AI(人工知能) 今ある仕事はなくなるのか。AIを知れば今後の未来が予測できる。

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参考文献:
「AI(人工知能)」城塚音也 日本経済新聞出版社

AIって何?

AI(Artificial Intelligence):人工知能

現在のAIは、[第三次AIブーム]と言われています。

つまり、
時代によってAIの出来ることが変化し、今もなお変化し続けているのです。

推論と探索

第1次 AIブーム(1950年〜1960年)

戦後間もない時期です。

この頃のAIが出来ることは、推論と探索です。

オセロや迷路などのルールを覚えさせることで、少しゲームが出来るようになった感じです。

しかし、
その精度はまだまだ低く、人と対戦してもすぐに負ける、すっとんきょうな動きをしてしまうレベルでした。

エキスパートシステム

第2次 AIブーム(1980年〜1990年)

ファミコンがブームとなった時期です。

この頃はエキスパートシステムが導入されます。

何かというと、
ある専門家がひたすら知識を教え込むという方法です。

しかし、
教えたことしか出来ないため、その知識に不備があった場合や、守備範囲外のことは対応できませんでした。

ディープラーニング

第3次 AIブーム(2000年〜)

2012年、AIの世界大会で事件が起き、爆発的ブームが起きます。

カナダのトロント大学のチームが画像認識の大会で桁違いの点数を叩き出します。

そのチームが使った技術がディープラーニングです。

ディープラーニングって何?

ディープラーニングとは「機械学習」のことを言います。

つまり、
機械が自分で勉強すると言うことです。

ニューラルネットワークとは

機械学習には、様々な概念がある中でニューラルネットワークという概念が採用されました。

ニューラルネットワークとは、
人間の脳を真似した仕組みのことです。

人の記憶というものは1回2回では定着しない。
何度も何度も同じ道を辿ることで記憶されます。

つまり、
ニューロンとシナプスの関係です。

ディープって何がディープなの?

ニューロンとシナプスの繋がりにより、人の記憶は定着します。

このニューロンとシナプスの繋がりが1つではなく、
何層にも奥深くまで重ね合わせて作っているためディープなのです。

過学習の弊害

ディープラーニングでの学習が行き過ぎると、融通の効かない判断をしてしまうという問題が発生しました。

いつも同じ筋道で判断しゴールを導いていたため、道を封鎖された途端に、間違ったゴールに到達してしまうということが起きました。

その解決策として考え出されたのがドロップアウトです。

ドロップアウトとその仕組み (ディープラーニングの核)

ドロップアウトの仕組みはこうです。

まず、
ランダムに通れない道を作ります。

すると、
別の道を通り正しいゴールに向かうようになります。

これを毎回ランダムに行います。

その結果、
基本ルートが封鎖されても全体の地図が頭に入っているので別なルートでゴールすることができるようになります。

これがドロップアウトの仕組みです。

そして、
ドロップアウトはディープラーニングの核となる部分であり、これにより人間の思考にまた一歩近づいたのです。

AIの何がすごいの?

AIは人間でいう思考に当たります。

これを未来に活かしていくために必要不可欠なキーワードがあります。

それらを繋げることで新しい便利な世界を創り出します。

①IoT(目)

Internet of Thingsの略で、

インターネットが物に繋がっている状態を言います。

例えば、
冷蔵庫にインターネットが繋がると、
冷蔵庫の中身や在庫がスマホでチェックできるようになります。

洗濯機がインターネットに繋がると、
洗剤や柔軟剤が切れそうになると、自動でAmazonから配達されるようになります。

IoTは人間でいうです。

②ビッグデータ(知識)

インターネットが普及した事により、
大量のデータが集まるようになりました。

ビッグデータは人間でいう知識です。

③ロボティクス(手)

機械が動作する動きのことを言います。

ロボティクスは人間でいうです。

それらを繋げることで新しい便利な世界を創り出すのです。

AIを使用しているコンテンツ一覧

Amazon

顧客の購入履歴を元に、趣味嗜好が似ている他の人が購入している物を分析・分類して、おすすめ商品を表示しています。

つまり、
ニーズを理解し最適化します。

iPhone

Siriがあり顔認証もあります。
音声・言語を認識し、質問の意図を理解します。

Netflix

動画のキャスティングをしています。
年齢層毎に流行っているもの、視聴率の高い俳優、ニーズのあるストーリーなど全てをAIで分析して動画コンテンツを作っている。

顧客満足度が高い理由はここにあります。

新薬の研究

何百万通りもある薬の合成・調合をAIがビッグデータを元に全て分析します。

新しい材料の研究

今まで人間が考えたことが無かった新素材の断熱材などをAIがビッグデータを元に全て分析して生み出しています。

AIがもたらす未来とは?

AIによって無くなる仕事は確かにあるかも知れないが、
今はもっと議論が深まっており、

「この仕事のこのタスクが無くなります。」

という議論がなされています。

つまり、
AIによって仕事のすべてではなく一部が無くなるということです。

これの何が問題なのか。

もし、
あなたがこれから無くなるタスクに命を掛けて頑張っていたなら、その後、出来る仕事が無くなり、頑張って来たことが無駄になってしまうということです。

自分の業種や生活にAIがどう入り込んでくるのかを見極めていかなければならないのです。

第3次AIで出来ないこと

シンギュラリティ

シンギュラリティとは、
人間が作ったAI自身が、自分より優れたAIを作れるようになった時のことをいいます。

人間の最後の発明が「人間を超えるAI」と言われています。

第3次AIでは、
ドラえもんやターミネーターの世界は出来ないことは理論的に分かっています。

つまり、シンギュラリティは来ないということです。

シンギュラリティが実現しないのはなぜか?

課題として挙げられるのは以下の通り。
・限られたフレームの中でしか思考できない
(常識を察する能力が不足している)

・五感的認識が出来ない
(知識と、見たものや触ったもの聞いたことを一致させることができない)

・経験が蓄積できない

があります。

シンギュラリティは2045年に来ると言われています。

近い未来はどうなる?

GAFAの一人勝ち

第3次AIが出来ることはまだ残されています。

例えば「自動運転」「eスポーツ(ゲーム)」などです。

5G時代とも重なり、確実に実現すると言われているものが残されています。

Google、Facebook、Amazon、Appleはそれらに多額の資金を投入しています。

そして次の未来も一人勝ちすると言われています。

スマホの次が来る

スマホの次に覇権を握るのは何か。

スマホは発売当初から爆発的な速度で出来ることが増えました。

しかし、今は「ちょっとカメラが良くなった」程度です。

これはガラケーの成熟期とよく似た現象です。

スマホの次を生み出そうとしている企業が、
その新たな技術に莫大な投資をしているそうです。

スマホを揺るがす破壊的イノベーションが、
もう間もなく起こるのは間違いないでしょう。

おわり。

参考文献