【図解】コレ１枚で分かる人工知能

» 2015/05/27

機械は人が操作するか、手順を教えてその通り動かすものでした。しかし、「人工知能（AI: Artificial Intelligence）」は、自ら学習し、状況を把握し、推論して判断できる能力を機械に与えます。

人工知能には、人の「知的活動を再現する」と「脳の活動を再現する」の２つのアプローチがあります。

前者は、知能を使ってすることを機械にさせようとする取り組みで、知能そのものをつくるのではなく、知的振る舞いを実現できれば良いという考え方です。「弱いAI」とも呼ばれています。例えば、馬のように走りたいからといって、馬をつくるのではなく、自動車を作ろうという考え方です。これに対して、後者は、知能そのものをもつ機械を作る取り組みで、脳の活動を機械にやらせようという考え方です。「強いAI」とも呼ばれています。

「弱いAI」は、あらかじめ「ルール」をたくさん用意しておく「ルールベース」が始まりでした。外国語翻訳者や医者、弁護士といった専門家のノウハウをルール化して組み入れた「エキスパート・システム」が実用化されています。ただ、ルールを人が作り登録しなければなりません。そのため、多大な手間がかかり、また、様々な知的活動を全て人間がルール化するには限界があり、結果として普及しませんでした。

この状況を変えたのが、「機械学習」です。ビッグデータを統計的に解析して、「日本の首都」と「東京」の関係を見つけ出し、「日本の首都が東京である確率は99%」といった確率に基づき、「日本の首都は東京である」というルールを自動的に生成しようというものです。ただ、「おなかがすいた」が、空腹の表明や食事の催促、仕事が終わっての開放感を表現するといった文脈に即した意味は解釈できず、限界も指摘されています。

「強いAI」は、人の脳の仕組みを模倣して、機械に人のように学習させ考えさせようというものです。神経細胞（ニューロン）のつながりをモデルにするため、「ニューラル・ネットワーク」と呼ばれています。これを使えば、人がルールを教える必要はありません。例えば、ネコと人間が映っている画像を大量に見せることで、両者の特徴を自分で学習し、両者の違いを区別できるようになったという事例が報告されています。最近では、脳神経科学の研究成果を取り入れ、より人間の脳の活動に近づけようという取り組みもすすめられています。

現状では、前者の実用化が先んじていますが、後者の研究も急速に進んでおり、両者ともに、実用レベルでの適用範囲が大きく拡大するものと期待されています。

「SI事業者のオフショア開発」を投稿しました

5/15〜5/18、ミャンマーに行き、地元IT企業や日本のオフショア開発拠点を訪問してきました。

気温40度の蒸し暑さは、東南アジアならではです。そんな国も2011年の軍政から民政への移行に伴い、経済が急速に発展し、IT産業も成長を見せ始めています。そんなミャンマーの実情を見てこようというのが、今回の目的でした。

この国で日本企業がどのように関わってゆくのかを考える貴重な機会となりました。そんな経験を報告させていだきます。

【最新版】最新のITトレンドとビジネス戦略【2015年4月版】

ITのトレンドとビジネス戦略について、集大成したプレゼンテーションの最新版をリリースしました。

＊テクノロジー編（265ページ）

・「歴史から振り返るITのトレンド」のチャートと解説を追加しました。
・IoTとビッグデータについて、内容を見做し、ストーリーの変更とチャートの追加・変更を行いました。
- IoTとビジネスとの関係について、新しいチャートを追加しました。
- コレ１枚で分かるIoTとビッグデータを新しいチャートに差し替えました。
- 「産業構造審議会商務流通情報分科会　情報経済小委員会　中間取りまとめ　～ＣＰＳによるデータ駆動型社会の到来を見据えた変革～」の発表内容を追加しました。
- インダストリー4.0のセクションを追加し、「コレ１枚で分かるインダストリー4.0」のチャートと解説を追加しました。

・スマートマシンについて、内容を見做し、ストーリーの変更とチャートの追加・変更を行いました。
- 「人工知能とは」の資料を新しく書き換えました。
- 「人工知能研究の歴史」を新規に作りました。
- 統計的アプローチとディープラーニングの比較について、新しくチャートを追加しました。
- ディプラーニングの事例を追加しました。
- 事例動画へのリンクを追加しました。