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AIが雇用を変え、働き方を変え、社会を変える
“全人口の1割しか働かない未来”の幸福論とは(前編)

駒澤大学経済学部 准教授

井上 智洋さん

冬の時代から一転、21世紀のAIが長足の進歩を遂げた理由とは

 ところで、井上先生は昨今の“AIブーム”をどうご覧になっていますか。

井上智洋さん 駒澤大学経済学部 准教授

AIは近年になって注目を集め、ブームとまで言われるようになりましたが、概念自体は昔からありました。計算機科学者たちの間で「人工知能」という言葉が初めて使われたのは1950年代。当初は多くの学者が、20年ほどで人間並みの知性を持つソフトウェアができるだろうと見ていましたが、そうした楽観的な予測はあたりませんでした。20世紀末までのAIは何度かブームを起こすものの、期待ばかり先行して、実績がそれほど伴わない技術だったのです。

実際、私の学生時代も、AIは「冬の時代」と呼ばれ、友人から「まだAIなんてやっているの」などと言われるほどでした。特に日本は一時期、世界の最先端を走っていたのに、「失われた20年」と言われる長期不況の中で、大学も企業も続々とAI研究から撤退していったんですね。対照的にアメリカは、冬の時代にもめげず、コツコツと研究を続けていました。IBMが開発した「ワトソン」をご存じでしょうか。現在、最も有名なAIですが、実は、技術的には古い。20世紀の技術の延長なんですね。前世紀の技術でも、あきらめずに育てていれば、日本でもワトソン並みのものがつくれたかもしれない。そう思うと、あの頃の停滞が残念でなりません。

かりに現在のブームが終わっても、研究自体は終わらせてはいけない。AIを巡る世界的な開発競争は激しさを増しているので、乗り遅れた国は覇権を握った国に食い物にされてしまう可能性があるからです。

 20世紀には期待外れだったAIが、21世紀に入ると、いくつかの領域で人間の力を凌駕するようになりました。将棋や囲碁でも人間を打ち負かしています。

すでに1990年代後半には、史上最強と謳われたチェスの世界チャンピオンをコンピュータが破っていますし、2011年には先述の「ワトソン」がアメリカのクイズ番組でチャンピオンに勝っています。関係者を一番驚かせたのは、囲碁AIの「アルファ碁」が世界最強のプロ棋士に勝ったというニュースでしょう。囲碁は将棋などに比べてはるかに複雑なゲームであるため、2015年の時点でさえ、コンピュータが人間のチャンピオンに勝てるのはまだ10年ほど先だろうと言われていました。「アルファ碁」が“快挙”を成し遂げたのはそのわずか1年後である、16年3月のことです。いま、AIが従来の予想を大きく覆すスピードで進歩していることは間違いありません。

その飛躍的な進歩を引き起こし、現在のAIブームの火付け役となったのが「ディープラーニング」(深層学習)と呼ばれるニューラルネットワークの新技術で、「アルファ碁」にも入っています。ディープラーニングの何がすごいかというと、AIに応用すると音声認識や画像認識などの精度が格段に上がるのですが、それだけではなく、認識対象となる事物の特徴を人間からいちいち教わらなくても、コンピュータが自ら情報を切り分けて、パターンを見出し、認識できることです。つまりディープラーニングによって、これからのAIは自分で学び、勝手にいくらでも賢くなっていくというわけです。

 そうした技術の実用化は、かなり進んでいるのでしょうか。

ビジネスへの利用はまだ始まったばかりですが、応用範囲は徐々に広がりつつあります。身近なところで言うと、iPhoneなどで使われる音声操作アプリ「Siri」には音声を認識してテキストに直してくれる機能がありますよね。あれもディープラーニングの導入で、精度がかなり向上しました。スカイプが提供する英語・スペイン語間の通訳サービスにもディープラーニングが使われていて、簡単な会話ならほとんど問題ありません。自動通訳や自動翻訳に関しては、2025年頃にはAIが人の会話の意味をちゃんと理解し、異言語に訳すことができるようになると予測されています。学生はもう、英会話を勉強する必要がなくなるかもしれませんね。企業活動のグローバル化も飛躍的に進むでしょう。

ただし、ディープラーニングでどれだけ賢くなっても、通訳用のAIには通訳しかできません。囲碁のトッププロを打ち負かす囲碁AIも、チェスや将棋は指せない。ある一つの目的や課題に特化してつくられた「特化型人工知能」(特化型AI)だからです。いま世の中に存在するAIには、この特化型しかありません。

人間は、チェスも指せれば読書もできるし、他人と会話することもできます。あらゆる課題に対応できる、いわば「汎用知能」を持っているわけですが、AIも将来そうなっていく可能性が高い。人間のように状況に応じてさまざまな知的タスクをこなす「汎用人工知能」(汎用AI)の研究が進み、2030年頃には開発の目途が立つと言われています。

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この記事ジャンル HRテクノロジー

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プロスペクト理論
チャットボット
ディープラーニング(深層学習)
ナッジ