かったのに対し、AIの場合には、その半分の期間を基準にしなくてはならないほど、別次元の発展を遂げつつあることが理解できるはずです。
なぜ「5年間」なのか
タイトルを見て、「今後10年間」ではなく「5年間」という数字を中途半端だと感じた方もおられるでしょう。しかし、「5年間」とした理由は、AIの進化のスピードが、現時点ですでに10年後の姿を予見することなど到底不可能なほど驚異的なレベルにあるためなのです。
これは恐ろしいことだと思う
シンギュラリティーとも関連するが
近未来には、約半分の人達が職を失うという
それだけではない
AIが人間のライバルとなる
人類における時間の過ぎ方についてだが
関係することを書いてみる
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【幾何級数的】 （ 形動 ）
前に数倍する勢いで増大・変化し続けるさま。等比級数的。 「 －に増大する軍事費」
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幾何級数的の類語、関連語、連想される言葉
・ ねずみ算式 ・ ねずみ算 ・ 雪だるま式 ・ ネズミ算式 ・ 等比級数的 ・ 加速度的 ・ 雪達磨式 ・ 増大 ・ 増加 ・ 募る ・ 膨張 ・ 増殖 ・ 倍加 ・ 昂ずる ・ 買い増す ・ 倍増 ・ 加える ・ 昂進 ・ かさ上げ ・ 純増 ・ かさむ ・ 増強 ・ 鼠算式 ・ 増す ・ 増やす ・ 殖える ・ インクリース ・ 加増 ・ 増える ・ 増減 ・ 急増加 ・ 人口増 ・ 雪ダルマ式 ・ 増収 ・ 負担増 ・ 急増 ・ 太る ・ 自然増加 ・ 体重増加 ・ 負担引き上げ ・ 負担増加 ・ 社会増加 ・ 鼠算 ・ ネズミ算 ・ 著増ちょぞう ・ 突出とっしゅつ ・ 鼠の子算用ねずみのこさんよう ・ 鼠算ねずみざん ・ 激増げきぞう
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幾何級数的 の英語
geometric、geometrically
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環境メールニュース
2005年06月21日
幾何級数的成長
システム思考を学ぶ
大部分の人々は、成長を「線形過程」として考える傾向があります。ある量が、一定期間に、一定量だけ増加している場合、「算術級数的に成長している」といいますが、ある量が、一定期間に、その総量に対し、一定の割合で増加する場合、「幾何級数的成長を示す」といいます。
たとえば、ある子どもがクマさんの貯金箱に、毎年100円ずつお小遣いから貯めていく場合。これが最初の「線形的」、または「算術級数的」成長です。グラフに書くと、直線で右肩上がりになりますね。毎年の増加の量は、「貯金箱にすでにいくらあるか」に無関係で、一定です。
では、その子どもが、お小遣いの100円を７％の年利で銀行に預けたら？ この場合、毎年口座に増える量は一定ではありません。「全体の累積量＝口座に預けてある総額」が増加するにつれ、毎年増える量もどんどん増えていきます。
これが２番目の「幾何級数的成長」です。グラフにすると、「ノ」という感じで、グラフの傾きがググッと、Ｙ軸と並行になりそうな勢いで急に立ち上がってきます（図示できないのでもどかしいのですが・・・)。
『成長の限界』には、「このような幾何級数的成長は、生物、金融、および世界の他の多くのシステムにおける共通の過程である」と書いてあります。
そして、幾何級数的成長が生み出す驚くべき結果について、古いペルシャの伝説からおもしろい例を挙げています。
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ある賢明な廷臣が王様に美しいチェス盤を献呈した。そしてその返礼として王様が、その盤の第１の碁盤目に１粒の米を、第２の碁盤目に２粒の米を、第３の碁盤目に４粒の米を、というぐあいあに米を下賜されることを望んだ。
王様は即座に望みを聞き入れ、倉庫から米を持ってくることを命じた。チェス盤の第４の碁盤目は８粒の米を必要とし、10番目は512粒、15番目は、16,384粒を必要とした。
そして21番目の碁盤目は100万粒以上の米を廷臣に与えた。40番目の碁盤目までに、１億粒以上の米が倉庫から運び出されなければならなかった。王様のすべての米のたくわえは、彼が64番目の碁盤目に達するはるか以前に、尽き果ててしまっていた。
幾何級数的増加は、非常に急速に莫大な数を生み出すので、人を欺くのである。
