人工知能に誤解のある企業の9割は活用を頓挫

　人工知能（AI）の定義は一般的、学術的にも曖昧だが、大まかには「人間の脳に相当もしくはそれを超えるレベルのテクノロジー、考え方、方法論および進化論」と捉えることができる。

　そして現在の人工知能は、ガートナーのハイプサイクルによると過度な期待のピーク期にあり、今後現実とのギャップに直面する中で、短期的には幻滅期に向かうと予想される。人工知能に対する関心は高まるばかりだが、一方で多くの誤解を生んでいるテーマでもあるのだ。

　具体的に世の中にどんな誤解が蔓延しているかというと、たとえば「すごく賢い人工知能が既に存在する」「IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに『すごいこと』ができる」「人工知能と呼ばれる単一のテクノロジーが存在する」「人工知能を導入するとすぐに効果が出る」「『教師なし学習』は教えなくてよいため、こちらの方が良い」「ディープ・ラーニングが最強である」「アルゴリズムをコンピュータ言語のように選べる」「誰でもがすぐに使える人工知能がある」「人工知能とはソフトウェア技術である」といったものが代表的だ。

　これらの誤解は、「結局、人工知能は使い物にならないため意味がない」という挫折を後々、招きかねない。

　人工知能に関する誤解を抱えたままの企業の90％が、2020年までにデジタル・ビジネスの推進で頓挫するという予想もある。現在、人工知能の活用を検討している企業が、着実に次のステージに進むためには、まずは誤解や神話を払拭する必要がある。

人工知能とは何か？過去と現在、そして未来のテーマ

　昨今、人工知能と併せて「シンギュラリティ（技術的特異点）」というキーワードが注目されるようになった。2045年に全人類の叡智を超える人工超知能（ASI: Artificial Super Intelligence）が出現するというものだ。また、その前段階として2030年までに汎用人工知能（AGI: Artificial General Intelligence）が実用化すると予想されている。


　こうしたASIやAGIの実現に向けて、さまざまな基礎研究や技術開発が進められているのは事実である。だが、決して間違ってはならないのは、これらの技術を今すぐ入手できるわけではないことだ。しっかり時間軸を持って人工知能を捉えなくてはならない。

　ASIやAGIを「強いAI」（GPMI：General Purpose Machine Intelligence）とするならば、現在の人工知能はまだ特定の目的にしか対応できない「弱いAI」（SPMI：Special Purpose Machine Intelligenceである。

　現在、人工知能と呼ばれているもののほとんどは「赤ちゃん」か「子ども」である。上手く育てることができれば賢くなるが、そうでない場合はそれほどのものにはならない。役立つ「大人」にするためには、テクノロジーだけではなく、育て方も非常に重要であることを認識しておいてほしい。これが人工知能のリアリティだ。

　したがって、必ずしも「教師なし学習」が優れているという話にはならない。「教師なし学習」は、機械学習におけるさまざまな選択肢の1つにすぎないのだ。

　たしかに「教師なし学習」は、商品の分類やレコメンデーション、異常検知などデータのグルーピング（クラスタリング）には有効である。

　しかし、スパムメールのフィルタリングや画像認識、将来予測、天気予報といった用途では、正解データを与えて学ばせる「教師あり学習」がはるかに効率的だ。また、ロボットや品質管理、ゲーム、ナビゲーションといった用途では、より良いアウトプットに対して報酬を与えて学ばせる「強化学習」という方法が一般的に採用されている。

　同様にディープ・ラーニングが最強というのも大きな間違いだ。最近では100層を超えるディープ・ラーニングも登場しているが、層の数が多ければ多いほど優れているという単純な話ではない。たとえば装置の制御などの分野では、単層（1層）や多層（2～4層程度）の機械学習でも十分な精度を得ることができる。

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