『テクニティ・ノイモシニ』

〜AI(人工知能)がすべてを変える〜

AI(人工知能)がどんな『限界』を持つのか?機械であるAIには、いま多くの弱点が存在します

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こんにちは、AIブロガーです

 

AI(人工知能)が私たちの身近になり、ヴィレヴァン整体師ですらAI(人工知能)を通じた新たな顧客開拓をしています。

 

そこで疑問がでてきませんか?

 

人工知能限界は存在するのかということについて...。

 

今回は、人口知能の限界があるのかについてお伝えします。

 

目次を見ると、読みたい記事にすぐ行けます! 

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Case0. GNR革命 / Genetics・NanoTechnology・Roboticsから導くAI(人工知能)の限界とは?

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AI(人工知能)が持ち合わせている可能性は大きいですが、それでもまだまだ限界を抱えています。

 

未来予測の第一人者レイ・カーツワイルが最近言及している未来予測では、人工知能を中心に起きる技術的進歩によって、遺伝子やナノテクロジー、そしてAIが人間を圧倒するスピードで進化していき、結果として大革命を起こすとしています。

 

 

ですが、まだAI(人工知能)は限界を抱えながら生きています。

 

 

なぜなら、人間それ自体が人間の脳や能力、そして根本的な潜在能力を科学的に認識し、再構築することができないからです。

 

言い換えれば、私たちはまだ人間の脳が持ち合わせている能力を全く理解していない以上、そこにはまだ限界があると言えます。

 

 

人間が技術的に『人間を理解しない状況が続く以上、AI(人工知能)もやはり限界を持ち続ける』という訳ですね。

 

 

現在ではNarrow AI(特化型AI)が主流となっていますが、ここ数年で Artificial General Intelligence(汎用型AI)が生まれてくるはずです。

 

 

その時に、始めてAI(人工知能)が持ち合わせる可能性と限界を再認識できるでしょうし、その時ももうあと10年と立たずに起きてしまいます。

 

 

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Case1. 人工知能は自ら『問題』を作り出せないから、限界を抱えています。

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AI(人工知能)は、身体もなく命も持ち合わせていないので、問題を抱える必要がありませんし、AI(人工知能)は問題を必要とせず、何かに悩んで問題を新たに作り出す意味がないんです。

 

 

AIは、ウォータースライダーと流しそうめんが似ているな...なんて類推する事もメタファーを感じることもないです。

 

 

人間だったら普通に感じ取れる機微や、微妙なニュアンスの違いをAI(人工知能)は機械であるために理解できないという訳です。

 

 

こうした、人工知能に意識や心が、そもそも存在していない点が、まさしくAI(人工知能)が限界を抱えている極めて大きな理由です。

 

 

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Case2. Narrow AI(特化型人工知能)は『将棋が強い』なら、それ以外は弱い...?

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日本でもおなじみのPONANZA / ポナンザは、現役プロ棋士に予測できない将棋の駒の戦型と戦法で勝利してしまう程に強い存在です。

 

 

14歳(中学生)で29連勝を果たした藤井聡太四段も、実はAI(人工知能)を通じて将棋の棋譜を学習することで、従来とは全く違う考えに基づく将棋を行い、圧倒的な実力を示しています。

 

 

ですが、将棋にだけ強いNarrow AI(特化型の人工知能)が存在するだけで、チェスやサッカーにも強いわけではありません。

 

 

ある出来事、例えば将棋にだけ強いAIが存在する場合、そのAI(機械)は将棋しか強くなく、それ以外はからっきしに弱いどうしようもない存在です。

 

 

AI(人工知能)は、機械学習の一種となるディープラーニング(深層学習)を通じて、ある特定領域にのみ強さを発揮するほどの学習量を獲得できます。

 

 

反面、将棋の圧倒的な学習量で強くなっても、それ以外の出来事や行動に対しては『AI(人工知能)が学習をしていないので、何もすることができない』のです。

 

 

だからこそ、人工知能の限界はたった『1つの出来事しか学習できない側面』にあると言えますね。

 

 

また、AI(人工知能)やロボット工学の研究者たちが発見したパラドックスに『モラヴェックのパラドックス』があります。

 

 

これは、AI(人工知能)は将棋やチェスなどの人間が難しいと感じやすいことは簡単な出来事で、反面、人間が行う自然な動作である考えることや物を見ることの方がAI(人工知能)にとって難しいというパラドックスです。

 

 

特定の領域を攻略できても、常にAI(人工知能)には解決しなければならない課題やパラドックスが待ち構えていますから、現在のAI(人工知能)は弱点が多いと言えます。

 

 

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Case3.  Artificial General Intelligence(汎用型人工知能)ですら、まだまだ完璧ではありません

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GoogleのDeepMindが開発した「AlphaGo」は、囲碁に特化した人工知能で、それ以外の目的を達成することは基本的にできません。

 

 

これは、ある目的を達成するために特化された人工知能が現在の主流で、なんでもできるスーパーヒーローのようなAGI(Artificial General Intelligence / 汎用型知能)が存在していないことを意味しています。

 

 

