2018.02.28 (Wed)

第三次人工知能ブームはなぜ起きたのか(第1回)

第三次人工知能ブームを起こした3つの波

posted by 亀田 健司

 現在、人のように対話できるロボットや、自動車の自動運転、さらにはプロ棋士を打ち負かした囲碁ソフトAlpha Goなど、人工知能(AI)のニュースがメディアで頻繁に取り上げられています。2000年代から始まったこのような現状を、「第三次人工知能ブーム」と呼ぶようになりました。

 これが単なるブームで終わらず、社会の根底である仕事や政治といった人間の営みから変えてしまうものといわれています。この第三次人工知能ブームというものは、一体どのようなものなのでしょうか。そしてそれは、なぜ起きたのでしょうか。そのことを説明するには、まず過去の2回のブームについて紐解く必要があります。本記事では、これまでの人工知能ブームがどのように起きてきたのか、その歴史を辿ります。

過去2回のブームにあった問題とは

 まず、第一次人工知能ブームは1950年代後半から1960年代におきました。コンピューターが実用化されたのは少し前の1940年代後半で、高性能計算機という役割だけではなく、より高度なことが実現できないか模索されていた時期でした。

 機械翻訳などのさまざまな試みが行われましたが、実現できたことといえば、迷路の解き方、数学の定理の証明のような単純な問題ばかりで、複雑に要因が絡み合う現実社会の課題を解くプログラムを作ることは不可能という結論に達し、ブームは終焉します。

 第二次ブームが起こったのは1980年代。その背景には、大学や研究機関などでしか扱うことが出来なかったコンピューターが、企業や個人といった一般へと普及したことがあります。

 このブームでは、日本国内でも政府による「第五世代コンピューター」と名付けられた大型プロジェクトとして、多額の費用がさまざまな研究へと投じられました。しかし大きな成果を上げることが出来ずブームも1990年代半ばになると冷めてしまったのです。

 この過去2回のブームが、一過性のもので終わった理由は大きく分けて3つあります。

 まず1つは、AIにエキスパートシステムという考え方を採用していた点です。エキスパートシステムとは、人間の専門家(エキスパート)の頭脳を、そのままコンピューターにプログラムするという考え方になります。しかし専門家が無意識で行っていることや、コツのようなものまでを、プログラミングに落とし込むことはできませんでした。

 2つめは、コンピューターの性能が、現在と比べると圧倒的に欠如していたことです。AIのような膨大な量の演算を行わなければならないプログラムに対して、当時のコンピューターでは性能が不十分でした。また処理の根拠となる情報を大量に蓄積するには、当時の記憶容量が不十分だったのです。こうしたコンピューターの性能面も進歩を遅らせた原因の1つでした。

 3つめが最も重要な要素といえますが、AIという技術を活かせるような市場が整っていなかったことです。つまり、どんなに成果を上げても、それが市場や産業の創生に結びつかなかったことで、投資は細り、研究の歩みも遅くなったのです。

第三次AIブームがビジネスとして成立する理由

 しかし、2000年代半ばから現在に至って続いている第三次人工知能ブームでは、これら3つの理由が覆されています。

 第一に、第三次ブームでは、AIの考え方がエキスパートシステムから、機械学習という考え方に移行しています。エキスパートシステムは「人間がコンピューターに教える」という考え方であるのに対し、機械学習は「コンピューターに自分で学習させる」という考え方です。

 第三次ブームのきっかけは、その機械学習の手法の1つとして「ディープラーニング」が登場したことです。日本語で深層学習(しんそうがくしゅう)と呼ばれています。これは、AIのプログラムに、人間の脳そのものの仕組みをシミュレートさせるニューラルネットワークという考え方を発展させた技術です。カメラの画像から人間の顔を識別したり、歩行するロボットの自律運動を最適化させるなどといったことが可能となりました。

 この分野に強いのがGoogleで、前述のAlpha Goや、自動車の自動運転などはこの技術をベースにしています。

 第二のコンピューターの性能問題も、ネットワークを介して複数のコンピューターを接続するグリッドコンピューティングによって解決されています。現在のコンピューターは昔のものに比べて、はるかに高性能になった上に、インターネット回線などのネットワーク環境を介して接続し、処理能力の高いコンピューターを仮想的に構築することができます。結果、コンピューターを理論的には無限に高性能化することが可能となりました。AIが判断をする際に必要となる膨大な情報「ビッグデータ」の記憶や処理が容易になったのです。

 極めつけはスマートフォンの普及です。これによってAIが産業化できる巨大なマーケットが創生された、といっても過言ではありません。私たちが日常でも利用しているスマートフォンの顔認識機能や、音声認識、検索のリコメンデーション機能といった一連の技術は、機械学習の成果によるものです。

 これら3つが揃ったことで、第三次人工知能ブームが起きています。

現在のブームに終焉はあるのか?

 この第三次人工知能ブームの勢いは加速しています。スマートフォンなどによる日常生活の便利だけでなく、人にしかできないと思われていた仕事にも進出し始めています。将来は銀行の融資担当や不動産ブローカーなどといった仕事も人工知能にとって代わられ、世の中の仕事の約半数は10年以内に消滅するという予想まであるのです。

 今回の人工知能ブームは、過去2回と異なり一過性では終わらないでしょう。歴史を振り返ったときに、AIが社会インフラ化された最初の時代として、現代は位置付けられるかもしれません。

※掲載している情報は、記事執筆時点(2018年2月15日)のものです。

亀田 健司

亀田 健司

フリーエンジニア。2008年より執筆活動を開始し、主にシステム開発や人工知能の分野を研究、執筆している。IT教育にも関心が高く、オンライン学習サイトudemyで人工知能に関する講座を受け持つほか、初心者向けのプログラミング学習サイト「一週間でわかるシリーズ」(http://sevendays-study.com/index.html)を運営している。

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