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戦慄の人工知能 AIが企業を動かす日 2015.03.30 <1>


新宿血管外科クリニック




日経ビジネスの特集記事(101)

戦慄の人工知能
AIが企業を動かす日
2015.03.30



今週の特集記事のテーマは

AI(人工知能)の世界に革命期が訪れている。
人間の脳を模した計算技法の実用化などにより、
ここ数年で性能が急速に向上。
音声認識や画像認識の分野で、人間に匹敵する
能力が相次いで報告されるようになった。
だが、AIの進化は、企業と労働者に恩恵だけを
もたらすわけではない。
知性を持つ機械が発達すれば、国や産業の競争
ルールは変わる。遺伝子工学やナノテクとAIが融合し、
人間社会のあり方にも影響しかねない。
欧米諸国はその破壊力を真剣に分析、人づくりも
動き出した。
日本企業もこのAIのインパクトから無縁でいることは
できない。活用次第では、AIは日本再興の切り札に
なる可能性も秘めている

 (『日経ビジネス』 2015.03.30 号 P.028)

ということです。




戦慄の人工知能<br />AIが企業を動かす日

戦慄の人工知能
AIが企業を動かす日

(『日経ビジネス』 2015.03.30 号 表紙)
日経ビジネスDigital 2015.03.30 号




今特集のスタートページ

今特集のスタートページ

(『日経ビジネス』 2015.03.30 号 PP.028-029)
日経ビジネスDigital 2015.03.30 号




今特集は人工知能(AI)についての詳細なリポートです。
近未来はバラ色なのか、それとも人間はAIの「奴隷」
となってしまうのか、断定することはできません。


ただ一つ言えることは、どんなものにもメリットとデメリット
の両面があり、使い方を誤ると危険になるということです。


例えば原子力の平和利用は望まれますが、核兵器への
転用によって世界は一触即発の危機に陥ってしまいます。
ミリタリーバランスが崩れると、核戦争が勃発しかねません。


歴史を振り返ると、新しい技術は、必ず軍事目的で使用され、
その後民生用に使われるようになることです。


ドローン(無線ヘリ)も元は軍用でした。今ではアマゾンや
グーグルが配送用に利用するため実験が繰り返されて
います。




第1回は、
「PART 1 マイクロソフト、IBM、グーグルの最前線
止まらぬ“人間超え”」
を取り上げます。


第2回は、
「PART 2 楽観派が見据える商機
『特異点』へ先手」
を取り上げます。


最終回は、
「PART 3 悲観派が描く破滅的未来
実は人類の危機か」
「PART 4 今こそ逆転の発想
日本には追い風」
をご紹介します。




今特集のキーワードは次の5つです。

 人工知能 
 ディープラーニング 
 シンギュラリティー(特異点) 
 AI脅威論 
 逆転の発想 




では、本題に入りましょう!


 PART 1 マイクロソフト、IBM、グーグルの最前線
止まらぬ“人間超え” 


このパートでは、マイクロソフト、IBM、グーグルのAIへの
取り組みをご紹介します。


先にご説明しておきますが、AIとはArtificial Intelligence
の略称で、人工知能と訳されます。


私たちの想像をはるかに凌駕するような内容に驚くと同時に、
恐怖感を抱きました。AIの研究が急速に進み、このまま進化
していくと、AIは人間を超える頭脳を獲得する可能性が高まり
ます。



 マイクロソフト 



 (マイクロソフト社の基礎研究を担うマイクロソフトリサーチ

 (MSR)のマネージング・ディレクターのエリック・)ホービッツ氏は

 MSRで22年間AI(人工知能)研究に携わり、米国人工知能

 学会長も務めた人物。長年業界をリードしてきた第一人者から

 見ても、マイクロソフトが昨年12月にプレビュー版を公開した

 インターネット通話の同時通訳機能「スカイプトランスレーター」は

 格別の成果だった。


 スカイプトランスレーターは、使用言語の違う相手との会話を

 ほぼリアルタイムで翻訳し、自国語で話してくれる。

 現在は英語・スペイン語間のみだが、2015年中に日本語も

 加わる見通し。
 

  (P.030)



英語に大きなハンディを持つ日本人には朗報かもしれません。
英語を勉強しなくてもこの機械があれば「同時通訳」してくれる
ので、コミュニケーションが取れることになるからです。


