【図解】コレ1枚でわかる人工知能と付き合う３つの方法

■人間と機械との「自然な関係」を築く

機械の操作を自然な対話でおこなう技術が、普及しはじめています。自然な対話で機械の操作やITサービスが使えるようになれば、画面タッチやキーボード入力は不要になり、操作が煩わしいから使いたくないと考える人たちがITを使えるようになり、利用者の裾野は大きく広がります。

それが当たり前の世の中になれば、それなくして生活ができない世界を生みだしてしまうかもしれません。

音声での操作ばかりではありません。個人の行動パターンや健康状態、趣味嗜好は、IoTやソーシャル・メディアによってことごとく把握されてゆきます。それに合わせて、食事や買い物、健康について、その人にふさわしい、あるいは必要としているであろうと予測し、情報を提供してくれるようになります。「余計なお世話」といった側面もありますが、それが便利で役に立つとなれば、多くの人はそれを受け入れることになるでしょう。

このように、AIの技術は、ひとりひとりの人間に寄り添い、人間と機械との「自然な関係」を築く助けになろうとしています。

■膨大なデータから「仮設」を見つけ出す

ソーシャル・メディアやIoTによって集められた膨大なデータから価値ある情報や洞察を見つけようというのもAIの得意とするところです。

データは膨大であればあるほど、精緻で網羅的に現実を写し取っています。しかし、それは同時にそれを解釈し整理することを難しくします。「機械学習」は、そんな膨大なデータに潜む規則性や関係性を見つけ出してくれます。

かつてコンピュータは人間が立てた仮説に基づき処理フローを描き、それに従ってプログラムを作っていました。例えば、「こういう手順で仕事を進めれば、仕事の効率は良くなるはず」と経験者の知見や体験を踏まえて仮説を立てて、それを前提にプログラムを作っていました。

一方、AIは、その仮説を膨大なデータから見つけ出してくれます。これまでのやり方とは正反対のアプローチです。データに裏付けられた仮説は時にして人間の経験や勘と一致しないこともあります。

しかし、思いも寄らなかった「AIが膨大なデータを解析して導いた最適解」を実際に試してみたら「人間の経験や勘から導いた最適解」よりも優れた結果が出てしまったといった事例が数多く報告されています。

例えば、囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしたAlpha Goは、人間の最高の英知を打ち負かしたわけですから、それは紛れもなく「最適解」だったのです。

しかし、人間の経験や勘がうまく説明できないように、人工知能もなぜそのようになったかを教えてくれません。そこで、プロ棋士たちは、Alpha Goがなぜそんな手を打ったのかを考え、これまでの常識を上書きしようとしているそうです。AIの進化が人間の進化を促しているとも言えるでしょう。そんな共進化の役割をAIは果たしてくれるのかもしれません。

■ 状況や変化を読み取り自律的に動作する

モノそのものや周囲の状況、あるいはその変化を学習し、最適解を見つけ出し、自身で判断・動作する自律化の能力を実現してくれるのもAIです。例えば、自動運転車や自ら職人技を身につける産業用ロボット、自動で土木工事をしてくれる建設機械などは、そんな自律化の適用例です。

これまでは人間にしかできなかった判断をAIが行い、その機能が組み込まれたロボットが自律的に動作するなどは、当たり前になるでしょう。

確かに、AIは人間の能力に匹敵するかそれ以上の能力を発揮しますが、何をしたいか、何を解決したいのかといった問いを生みだすのは人間しかできません。例えば、次のようなことです。

• 囲碁の世界チャンピオンを打ち負かすAIを作りたい。
• 匠の技でものづくりができるロボットを作りたい。
• 土木工事現場の人手不足の問題を解決したい。

AIには、こんなことができる能力はありません。将来、そのようなAIが実現するかどうかは分かりませんが、当面はそのようなことを不安に思うより、既に実現している現実的な能力や役割に注目し、自社のサービスや商品に取り込んでゆくことを考えてみてはどうでしょう。

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