人工知能が進歩して人間を超えてしまうと、「人工知能がなぜその判断をしたのか人間には理解できなくなるから危険だ」なんて言われることがありますが、すでにディープラーニング技術を利用している人工知能の考えが人間にはわからない領域に達しています。
しかし、これは別に人工知能が人間より賢くなったとか、人工知能が人間には理解できないレベルで物事を考えているとか、そういうことではありません。単純にディープラーニングの特性や仕組みに由来するものです。本記事ではそれを踏まえ、ディープラーニングを使うとなぜ人工知能の考え方や判断理由が人間には理解できなくなるのかについて解説していきます。
ディープラーニングの特徴抽出能力を応用して、様々なチャット用の人工知能が開発されました。マイクロソフトの「りんな」や「Cortana」、Appleの「Siri」、GoogleもAlloというメッセージアプリにも会話用のAIが搭載されています。高度な会話用のAIには必ずと言って良いほどディープラーニングが搭載されるようになっているわけです。これは一体、どうやって会話しているのでしょうか？
そして、彼らの会話は人間の会話と比較すると何が似ていて何が違うのでしょうか？ 技術的な部分を詳しく説明するのは容易ではありませんが、大まかな仕組みについて簡単に説明しながら比較してみましょう。
Googleの人工知能がプロの棋士に勝ったというニュースが日本中を駆け巡りました。あまり詳しくない人にとっては何が凄いのか分からないニュースですが、将棋・チェス・囲碁の中で最も手数が多いのが囲碁であり、人工知能がプロに勝てない最後のボードゲームとも言われていたのです。
手数の多さが戦いの難しさに必ずしも直結するわけではありませんが、今までの人工知能は総当り式や得点方式でモノを考えて次の手を考えていたため、普通の対戦の時間内で囲碁の棋士に勝つのはまだまだ先だと考えられていました。しかし、ディープラーニングの登場で「手数の多さ」は人工知能の障害になったのです。一体、ディープラーニングを活用した人工知能はどのようにして囲碁や将棋を打つのでしょうか？
ディープラーニングという手法を用いることで、ニューラルネットワークで構成された人工知能がかなり人間に近い思考方法で物事を考えられるようになってきた事が分かりました。
では、これからの人工知能は人間を超えることができるのでしょうか？ その問に答えるには、人間とはなにか、人工知能とはなにか、そして真の人工知能とはなにかについて考えなければなりません。
ちなみに「ディープラーニングとか、ニューラルネットワークなんて知らない」という方でも、本記事では特に技術的な話はしないので、気軽に読んで頂ければと思います。
最近、Googleが開発したDQN（Deep Q-Network）と言う日本人からするとユニーク名前の人工知能が話題になりました。これには、ディープラーニング（Deep Learning）と言う人工知能の学習手法が用いられており、同様の手法を用いた人工知能が従来の人工知能の学習能力をあっさり上回ってしまったと世間を騒がせています。
しかし、このディープラーニングというのがいまいちよく理解されていません。非常に有用な手法であり、今後のビジネスに深く関わってくるということもあって専門家向けの解説は多数見受けられるのですが、素人向けの解説があまりありません。
本記事では、プログラミングや人工知能について全く詳しくない素人の方にも分かりやすくい形でご説明していきたいと思います。