ですが、AIの可能性ははるかに広がっています。
これはほんの序の口に過ぎません。




 革新の発端は2009年に遡る。この年、MSRはある人物を

 レドモンドに招き、共同研究を始めた。カナダ・トロント大学の

 ジェフリー・ヒントン教授。「ニューラルネットワーク」と呼ぶAI

 技術に1980年代から取り組んできたベテラン研究者だ。

 ニューラルネットワークはAIの基本技術である「機械学習」の

 一種。一般に機械学習とは、多数のデータでコンピューターを

 訓練し、人間のように物や音を認識したり、最適な判断をしたり

 できるようにする技術の総称だ。迷惑メールの分類や、通販

 サイトで利用者に最適な商品を提示するなど、身近な場所で

 広く使われている。
 

  (PP.030-031)


「ニューラルネットワーク」と言うのは、人間の神経細胞(ニューロン)
によるネットワークのことで、やさしく解説している本がありますので、
ご紹介しましょう。


『脳研究の最前線 ㊤ 脳の認知と進化』
理化学研究所 脳科学総合研究センター 編
講談社 2007年10月20日 第1刷発行




 人の脳の容積はせいぜい1・4リットル程度で、その中には、

 約140億個の神経細胞(ニューロン)が存在すると言われ

 ています。世界の人口が60億人程度ですから、脳という

 小さな組織の中には、地球上の全人口の2倍を上回る数の

 ニューロンがうごめいていることになります。

 そしてこれらのニューロンはお互いに結合しあって、複雑で

 巨大なネットワークを構成します。

 このような複雑なシステムの働きを理解するには、生物学的

 知識はもちろんのこと脳や神経回路を情報処理システム

 として理論的に理解することが必要になります。
 

  (前掲書 P.282)
  (世界の人口は現在70億人、太字は藤巻隆)


ニューロン(神経細胞)のネットワークで、ニューラルネットワーク
というわけです。


ニューラルネットワークについて、さらに詳しく解説がされて
いますので、読んでいきましょう。


「よく分からない」という感想を持たれたかもしれませんが、
心配いりません。研究者ではないので、詳細は知らなくても
構いません。


ただ、概要は理解する必要はあります。




 機械学習には多くの方法があるが、中でもニューラルネットワークは、

 主に人間の脳の神経回路を参考にした層構造をコンピューター内に

 作り学習させる。
 

  (P.031)



ここで、キーワードの一つ、「ディープラーニング」が出てきます。



 ヒントン教授は、それまでは難しかった、ニューラルネットワークの

 階層を4層、5層と増やして精度の高い学習を実現する方法を開発。

 層の構造が“深く(ディープ)”なることから、「ディープラーニング」

 と呼ばれる。これが、AI業界に革命をもたらしたと騒がれる技術の

 基本概念だ。

 MSRの研究者がヒントン教授らとともに音声認識のデータで実践した

 ところ、25%も精度が向上した。それまで約10年続いた機械学習

 研究の停滞を打ち破った瞬間だった。

 それから6年、ディープラーニングの研究は急速に進展している。

 学習に使えるビッグデータの増加やコンピューターの性能向上が

 後押しとなり、AIの精度は音声認識以外の分野でも、着々と人間を

 超越しつつある。
 

  (P.031)
  (太字は藤巻隆)


『日経ビジネス』は淡々と事実を伝えていますが、「AIの精度は音声
認識以外の分野でも、着々と人間を超越しつつある」という部分は、
背筋がぞっとしませんか?



進化のペースが劇的に上がった<br />・近年報告されたAIの主な成果

進化のペースが劇的に上がった
・近年報告されたAIの主な成果

(『日経ビジネス』 2015.03.30 号 P.031)
日経ビジネスDigital 2015.03.30 号



マイクロソフトやグーグルのディープラーニングの成果の一例を
ご紹介しましょう。


今までは、検索窓にキーワードを入力して検索していました。
画像そのものの検索はできませんでした。あくまで画像に
添付されたキャプションを読み込んだだけでした。


ところが、「リアルタイムの音声通訳が実用化」されたり、
「写真の内容を自動的に説明」することが可能になったのです。



ディープラーニングの登場以降、AIの進展が<br />急加速した。マイクロソフトやグーグルなどの<br />IT企業が画像認識や音声認識、自動キャプション<br />などで成果を競い合う

ディープラーニングの登場以降、AIの進展が
急加速した。マイクロソフトやグーグルなどの
IT企業が画像認識や音声認識、自動キャプション
などで成果を競い合う

(『日経ビジネス』 2015.03.30 号 P.031)
日経ビジネスDigital 2015.03.30 号




マイクロソフトは、2015年中に次期OS、Windows 10 に
このようなAIの成果を早速取り入れています。



 検索エンジンの「ビング」、ビッグデータの予測分析を

 支援するクラウドサービス「アジュール」、スマートフォンの

 アシスタント機能「コルタナ」など、AIはあらゆるマイクロソフト

 製品に搭載され始めた。その精度が数%違うだけで、顧客の

 システムに対する印象は何倍も変動し、収益を左右する。
 

  (P.032)



