AlphaGo（アルファ碁）が人間に一敗して、AIはどうあるべきか

AlphaGoが李氏に一敗、「この敗北データはAIの学習のために非常に貴重」と開発者 - ITmedia ニュース via kwout

今朝起きてみると、この話題で盛り上がっていました。なるほど、人間が善戦したんだ。

一方で、TechCrunchの記事には、こう書いてあります。

AlphaGoのSedolに対する勝利は、彼が世界第二位のプロの囲碁プレーヤーであるだけに、見事という言葉しかないが、人工知能は未だに、やれることの幅が極端に狭い。言い換えるとそれらはいずれも、きわめて特定的なタスクのために設計されている。

同じAIで、すべてを網羅しようとするのは難しいと思っています。人間で考えると、日本ではマルチプレーヤーが求められることが多いですが、例えばアメリカでは単機能、というと言葉が良くないですが、「あなたはこの仕事をしてください」という契約を締結し、そこからはみ出た行動を良しとしないと聞いています。本人が「オレ、知らね」ということではなく、責任範囲、責任分界点をハッキリさせているわけですね。

これをAIに置き換えると、AというAIでは「ここからここまで」、BというAIでは「この範囲」とテリトリーを分けるほうが、より有効性の高いAIになっていく気がしています。

企業のファンクションも同じですね。先日、とあるイベントに参加させていただき、いろいろな企業の方々と手を組んでいくお話しをさせていただきました。お互いの得意分野を出し合って、大企業とかベンチャーとか関係なく、縦横無尽に手を組んで、より良いサービスに仕上げていく。まさに、これからのAIのあるべき姿とも言える気がした今日この頃です。