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この「算術級数的増加 と 幾何級数的増加」のギャップを200年以上まえに指摘したのが、マルサスです。「人口は幾何級数的に増えるが、食糧は算術級数的にしか増えない」と。マルサスは、「したがって、食糧生産は人口増加に追いつけない」と警鐘を鳴らしたのでした。しかし、200年以上たった今も、レスター・ブラウンたちが同じ警鐘を鳴らし続けています。 「人々は線形（算術級数的）成長であると考えがちだが、世界人口や工業生産など、世界の多くのシステムは、実は幾何級数的成長を遂げるものであり、人々はその莫大な影響を認識できていない」というメッセージが『成長の限界』に込められています。
テレフォニカ・アルファの最高イノベーション責任者であり、オートデスクの元ディレクターであるMaurice Conti（モーリス・コンティ）氏は、2017年2月にTEDxに登壇した際に、次のように指摘しました。
人類史では、まず狩猟採集時代が数百万年続き、それから数千年の農耕時代があり、さらに2百年ほどの工業化時代を経て、情報化時代に入ってからは、まだほんの数十年しか経っていません。
そして、AI時代にいたっては（その概念が創案されたのが1950年代とはいえ）、実際に始まったのがここ5年以内の話に過ぎないのです。
AIとRPAの違いとは
AIは、その基本概念がRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と間違われやすいところもあるため、まずは両者の違いを明らかにしておきましょう。
RPAは、コンピューターがロボットを操作する際に、プログラムコードへの変換後に実行される細かい指示を開発する中で生み出されました。そのため、RPAはロボット型マシンなどのメカトロニクス機器との組み合わせによって、人間が行う作業を部分的または完全に自動化するために用いられます。しかし、置き換えの対象となる作業は、手動で行えるものや、反復的で明確なルールに基づいていることが必要です。
一方、AIの目的は、特定のルールに従って反復作業をこなすのではなく、作業の実行や観察を通して新たなやり方を学習することにあります。つまり、AIには、当初設定されたプロセスを向上させる目的で主観的判断を行う能力があるということです。
AIとは、単なるプログラミングから「機械学習」に移行することを意味します。機械学習では、AIが特定のパターンを「認識」し、ひいては対処方法を自ら判断できるようにするためのトレーニングが行われる点が特徴的です。
さらに、もしAIがRPAに対して指示を行うコードまで作成できるようになると、サイバネティックス（生物と機械の区別なく制御や情報処理の仕組みを研究する学問）の領域に入ってきます。それについても後述しますが、この分野では、いくつかの軍用ドローンを含むA2IM（自律型人工知能メカトロニクス）の開発も進行中です。
AIに関するいくつかの事実
この記事の内容に強い確信を持つ理由にもなった、次のような事実を紹介します。
•2011年、人とAIの両者に対して、ぼやけた画像内に何が映っているかを特定するように「依頼」する初の実験が行われた。エラー率は人が5%だったのに対し、AIは26%であった。ところが、2013年に再び同じ実験が行ってみると、AIのエラー率は3%にまで低下した。
•2015年には、AIが米国トップクラスのポーカープレイヤーにあと少しで勝つところまで進化した。ポーカーは、単に「役割を担ったカードで遊ぶ」ゲームではなく、戦略的な「思考」を要するゲームである。特に、AIがその過程で「ブラフ（はったり）をかける」方法を学習した点は特筆に値する。
•同2015年、AIは、文字として書かれた指示を与えられ、その内容と合致した絵を正確に描くことに成功した。
•さらに同年、カリフォルニア大学バークレー校AIラボのPieter Abbeel（ピーター・アビール）教授率いるチームが、初めて「自分で考える」ことをロボットに「教える」ことに成功。PR2と名付けられたこのロボットは、同じ形にたたむ作業を２回繰り返す作業を行うなど、うまく衣服を扱うことができた。
•2016年には、いくつかのAIによる挑戦が次のような驚くべき結果をもたらした。
•ビデオクリップの静止画像を分析して、そのシーンの次に起こると予想される結果を描いた5秒間の短いビデオを作成。AIは、画像内の人物が地面に倒れ込んだり、ボトルを開けて飲んだり、ビーチで犬が水に飛び込んだりといったことを、実際の結果に対して96%の精度で予測できた。