マイクロソフトは「AIは人間を超越する」というコンセプトでAIを
開発しています。


次にご紹介するIBMはマイクロソフトの取り組みとは一線を画し
ています。




 IBM 

IBMが開発した「ワトソン」というAIが凄いです。
もっともIBMはAIという言葉を使っていません。
「認知型(コグニティブ)コンピューティング」(P.033)です。
ですが、実質的にはAIです。言葉で差別化しているのです。



 一方、人間を超越するAIの開発とは一線を画し、人の能力

 を何倍にも拡充するというコンセプトで生み出されたのが、

 米IBMの「ワトソン」だ。


 「従来なら6日間の入院でプロの医師が検査を繰り返しても

 判明しなかった病名が、数時間で診断できる」。

 (IBMの担当者、フレデリック)タンボール氏は、病院の医師

 がワトソンを活用するメリットをこう説明する。


 医師は通常、患者の症状や検査データ、自らの過去の経験や

 知識を基に病気を診断する。だが人間である以上、判断には

 どうしても偏りが生じる。膨大な医療文献に目を通し、最新の

 研究成果を全て頭に入れるのも事実上不可能だ。こうした

 人間ゆえの限界が、医療費増大や治療ミスの引き金になる。

 これに対しワトソンは、何百万件にものぼる文献の内容と診療

 記録や患者の属性などとの関連を分析。偏りや漏れの少ない

 仮説(病名)を瞬時に提示する。仮説には根拠となる情報源や、

 患者の症状との整合性から計算した「確信度」も表示される。
 

  (P.033)


医師が診断する必要がなくなってしまうかもしれません。
「ワトソン」が速く正確な診断をしてくれるなら、患者さんは
「ワトソン」の診断のもとに、治療法を選択できる時代が
やってくるかもしれません。


やぶ医者に診てもらうより、ずっと良い結果が得られること
になるからです。誤診による余計な手術をしなくてすんだり、
命を落とさずにすむという究極の選択ができる(?)かも
しれません。


その代わり、診断料は高価になり、「ワトソン」に診断して
もらえるのは富裕層(!)だけとなるかもしれません。


「ワトソン」の応用範囲は広く、「M&A(合併・買収)戦略を
練る企業内弁護士、投資先を検討中の金融機関、メニュー
の改善方法に悩むレストラン──。こうした知識や経験が
必要な分野でも、ワトソンにより的確な意思決定ができる」
(P.033)そうです。


誰でも「最高の専門家」の助言が得られる<br />・IBM「ワトソン」の応用が想定される分野

誰でも「最高の専門家」の助言が得られる
・IBM「ワトソン」の応用が想定される分野

(『日経ビジネス』 2015.03.30 号 P.033)
日経ビジネスDigital 2015.03.30 号




IBMは「ワトソン」を人間の脳になぞらえています。



 IBMは言語や論理分析に優れるワトソンを「人間の左脳」に

 見立てる。一方、同社は感覚や認識に優れた「右脳」の

 機能を模したコンピューターチップも独自に開発中で、

 今後、ワトソンと統合する計画だ。
 

  (P.034)




 グーグル 

グーグルのAIへの取り組みをご紹介します。
グーグルは検索エンジンから始まって、OS、メールシステム、
ドローン、自動運転、そしてAIと事業を拡大しています。



 「AIの権化」とでも表現すべき企業のグーグル。

 検索エンジンから自動運転車まで、常にAIを核として

 世界に影響力を及ぼしてきた巨人も、次なる未来へ

 一歩を踏み出している。

 
 翻訳や検索といった特定業務に秀でるのでなく、1つの

 “頭脳”であらゆる分野に対応できる、人間のような

 “汎用AI”。その一端は既に見えている。

 今年2月、同社が英科学誌ネイチャーに発表した人工知能

 「DQN」がそれだ。
 

  (P.034)



「DQN」とは一体どんなAIなのでしょうか?
グーグルらしい発想でAIを進化させようとしています。



 DQNは種類の異なる多様な作業を自ら学んで解決して

 いくAIの原形として開発された。シューティングゲームや

 ボクシングなど49種類のビデオゲームをDQNにプレー

 させたところ、43種類で従来の機械学習技術に勝利。

 半数以上のゲームでは、人間のプロプレーヤーさえ上回った。

 驚くべきは、各ゲームの攻略法を、AIがゼロから身に付けた

 という点だ。
 

  (P.034)



