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AIの基礎(起源、成り立ち、苦手な分野)

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こんにちは。ウェブ解析士の佐藤佳です。
今回は、AIの基礎(起源、成り立ち、苦手な分野)の学びをシェアします。

※情報源は「窪田望のアンテナ!」です。


■AIの起源
1957年、アメリカのダートマス会議でジョン・マッカーシーが初めてAIという言葉を使った。
しかし、現在でもAIの定義は定まっておらず、人によって定義はバラバラ。

例)東大の松尾先生の定義
「人工的につくられた人間のような知能ないしはその人をつくる技術」

★AIの捉えられ方
定義が定まっていないので、「魔法のように使える(AIに幻想を抱く)」と言う人もいれば、
「悲観的に捉える(AIなんて大したことない)」という人もいる。

*AI効果
人工知能で何か新しいことを実現したときに、
それが単なる自動化であって知能とは関係ないと結論付ける心理効果である(Wikipedia)”


■AIの成り立ち

★第1次AIブーム「推論と検索」
トイ・プログラム批判(AIなんて実用面では使えないおもちゃみたいなものだ)

★第2次AIブーム「エキスパートシステム」
専門家の力を借りてAIを作れば実用的になるのでは?

<開発されたAI>
・ELIZA(イライザ)・・・if文とオウム返しをするAI
・MYCIN(マイシン)・・・血液の中のバクテリアを診断するAI

→暗黙知獲得の困難性が見えてきた(専門家の知識は広く、全ての知識を収集しきるのは困難)

★第3次AIブーム「深層学習」
2012年ILSVRでトロント大学が優勝、犬の画像の認識技術でエラー率を10%以上も改善する。

2010年 エラー率28%
2011年 エラー率26%
2012年 エラー率15.3%

<背景にある技術>
バックプロパケ―ション(誤差伝播学習法)
出力結果が正解か不正解かを教えてあげて、推論の精度を上げる。
具体的には、誤差を前に前にと遡り、いいルートを太くする、良くないルートを細くする。

入力層→中間層→出力層→↓
       バックプロパケ―ション*
入力層←中間層←出力層←↓


■AIが苦手な分野

★フレーム問題
1969年、ジョン・マッカーシーとパトリックヘイズが提唱したもの。
「今しようとしていることに関係ある事柄だけを選び出すことが、実は非常に難しい」

ダニエルデネットの例)
台車の上にバッテリーと爆弾を置き、ロボットにバッテリーだけ持って来させるとどうなるか。

ロボット1号:バッテリーは持って帰ってきたが、爆弾も一緒に持って帰ってきて爆発。

ロボット2号:自分が行った行動の結果、副次的に何が起こるかを考察するプログラムを設置。       →バッテリーを持ち出す際に、さまざまなことを考慮しすぎて時間切れ。

ロボット3号:目的を遂行する前に、目的とは関係しないことを考慮しないプログラムを設置。       →バッテリーを取りに行く前に、目的に関係するか仕分けしている間に時間切れ。


今回はここまでです。
また次回のブログでお会いしましょう。

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この記事を書いた人

Kei Sato
面白いと思ったモノ・コトを解析し、広く報せることに喜びと生きがいを感じる人です。広報やウェブマーケティングの仕事が大好き。個人ではウェブ解析士、キャリアトランプ ダイバーシティ ナビゲーターとしても活動中。ブログでウェブ解析×キャリア支援に役立つお話や、日々の気づきを綴っています。

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