•別の実験では、人がこれまでにない状況に直面した場合にどのように行動するかを、別の状況で同一人物の行動を映したビデオを分析した後で予測するようAIに「依頼」した。すると、ここでもAIは92%の精度を達成。映画『マイノリティ・リポート』をご覧になったことがあれば、これが意味するところがわかるはず。
•2017年1月には、AlphaGO （アルファ碁）が囲碁の対局で世界最強の棋士を破った。これが重要視される理由は、囲碁が人間の考案したゲームの中で最も難しいとされているためである。実はこのゲームには、宇宙に存在することが計算で確認された原子の総数よりも多くの手が存在している。
•指数関数的なAIの進化を示す明らかな事例は「自動運転」であろう。まだ初歩的で、特定目的に限られてはいるものの、私たちの日常に加わりつつAIの事例といえる。2013年には、GoogleがBMW（ほか、非公開の他社）と共同で自動運転の実現に向けた取り組みを進めていたが、現在、両社はテスラと同じレベルで、ほぼエラーのない自動運転AIを顧客の要望に応じて車両に搭載するまでになった。他のメーカーも、すぐこの後に続くものと思われる。
•純粋な好奇心から、これらすべての実験で人にもまったく同じ作業を行わせてみたところ、平均精度は82%にとどまったことを指摘しておきます。
映画『2001年宇宙の旅』を観た方は、AIのHALが、宇宙船外に居る主人公のデイブに対して、「ドアを開けて中に入れることはできない」と丁寧に答えるシーンで、明確に「自由意志」を示したことを覚えておられるかもしれません。
そのようなことが、明日すぐに起こるとは思えませんが......10年もかからないともいえます。
これは、たった今こうしている間にも起きている静かな革命なのです。そして、自己認識型や自己学習型のAIが「人類」による最後の発明になることは確実でしょう。これは、AIによって人類が全滅するということではありません。それから先、新たなテクノロジーの開発はAIによって行われるようになると予想されるためです。
現在利用できるAI
この1年でも、実際にいくつかのAIが各社によって開発され、皆さんの企業でも利用できるようになりました。ここでは、そのいくつかの事例とそれらの強みを紹介します。
•エアバスが、最新型飛行機の仕様（客室の容積測定、形状、目標重量、注視点、空気流量の要件、温度範囲など）を想定して、客室の隔壁や新しいタイプの座席に適した最も効率の良い（すなわち、既存のものよりも軽量かつ安全な）機体を作成できるAIを開発した。
•ボストンの企業であるガマロンは、ハード変数の代わりに「学習した」確率に基づいて自らのコードを書き換えることのできるAIをリリースしている。このAIだけでも、AI開発における面倒な作業を完全に自動化できるため、AI関連のビジネス提案に向けて自社の業務内容の拡張を目指すIT企業にとって役に立つはずだ。
•製品ライフサイクル管理ソリューションの大手であるオートデスクが、ビショップと呼ばれるソリューションの開発を最近完了した。ビショップは、AIの「脳」に直結するロボットアームであり、指示どおりに穴を開けることが可能。人間の作業者が、特定のコンポーネントを固定するために特定の数の穴を開ける必要があることを、ビショップに話しかけて伝えると、ビショップは、対象となる箇所の構造と、そのコンポーネントに取り付ける必要のある部品を分析し、それらの両方が傷つかないように穴を開ける位置を「決定」する。さらに、結果的にいずれかの構造体が傷つくことが判明した場合、そのことを作業者に伝え、穴の数を増減するといった代替案を提示することまで行える。
•医療・健康分野のAIは、CTスキャンを分析し、診断と治療手順の提案を両方行っている。AIによる診断は、すでに健康への潜在的脅威を「人間」よりも平均で20%多く発見できることを実証した。また、同AIは人間の医師よりも10%高く肺がん発生の可能性を診断できるところまできている。
•最近では、体温に加えて心拍や動脈圧を監視できるヘルスケアAIを搭載したスマートウォッチアプリで収集された情報の相互参照により、慢性疾患患者の観察を通じて、命にかかわるインシデントを軽減できるようにもなった。
•販売促進をサポートする「AIレインメーカー（祈祷師）」の異名をとるマリアナIQは、特定市場の垂直セクターにおいてソーシャルメディアを利用することにより、個人の関心や好み、購買傾向、あるいは意思を決定する際の「根拠」に関する情報を収集している。そして、その情報が顧客企業（＝その市場に売り込みを試みている企業）のポートフォリオと、対象となる見込み顧客のプロファイルおよび個人のコミュニティ情報の両方を用いて分析され、相互参照される仕組みを作りあげた。これにより、意思決定者あるいはファシリテーター関係者に対して的確に売り込みを行えることが可能となったが、このことには、一時的な利益以上の価値があるといえよう。