下の図をご覧ください。
上記の説明で理解しづらい点が、少しは理解できるように
なるでしょう。


Google 検索からグローバル課題の<br />解決まで視野に

Google 検索からグローバル課題の
解決まで視野に

(『日経ビジネス』 2015.03.30 号 P.034)
日経ビジネスDigital 2015.03.30 号




マイクロソフト、IBM、グーグルとは異なるコンセプトで
AIの開発に取り組んでいるIT(情報技術)企業もあります。



 「ディープラーニングは実用的には便利だが、知性と呼べる

 ものにはほど遠い。将来のAIは我々の手法が主流になる」。

 こう語るのは米シリコンバレーのAI企業ヌメンタのジェフ・

 ホーキンス共同創業者。1990年代に携帯情報端末「パーム」

 の開発で名を上げたが、「脳ほど価値のある研究対象はない」

 と転身した異色起業家だ。


 ヌメンタは思考や認識を担う「大脳新皮質」の構造をコンピュー

 ターで再現する研究を進めている。神経細胞1個当たりに数千

 以上の接合部が複雑につながる新皮質の構造や、目や耳から

 入ってくる信号を脳が処理する仕組みを忠実に反映している。

 同社の手法は、ディープラーニングに比べ、時々刻々と変化する

 データの扱いに優れている。
 

  (P.035)


「大脳新皮質」とは。


 大脳新皮質(だいのうしんひしつ、英: Cerebral neocortex,

 isocortex)とは、大脳の部位のうち、表面を占める皮質構造

 のうち進化的に新しい部分である。合理的で分析的な思考や、

 言語機能をつかさどる。いわゆる下等生物では小さく、

 高等生物は大きい傾向がある。

 人類では、中脳、間脳などを覆うほどの大きさを占めている。

  厚さおよそ2mmの皮質状組織で、灰白色を呈し、6層構造をもつ。
 

 (大脳新皮質 Wikipedia から)


大脳新皮質

大脳新皮質 Wikipedia から






果たして、AI業界の雄となるのは、どこなのでしょうか?
20年以内に、いや10年以内に決着はつく、と私は考えて
います。


これまでの話を総括すると、「『AI』という用語は、ロボットや
アンドロイドなどSF(空想科学)小説的な未来を連想させる」
(P.035)かもしれませんが、ビジネスへの導入が最終的な
目的ですから、「医師から科学者、弁護士まで、知的労働者
の世界を激変させる可能性を持つ」(P.035)脅威ともなる
存在です。


話は脇道にそれますが、幼少期、「漫画の神様」とか「漫画の
父」と言われた手塚治虫の「鉄腕アトム」をよく見ていました。


手塚治虫のご子息の手塚眞さんは、
『手塚治虫 知られざる天才の苦悩』(手塚眞 アスキー・
メディアワークス 2009年6月10日 初版発行)

の中で次のように語っています。



 なにより『鉄腕アトム』は人の気持ちをきちんと描いて

 います。アトムは単純なヒーローではなく、人間の

 ようにコンプレックスや弱い部分をたくさん抱いています。

 彼は完全ではないし、だからこそ悩みを抱え、悲しんだり

 落ち込んだりもします。子供みたいに純真で、とても

 デリケートな心を持っています。

 アトムは人間のように美しい音楽で感動したりできません。

 「美しい」と感じる心がないのです。それがコンプレックス

 となり、とても悩みます。人間以上のパワーがあり、

 なんでもできるのだからそのくらいどうでもいいじゃないか、

 と思うかもしれませんが、アトムにとっては大きな問題なの

 です。
 

 (前掲書 PP.117-118)




鉄腕アトム(1963)


URL
鉄腕アトム(1963)
https://www.youtube.com/watch?v=KGq6z1mEU9Q





今特集のキーワードを確認しておきましょう。

 人工知能 
 ディープラーニング 
 シンギュラリティー(特異点) 
 AI脅威論 
 逆転の発想 




次回は、
「PART 2 楽観派が見据える商機
『特異点』へ先手」
をお伝えします。


ご期待下さい!






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Author:藤巻隆
管理人の藤巻隆です。

以前、ジュゲムブログで、
同タイトルの
「日経ビジネスの特集記事」
を書いていました。

しかし、使い勝手があまり
よくなかったので、
FC2ブログで新たにスタート
することにしました。

現在(2013.10.16)、ブログの
引越を行っているところです。

FC2ブログでは、2013.10.14号
が最初のブログということに
なります。


2013年10月16日記す。

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