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【書評】人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

概要

人工知能の権威である松尾豊先生の名著です。人工知能を学びたい東大工学部の生徒に大人気の松尾研究室でも知られています。
その松尾先生が、人工知能そしてその技術であるディープラーニングについての意義や現状について述べられた本です。

次のような内容が、人工知能ディープラーニングを何も知らない方にもわかりやすいように説明されています。

個人的には、機械学習ディープラーニングの大枠を知りたいという方にのみならず、技術的に深堀していきたいという方の必読書であるように思います。
逆に山本一成さんの「人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか?」と共にこの2冊を読めば、導入としての大枠は捉えられているでしょう。

山本さんの本の書評はこちらをどうぞ

感想

AIブームについて

昨今のAIブームについて、第一人者の松尾さんは危機感と慎重さを忘れません。
この言葉は、AIのみならず、他のあらゆる「流行り」に対する警鐘として胸に留めておく価値のある言葉でしょう。
特に技術職の人は流行りに対して懐疑的な見方を忘れてはなりません。

ブ ー ム は 危 険 だ 。 実 力 を 超 え た 期 待 に は 、 い か な る と き も 慎 重 で あ ら ね ば な ら な い 。 世 間 が 技 術 の 可 能 性 と 限 界 を 理 解 せ ず 、 た だ や み く も に 賞 賛 す る こ と は と て も 怖 い 。

人工知能とは何か

人工知能は構造的に、つまり「作ってから理解する」という理解手法をとるのに対して、他の科学の多くは分析的手法、つまり「細密的な構造を解き明かして全体を理解する」という手法です。

人 工 知 能 研 究 者 が 、 知 能 を 構 成 論 的 に 理 解 し た い と 望 ん で い る の に 対 し 、 脳 を 研 究 す る 脳 科 学 者 は 、 分 析 的 な ア プ ロ ー チ で 知 能 を 解 明 し よ う と し て い る

「人間の知能を構成論的に理解する」という目的からすると、現在の研究レベルはまだゴールに程遠いとも述べられています。

人工知能の難しさ

人間の知的活動を機械でどのように再現できるのかについての難しさが述べられています。
人間が何か行動するときに、あらゆる常識や自分の経験を元にして、判断していますが、普段私たちはその情報量がどれだけ莫大なのか考えることもありません。

実際に機械学習のために知識を扱おうとすると、以下のような問題点が生じるということを松尾先生は述べています。

  • 単 純 な 1 つ の 文 を 訳 す だ け で も 、 一 般 常 識 が な け れ ば う ま く 訳 せ な い 。 こ こ に 機 械 翻 訳 の 難 し さ が あ る 。 一 般 常 識 を コ ン ピ ュ ー タ が 扱 う た め に は 、 人 間 が 持 っ て い る 書 き き れ な い く ら い 膨 大 な 知 識 を 扱 う 必 要 が あ り 、 き わ め て 困 難 で あ る 。 コ ン ピ ュ ー タ が 知 識 を 獲 得 す る こ と の 難 し さ を 、 人 工 知 能 の 分 野 で は 「 知 識 獲 得 の ボ ト ル ネ ッ ク 」 と い う 。

  • あ る タ ス ク を 実 行 す る の に 「 関 係 あ る 知 識 だ け を 取 り 出 し て そ れ を 使 う 」 と い う 、 人 間 な ら ご く 当 た り 前 に や っ て い る 作 業 が い か に 難 し い か

将来の展望

コンピュータが創造性を持てるかどうか議論に上がることがあります。そこで、創造性とは、2通りあると書かれておりこれは新たな気づきを自分に与えてくれました。

  1. 概念の獲得
    これはつまりあることに気づくことです。複数のものを説明する一つの要因を発見するなどのことで、日常的に発生しています。
  2. 社会で実現していない創造性
    これはいわば、「社会の中で以前に考えた人がいるかどうか」という相対的なものです。

人工知能が行動を通じて特徴量を獲得できるようになれば、概念の獲得は行えるのではないでしょうか。

そして、人工知能が人間を超えるとされている不安に対して、人工知能の可能性を社会システムの一部として人間がより上手に使っていくことを提案しています。

人 工 知 能 が 人 間 を 征 服 す る と い っ た 滑 稽 な 話 で は な く 、 社 会 シ ス テ ム の 中 で 人 間 に 付 随 し て 組 み 込 ま れ て い た 学 習 や 判 断 を 、 世 界 中 の 必 要 な と こ ろ に 分 散 し て 設 置 で き る こ と で 、 よ り よ い 社 会 シ ス テ ム を つ く る こ と が で き る 。 そ れ こ そ が 、 人 工 知 能 が 持 つ 今 後 の 大 き な 発 展 の 可 能 性 で は な い だ ろ う か 。

最後に

まとめた以外に、ディープラーニングが実際にどのような手法であるのか、どのようにして精度を上げてきたのかなど、技術的な側面も簡単にまとめられています。
大枠を掴むのに非常に参考になり、さらに一瞬で読み終えてしまう面白さがあるので、是非読んでみてはいかがでしょうか。