例えば、東大受験を目指していた「東ロボ君」も東大合格を果たすことなく断念されてしまっていて、多くの科目を解くことを求められるセンター試験では、解くべき課題と対象が多すぎてしまうことで最適化が行えないことが主な原因でした。

 

 

これは、汎用的に広く深くAIが学習内容を理解することができないことを表していて、汎用型人口知能というなんでも解決してくれる強いAI(人工知能)がまだ実現できない事実を教えてくれています。

 

 

つまり、AI(人工知能)には限界がしっかりと存在しているのです。

 

 

現在では何かの目的や問題を解決するまでできますが、なんでもかんでも解決してくれるようなAI(人工知能)は生まれていません

 

 

ここまでは人工知能が限界を抱える理由をお伝えしてきました。

 

 

次からは具体的な人工知能が限界を持ち合わせている理由をお伝えします。

 

 

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Case4. 人工知能は『ひとに営業できない限界』がある?人の気持ち/感情を読み解くことは、AI(機械)にはできません。

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日本ではAI(人工知能)を、人間のアシスタント(助手)として利用する傾向が強いです。

 

 

ですが、海外の場合は人間の単純な仕事を、機械に置き換える動きが強くどうしてもひとの仕事を人工知能が奪い去るのでは?と、

 

 

恐怖を感じている人が多く、AI(人工知能)に対するラッダイト運動も起きています。

 

 

ただし、営業職の人たちの仕事を人工知能が代わりに行うことは有りえないことです。なぜなら、モラヴェックのパラドックスが言及するように、現在の人工知能は単なる機械で、人間の感情・繊細な機微を深く理解できないからです。

 

 

営業行為が行われている段階で、最も問題となるのが「顧客がオススメされている商品を買う理由を感じ、欲しいと思える理由付け(経営学的には動機付けを行う)必要があります。

 

 

この段階で、通常の営業マンは購入を検討している『人間側の考え・迷いを、相手の動作や息遣い、目線の方向や態度、それに言葉のふしぶしに現れる疑念』をうまく見抜き、商品購入を通じて良い気持ちになれる意味を伝える必要があります。

 

 

お客さんは常に迷っているからこそ、質問をして、購入する理由や意味を見つける作業を行っています。

 

 

しかし、現時点ではAI(人工知能)が人間の感情や気持ちの端々を理解できない以上、人工知能がひとに直接的な営業行為をできない限界を抱えていると言えるのです。 

 

 

人間すらも超越したASI(Artificial Super Inteligence / 人工超知能)という特化型や汎用型AI(人工知能)の上位存在なら、こんな問題でもすぐに解決するでしょう。

 

 

Google広告』でAI(人工知能)が使われているぞ!! 機械が人間に営業しているじゃないか!

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まさしくです。

 

 

ただし、今回お伝えしているのは「人工知能」そのものが、人間それ自体に営業をする事はできない。という観点からお伝えしています。

 

 

私たちの目の前で人工知能が、実体を伴って営業しているのか?

 

 

人工知能たちは私たちが求めている商品や、商品の説明や商品の概略を人間が抱える疑問をその場で理解して伝えているのか?

 

 

もう少しカンタンに言えば、AIロボットのPepprくんから商品を買う人って...いますか?

 

 

つまりは、人間と同等に人間を理解し、疑問を見出し、解決方法を提供するAI(人工知能)っていないでしょ...?というのが、僕が伝えたいポイントなんです。

 

 

一面から見れば、確かにAI(人工知能)技術がアドテクノロジーを利用した広告配信によって、AI(機械)が人間に対して営業を仕掛けているようにも思えます。

 

 

でも、みなさんは広告踏んでなんか高い買い物をしますか?車とか。

 

 

あ、この商品いいなぁ。と誰かのブログを読んでいて、広告を見つけて、すぐに購入段階に移りますか?

 

 

僕は絶対にしません。

 

 

欲しい商品があれば、商品が売っている店まで行きたいし、店員さんと話したい。

 

 

できれば買いたい商品の関連商品の知識も欲しい。

 

 

なんとなくで良いので、僕の意図するところが伝わればなぁと。

 

 

結局、人は人と触れ合い、必要となる課題を解決したいものなのです。

 

 

僕は、機械やろうが提示する未来や、提案なんてのは最終的に人間が選択する大きな決断の前には、意味のないものだと、現時点では感じています。

 

 

なぜなら、人は人と関わりをもって、何かを共有していたいものでしょ?