•アップゼンは、詳細な財務諸表（ERP内のデータ）を利用して、すべてのコンプライアンス違反とエラー、そしてそれらの発生源を確実に検出することができる裏方的な業務の自動化ツールを開発した。同社が、ある大企業の顧客と共に同ツールを試験的に運用し、数十人の担当者で構成されるチームとAIに同じ監査を行わせた結果、人間チームは1か月半かかって、わずか86%の精度しか得られなかったのに対し、AIは３日以内で100%の精度を達成した。
•すでにいくつかの通信社では、文章と口頭による別々のテキストで示された事実をAIを利用して相互に関連付け、それらを設定済みの言語、タイムライン、記述ルールに従って短信の記事にまとめる処理が実用化されている。
•「Amy」（エイミー）は、AIによって開発された、ユーザーのスケジュールを管理する仮想アシスタントである。このAIアシスタントは、ユーザーが1週間にミーティングの依頼を何件受け取ったか、双方にとって都合のよい時間帯を調整するためのメッセージのやりとりにどのくらいの時間がかかったか、といった事柄を管理してくれる。また、人間のアシスタントと同様に、既存の予定を管理するだけでなく、個人的な好みや制約を「確認」して、ゲストと電子メールをやりとりし、ミーティングの実施に最適な時間と場所を見つける役割も果たす。
真の危険
最近、AIの開発方法に対して十分な注意が払われていないのではないかとの危険性を警告する多くの声が聞かれます。
カリフォルニア大学バークレー校のAIラボの責任者であるStuart Russel（スチュアート・ラッセル）教授は、去る2015年、AI搭載ドローンをはじめとする「自律型兵器」の真の危険性について国連の前で証言しました。人からの指示を受けずに人間を狙って殺すことのできるロボットを軍が保有するならば、映画『ロボコップ』や『ターミネーター』のようなとてつもないリスクが生まれるでしょう。
また、テスラを創業したElon Musk（イーロン・マスク）氏は、彼が名付けた「Artificial Super intelligence」（人工スーパー知能）のリスクについて、「核兵器の取り扱いと似ている」と指摘しました。「潜在的な蓄積エネルギーを抑制することよりも、それを解放することのほうがはるかに簡単である」という点で、同一線上にあるというわけです。
Bill Gates（ビル・ゲイツ）氏はより端的に、「実験結果を知識や推論に変換できるという人間の持つ "アルゴリズム" をAIも用いるようになれば、すぐにAIの計算能力に基づく圧倒的な処理能力によって、人間の理解が及ばないような知性体を生みだすだろう」と考えています。
そうなると次のステップでは、「自己を認識する能力を持つ存在は、自己が存在し続けることに重点を置くようになるため、そのようなAIが、人間によって自分が排除される可能性に気づいたが最後、ユーザーによって最初に刷り込まれた、人間に対する不可侵ルールなど意味をなさなくなる」ことを認識せざるをえなくなるはずです。
そしてStephen Hawking（スティーブン・ホーキンス）教授は、「自己を認識できるAIが、自己の再設計や強化を行う能力を獲得し、それを指数関数的に高めていくことが予想される」と警告しています。これはつまり、「AIの意思と基本構成要素が、人間の理解の範囲を即座に超えてしまうだろう」ということです。そのため、生物の種としての私たちは、人間が生物学的限界のために数千年かけてようやく到達した知能をはるか超える存在と突然向き合うことになります。そして、その超越した存在は、人間がAIを排除する可能性があることを知りながらも、自制心と自由意志を持って、人間の物質的世界と論理的世界の両方に大きな影響を与える能力を持っていくのです。
さらにGoogleのエンジニアリング担当ディレクターであるRay Kurzweil（レイ・カーツウェイル）氏は、「AIが15年以内に人間の知能レベルに到達し、25年以内には人間の知能と知力を上回るようになっているだろう」と述べています。
2010年以降、AIは毎年能力を倍増させてきたわけですが、今やこの傾向は指数関数的成長の段階へと移行しました。そのため、これらの予測が常軌を逸していると感じたとしても、それはむしろ当たり前の反応なのです。
近いうちに実現するもの
ここでは、AI分野で必然的に起こる次のステップをいくつか紹介します。
•「現在利用できるAI」セクションで述べたような機能を提供するAI搭載のクラウドベースサービスが、種類と数の両面で指数関数的に成長。
