【第1回】進化を続ける人工知能~「人」と「AI」が共存する未来~

AI特集:Human Centric AI「Zinrai」

現在の人工知能(AI)ブームの鍵「ディープラーニング(機械学習)」

自動車の自動走行や、話しかけた内容を理解し操作を実行してくれるスマート端末、チェスや将棋でプロとの対戦に勝利するコンピュータなど、今、人工知能(Artificial Intelligence 以下AI)が少しずつ私たちの生活に身近になってきています。

人工知能については様々な定義がありますが、富士通では「人間が知能を駆使して行っていることを、コンピュータで実現する」テクノロジーと考えています。
例えば人間は、これまで学んだことや経験を通して得た知識・知恵を使い、物事を判断したり問題を解決したりと、状況に応じて臨機応変に対応できます。ところが通常のコンピュータは、決められたプログラム通りの実行は得意ですが、その範囲を超えた処理は行うことができません。
しかし、最近では人工知能によりコンピュータがプログラムの粋を超え、人のように学習し、判断することができるようになってきました。

図1 人工知能の進化

ここで、人工知能の歴史を振り返ってみましょう。
その歴史は意外に古く、最初のブームを迎えたのは1950年代後半から70年代前半に掛けてのことです。初めて「人工知能」という言葉が作られたのもこの時期です。その後、いったんブームは去りますが、1980年代以降、第2次ブームが到来しました。この時代の人工知能は、まだコンピュータが学習し、判断するというレベルのものではなく、あくまで「人間が知識をコンピュータに教える」タイプのものが主流でした。1990年代なると、チェスのチャンピオンをコンピュータが打ち負かすという出来事が大きな話題をさらったものの、当時は人間の知識をコンピュータに教え込ませ、管理すること自体が難しく、再び冬の時代を迎えました。

図2 ニューラルネットワーク

ところが2010年代に入り、「ディープラーニング(機械学習)」という新しい技術が脚光を浴び、人工知能は第3次ブームが巻き起こります。ディープラーニングとは、人間の脳の仕組みをモデル化したニューラルネットワークの最新技術です。人間の脳は、ニューロン(神経細胞)と、ニューロン間を結んで情報を伝えるシナプスから構成されますが、ニューラルネットワークはそのニューロンとシナプスをモデル化して作られたものです。このモデルは第2次ブームの頃にも盛んに研究されましたが、当時の富士通研究所が開発した移動ロボットのニューラルネットワークはわずか3層でニューロン数は29、シナプス数は232ほど。それが、技術の進展により巨大なネットワークへと移り変わり、コンピュータがより深く学習できるようになりました。2015年に富士通研究所が開発した物体認識のネットワークは7層にまで拡大し、ニューロン数110万、シナプス数7億3000万にも及びます。

図3 ブームの移り変わりに伴うニューラルネットワークの変化

もう少し具体的に見てみましょう。

例えば、顔を見て、それが「人間の顔」なのか、「猿の顔」「犬の顔」なのかを判断するシステムを作るとします。これまでは、エンジニアが「人の顔の条件はこういうもの」というプログラムを作る必要がありました。つまり、人間がコンピュータを教育していたのです。しかし、これでは「人間の条件」「猿の条件」「犬の条件」として考えられることを全てコンピュータに教え込む必要があり、プログラムを作成するだけでも膨大な時間がかかってしまいます。

ディープラーニングでは、大量の画像データをコンピュータに読み込ませるだけで、そこから「人間の条件」「猿の条件」「犬の条件」という法則を、コンピュータ自身が獲得することができるようになったのです。
この背景には、インターネットやビッグデータが普及したことで、膨大な情報が入手しやすくなったこと、計算機の処理能力の向上、そして機械学習アルゴリズムの進化があります。