【図解】コレ1枚でわかる自動化と自律化の違い
「手間を省きたい、あるいは効率を上げたい」は、人間の本来的欲求とも言えるものです。道具は、そんな人間の欲求満たすために発展してきました。人工知能もまた、そんな歴史の延長線上に位置付けることができます。
ただ、人工知能がこれまでの道具と一線を画すとすれば、「自律化(Autonomy)」を実現しようとしていることにあるでしょう。
これまでも人間の与えた手順や基準に従って、人間が介在することなく実行する「自動化(Automation)」への取り組みは、おこなわれてきました。自動化の段階を追って整理すると次のようになります。
- 繰り返し:給与計算・部品表展開などの単一作業、すなわちルーティンワークの自動化。同じ作業の繰り返しで、単一の作業手順に従う。
- ルール:生産管理・販売管理・工程管理などの連続する一連の作業で、ルールに基づく作業の自動化。状況に応じて条件分岐がおこなわれ、処理手順に一定の範囲でのバリエーションが与えられる。
- 最適化:状況の変化をセンサーやログによって収集し、人間の与えた基準で最適条件を見つけて実行させる自動化。予め想定される範囲や基準に基づくもので、例外的な状況については人間が判断する。
一方、人工知能の技術の発展は、機械自らが手順や判断基準を見つけ出し、人間が介在することなく実行する「自律化(Autonomy)」を実現しようとしています。自律化の段階を追って整理すると次のようになります。
- 判断:機械学習や認知機能によって未知の状況にも対応し、最適な条件を見つけ出し、自ら判断して実行する。
- 発見:過去の事実と照らし合わせて、新たな事実を見つけ出す。
- 発明:発見した事実を組合せ、過去になかった創作物を創り出す。
現在、人工知能の技術は、ある限られた範囲で自律的に判断するレベルにさしかかっている段階ではないでしょう。人工知能に関わる技術の発展は、将来、発見や発明などのより高度なレベルへと可能性を広げてゆくかもしれません。
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第26期 ITソリューション塾
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【新規】IoTそれ自体は目的ではない p.49
サービス&アプリケーション・先進技術編/AI(人工知能)編
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【更新】Amazon Echo:機械との自然な関係を実現する音声対話 動画リンク p.127
【新規】AIタクシー、30分後の需要エリア予測 動画リンク p.128
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