AIslandsとは

いま起きているAI革命とは一体何なのか?
どんな人材が求められているか?

   今のAI革命で、一体何が起きているのか?   

人工知能AIとは、広い意味では、認識や思考などの人間の知的な活動を実現する機械です。その意味では、第二次大戦中に暗号分析から生 まれたチューリング機械を祖とする現在のコンピュータの発展は、まさしく、その試みの実現と言えます。
それでは、なぜ、AIという言葉が最新の技術として、近年の話題をさらっているのでしょうか?もちろん、それは、これまでのプログラミングの方法 ではコンピュータにはできなかった作業ができるようになったことが原因なのです。これを一般には「第3次AI革命」と呼んでいますが、戦後の コンピュータの黎明期を第1次、1980年代から1990年代までの一般家庭に普及を第2次革命、その後のインターネット革命を経て、この数 年前から新たな革命が起きているとされます。
コンピュータには、なんらかの作業をさせるための命令の羅列としてのプログラムが必要です。この点で、現在のAI 革命でも、この方法は維持 されています。プログラムは、予め想定された様々な場合分けに対して、登録済みのデータを参照しながら「論理的因果関係」にあるそれぞれの ルールに従って行動させます。このようなプログラムは、想定通りの環境に対して、極めて正確かつ高速に処理する点で、はるかに人類を超えて います。
しかし、実は、この世界は、想定外のことがほとんどで、すべての場合を網羅しようとしても、どんなスーパーコンピュータでも計算できないほどの 場合分けが必要となってしまいます。そのような世界の中でも、人間は、学習や直感を働かせながら、判断を繰り返し、環境に耐えています。これ まで普及してきたプログラミングの考え方では、このような人間的な認識や判断はできませんでした。
そうです。現在、この人間的な認識や判断をコンピュータにさせることができるようになってきており、それが、囲碁でAIが人類のチャンピオンに 勝つという印象的な事件によって、もはや、人類の能力を上回ろうとしていることが今回のAI革命の本質なのです。現在のAI革命は、先行した インターネット革命において新たな問題となっていたビックデータの分析という問題の有効な方法としても脚光を集めていますが、それだけで はないのです。
このような、AIのプログラミングには、論理的な因果関係の代わりにランダム(乱雑)さを含む「統計的因果関係」を利用します。すべての場合を 網羅しなくても、いくつかのサンプルから、全体的な法則性に気づき、試行錯誤しながら自ら分類していくような作業を行います。

このため、ほとんどのAIプログラミングには学習というプロセスが必要となります。これを「機械学習」と呼びます。機械学習には、「教師なし学習」 「教師あり学習」「強化学習」という大きく3種類のものがあり、学習させる方法としてのプログラミング以外にも、いかに学ばせるかというデータ の選び方が、それもアルゴリズムの段階から必要になってきます。そのようなデータを扱う技術者をデータサイエンティストと呼んでいます。AI エンジニアリングはプログラミングとデータサイエンスの両輪からなっているのです。
さて、このようなAI革命において、その花形は、「深層学習」またはディープラーニングと呼ばれるものです。これは、人間の脳を構成している神経 細胞(ニューロン)のネットワークを単純化した「パーセプトロン」と呼ばれるシステムをモデルにしており、実際に人間の脳で起きていると思わ れるプロセスを実現するものです。そして、重要なことは、この方法を応用することで、AIは囲碁の世界チャンピオンに勝ったことをはじめ、自然 言語認識や画像認識において、従来の方法を上回る結果を出すようになっています。
このような状況の中で、あらゆる意味で、機械がすべての意味で人間を超えるクリティカルポイントが近いと警笛をならす人々もいます。AI に身 体を持たせることで、人間の残された性質である感情の色づけや意識の発生まで獲得するという考えです。しかし、その可否はともかく、その他 のあまりにも多くの問題解決に役立つこの技術を躊躇する間はありません。間違いなく、今回のAI 革命から人類は膨大な恩恵を受けることに なることは明らかです。

このように、ますます社会から求められるAI。それは同時にAIエンジニアが求められるということでもあります。国内AI市場は2019年には1200 億円、2021年には2400億円以上、以降は倍々に膨らんでいくと予想され、人材に割り当てられる投資金額もその3分の1程度が見込まれて います。その一方で、人材の不足は深刻で、AIエンジニアの報酬額は高騰しています。
この分野は、米国、次いで中国が先導し、国際的にも、日本は立ち遅れています。現在の方法によるAIの実装は、米国の大企業がすでに無償で ライブラリを公開しており、自由に利用できる状況にあります。そして、AI技術のあまりにも広い応用範囲を考えると、これら部品を作り直すとい うプロジェクトもさることながら、その部品をいかに上手く活用して、未知の機能をもったAIを量産していく実装力こそ最も求められているように 思われます。そして、その先、複数のAIプログラムを含むグローバルなアーキテクチャの研究開発が、より複雑な思考判断を機械で実現してい きます。
AIはITサービス以外にも製造業・建設業・農業・医療などあらゆる分野で研究され、すでに利用されはじめています。製造業では、部品の検品 。農業でも、作物の状態管理。医療では、MRI画像内の腫瘍の検知による医師の判断補助など様々で、専門職を含めた多くの人間の作業が機 械に代替されるとも予想されています。いまこそ、AIエンジニアとしての素養を身につけ、これからの時代を一緒に創っていきましょう。そのため に、わたしたちは最善の方法を提供いたします。