 

 

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Case5. ノーフリーランチ定理(No Free Lunch Theorem / NFLT)から考えても、AI(人工知能)は限界があります

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ノーフリーランチ定理というのは、AI(人工知能)が「どのような問題に対しても平均的に効率良く解くような探索アルゴリズムは存在しない」という定理を意味しています。

 

 

AI(人工知能)が、人間側が設定していたアルゴリズムを前提に動いている場合は、確かにNELTがあるので、完璧に動作するAI(人工知能)は存在しないように思えます。

 

 

とはいえ、現状では機械学習の上位版とも言えるディープラーニングDeep Learning)があるため必ずしも効率性の高い解答をだすAIが存在しないとは言えません。

 

 

ただし、ノーフリーランチ定理は「全問題に対して解答できる高性能なアルゴリズムは存在しない」という意味なので、現在時点でAI(人工知能)が抱える全ての問題をクリアできていないという意味としては、正しいのです。

 

 

さらに言い換えれば、常に与えられた問題をバリバリ解決するだけのASI(Artificial Super Inteligence / 人工超知能)が生まれない以上、ノーフリーランチ定理は解決できません。

 

 

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Case6. AI(人工知能)が抱える「頑健性 / ロバスト性」が、人工知能の限界性を高めます

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人工知能が機会学習、もしくはディープラーニング(深層学習)する過程では、特徴量という変数を通じて学習対象の「概念」を理解していきます。

 

 

ある研究では、その学習過程で概念それ自体を定義するために逆説的に対象のデータにノイズを代入し、それでも浮かび上がってしまう要素、つまり概念が持ち合わせる頑健性(ロバスト性)が、対象の概念の頑強さを物語ると伝えています。

 

 

その過程では、人間がどうしても理解できない高次概念も存在するでしょうし、そうした場合はどうしたって人間が人工知能の限界を生み出してしまいます。

 

 

つまり、人工知能が学習対象の概念を理解すればするほどに、人間側の能力不足によって人工知能が理解した概念を咀嚼できないとするなら、そこには人工知能の限界が存在していると考えてよいでしょう。

 

 

この場合は、人間がいる事によって人工知能の限界が生まれるという解釈で間違いはありません。みなさんはどう考えますか??

 

 

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Case7. AI(人工知能)が抱えるフレーム問題は、AIが思考せず、意識を持たないから生まれます。

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フレーム問題とは、 AI(人工知能)が与えられた問題を解決する時に、前提となる条件が無限に生じることで生まれる難しい課題です。

 

 

例えば、人工知能を搭載したロボットに命令を与えましょう。

 

 

命令 『目の前にあるプレゼントの中身を取ってくれ』

 

 

この時、AI(人工知能)は与えられた命令(情報)から、プレゼントの中身を取ってくれるはずですね。

 

 

でも、そう上手くは行きません。

 

 

なぜなら、AI(人工知能)がプレゼントという言葉を知らなかったり、中身という言葉を知らない可能性があるからです。

 

 

その他にも、プレゼントを開けるまでの距離をAI(人工知能)が知らなかったり、開け方を指定していないから、分からないかもしれません。

 

 

それはなぜか?

 

 

AI(人工知能)は、分からない、知らないことを行動に移せないからです。

 

 

そのため、プレゼント・中身・開ける・どんな風に・どんな場所で・いつに開けるのかなどの細かな情報を丁寧に教育し、学習させないといけません。

 

 

AI(人工知能)がこちら側が求めている行動を正確に行うまで、あらゆる可能性を考えた上で命令を実行するだけの情報を与えなければなりません。

 

 

人間だったら簡単ですよね。

 

 

ただ目の前のプレゼントの中身を開ければ良いだけ。

 

 

いちいち命令しなくても『人間が与えられた命令を考えた上で行動してくれるからです

 

 

でも、AI(人工知能)は考えませんし、意識も持っていないただの機械で、何も考えているわけではなく、与えられたとおりに動くだけなんです。

 

 

このように、フレーム問題は『あるひとつの命令を実行するために、あらゆる無数の条件を考慮して入力しておく必要があるため、無限に近い準備をする必要がある事』を意味しています。

 

 

また、フレーム問題のフレームとは『枠(わく)』を意味しています。

 

 

与えられた問題を解決するために必要な範囲、つまり枠を人間は考えられるけど、AI(人工知能)はできないという訳です。

 

 

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Case8. AI(人工知能)には心(こころ)がないことが限界?

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AI(人工知能)は様々な問題を抱えていますが、特に忘れてはいけないのが、AIそれ自体が機械から出来ているという存在だという事です。

 

 

機械に『人工意識』を与えるスタートアップ企業も登場していますが、人間がひとの精神や心の謎を解明していない以上、機械となるAI(人工知能)に心を与える事は出来ません。

 

 

よくあるロボットアニメで、心のない機械のカタマリなんて非難されるシーンがあったりしますが、正しくあの光景です。

 

 

AI(人工知能)が限界を抱えているとすれば、機械として精神や心を持ち合わせていない事が指摘できます。

 

 

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参照

http://blogs.itmedia.co.jp/takafumi/2017/06/post_4.html

http://it.impressbm.co.jp/articles/-/14472

藤井聡太四段29連勝、歴代単独トップ|棋戦トピックス|日本将棋連盟

AIで東大合格断念 「東ロボくん」偏差値伸びず :日本経済新聞

3 Reasons Why Artificial Intelligence Will Never Replace Sales Jobs | Inc.com

ワクワクしちゃうAI(人工知能)の専門用語 / 単語 〜23選〜 人工知能の用語集・単語・意味を知るだけで、新たな世界が広がります - 『現在の人口知能の身近な例』

http://www.exponential.jp/?p=331