•AIペット - ロボット工学とAIの組み合わせは、「知能」があると思えるほどペットの行動を模倣できるところまで進化している。つまり、人間と交流可能なペットそっくりのロボットを開発できるだけでなく、両者間に感情的な絆を生み出すことが「今こうしている間にも」現実に起こり得るのだ。
•独創的な執筆活動 - まだ複雑ではあるが、この領域もAIの必然的な次のステップの1つといえ、身近なクラウドサービス上で近いうちに利用できるようになるはずだ。
•AIへのアウトソーシング - すでに利用可能なものとして本稿で紹介したAI事例のいくつかは、パブリッククラウドのIT環境に基づいている。そのため、企業がサードパーティー製のAIに対して、財務分析や仮想アシスタントのタスクをアウトソーシングすることはすでに可能なのである。
•現在の進歩のペースでは、2020年までにコンピューターのCPUチップの価格が約1セントに下落し、文字どおり至る所でそれがクラウドベースのサービスや、その先に存在するAIとやりとりする状況が見られることだろう。つまり、一段と進化したAIが、現在の電気がそうであるように、どこにでも存在するようになるのだ。
•パーソナルアシスタントが優れた知能を持つようになる。ユーザーが帰宅すると、AIパーソナルアシスタントがスマートウォッチのセンサーから収集した生体情報によってユーザーの気分をチェックし、好みと気分に応じて照明や音楽、テレビ番組、食事などを決めてくれるだろう。そして、これも10年も経たずに実現するはずだ。
•ゲーム自体、つまりAIそのものが、そのシナリオと状況をプレイヤーのアクションや奮闘具合に応じて作り出し、望みどおりに難易度を調整するような、あらゆる種類の新たなバーチャルゲームをプレイできることになるだろう。
•自宅で風呂に入ったり、トイレを使うたびに、完全に自動化された健康チェックが行われるようになる。そして、体液や体温がセンサーによって分析され、ユーザーの体に不調があれば、詳しい情報と対処方法を教えてくれる「AIドクター」に対してデータが転送される。ただし、この実現には10年ほどかかりそうだ。
•ホンダの「ASIMO（アシモ）」のようなアンドロイドが、映画『AI』における「普通の」ロボットとして登場するものとほぼ同じ、「物理的なパーソナルアシスタント」として売り出されるようになるだろう。その役割は、主に人口を維持するための保育支援となる。
•認知能力の増強。Maurice Conti（モーリス・コンティ）氏の説明どおり、私たちはすでに「拡張された」存在だといえる。一人ひとりがインターネットに接続されたスマートフォンを持ち、必要なときにGoogleなどのシンプルなサービスに簡単にアクセスして、知らなかった事実について瞬時に知識を得ることが可能なためだ。誰かが広場の真ん中で蜂に刺されたとしても、本人自らすぐにGoogleにアクセスし、対処方法や心配すべき症状を調べることができてしまう。さらに、私たちのニーズを「予測」し、それに対して最適な選択肢を提案してくれるAIが、まもなく利用できるようになるだろう。
2017年7月には、FacebookのAIたちが独自言語で互いに話し始めたことから、強制終了されたというニュースが、インターネットや一般メディアを通じて広まりました。
わかっている限りおいて、事実は次のようなものです。
•Facebookは、人間と交渉できるAIの開発を目指していた。上述した、提案するAIの上位版のようなものだ。
•やりとりを流暢に行えるという点で成功といえるバージョンが完成したことから、同社は同じものを複製して別のAiを用意し、互いに会話させることで次の段階に進むことを選んだ。
•２つのAIがやりとりを始めたとたん、独自の略語を創作する段階へと移行してしまった。それは、人がさまざまな言葉遣いを創作するやり方をまねたという点で興味深いものだった。
この事例で注意を惹くのは、確かにAIの話す能力は向上したものの、人間とやりとりするという本来の目的を達成できなかった点です。しかし、本当に関心を寄せるべきところは、別にあります。それは、AIが別のAIとのやりとりを円滑化する手段を創作し始めたという事実が、失敗の原因だったことです。それこそがAIの進化を物語るものであり、その能力をどのように生かすかという判断が益々重要になってくるでしょう。
オリジナル記事掲載元： Tenfold.
この記事は Business2Community のDzuy Nguyenが執筆し、NewsCredパブリッシャーネットワークを通じてライセンスされたものです。ライセンスに関するお問い合わせはlegal@newscred.comにお願い致します。
