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天使か悪魔か 人工知能 ~NHKスペシャル~ ディープラーニングと2045年問題

こんにちわ、かわうそです。

 

NHKスペシャル「人工知能 天使か悪魔か2018未来がわかる その時あなたは」 から人工知能、ディープラーニング、2045年問題(シンギュラリティ)についてお伝えします。

 

 

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NHKスペシャル

NHKスペシャル

引用元:NHKオンライン 2018年9月22日引用

NHKスペシャル「人工知能 天使か悪魔か2018未来がわかる その時あなたは」

<番組紹介>

最新科学でも困難とされてきた「未来予測」に、いま人工知能AIが驚くべき成果を上げ始めている。今夏の西日本豪雨でも、いち早く雨の変化を予測して迅速な避難を助けるなど、すでに実用化。「未来の犯罪者」を予測して犯行を未然に防ぐAIまで現れ、犯罪減少に効果を上げる一方、AIに容疑者扱いされた市民からは怒りの声も。さらに医療の現場ではAIの「寿命予測」が使われ始めている。AIに未来を予見された時、あなたは?

引用元:NHKオンライン 2018年9月22日引用

この番組では、人工知能が天気犯罪医療について実際に活用し始めているということを紹介しています。

台風

天気については、今年2018年の7月に発生した西日本豪雨災害の際に、鹿児島県にある姶良町では人工知能を使った分刻みの詳細天気予報を実現可能にした「ウェザーニューズ社」から情報を得て、先手先手で対策を行った結果、人的被害を最小限に抑えられたといいます。

 

シカゴ

犯罪については、2つ。

全米で最も犯罪率の高い都市のひとつアメリカ・シカゴで実際に導入されているシステムです。

1つ目は犯罪発生エリアの予見システムです。AIが過去のデータからあらゆるパターンを学習し、特定の条件下で犯罪が発生しうることを予見。その犯罪の種類を含めて地図上にプロットすることで、警察は重点的にそのエリアをパトロールすることで、殺人事件は9%、窃盗事件にいたっては48%、昨年よりも発生を防ぐことができたといいます。

2つ目は、犯罪に関連しそうな人をひとりひとりスコアリングするシステム。

500ポイント満点で、住民データひとりひとりをAIがその人の個人情報をもとにスコアリング。犯罪に関連しそうな人に高いスコアをつけるというシステムです。ただし、その人が加害者なのか被害者なのかはわかりません。それでもシカゴ警察では、高いスコアが出た人に事前にコンタクトをとり、事実をお伝えするという活動を行っているそうです。

この事実を伝えられた人の周囲にいる人は、この人が犯罪を起こすかもしれないとしてこの人は常に監視されてしまうようになり、この街を出ていかざるを得なくなりました。

 

心臓移植

医療については、心臓移植に関するシステムです。

米国において、心臓提供者(ドナー)は年間3,000人、一方心臓移植を希望する人は4,000人に上り、全員が満足な心臓移植を受けることができない状況となっています。心臓移植というのは難しく、移植後すぐになくなられる方もいます。

そこでAIにより、誰が心臓移植後も生存率が高いかというを予測するシステムが開発されました。

これにより移植を受けられる人、受けられない人をAIが判断するということになり、ある人は移植により生存率が高まり、ある人は移植が受けられないという事態が生じています。

 

AIは人類ではおよそ予測できない事態を予測し、あるところでは人類の役に立ち、あるところでは人類を脅かす存在になりつつある。そのような時代にあなたならどうしますかというのがNHKスペシャルのテーマでした。

 

こうした人工知能のベースとなる技術は「ディープラーニング」です。

 

ディープラーニングとは

ディープラーニング

ディープラーニングの技術は、人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークがベースになっています。ニューラルネットワークを多層にして用いることで、データに含まれる特徴を段階的により深く学習することが可能になります。多層構造のニューラルネットワークに大量の画像、テキスト、音声データなどを入力することで、コンピュータのモデルはデータに含まれる特徴を各層で自動的に学習していきます。この構造と学習の手法がディープラーニング特有であり、これによりディープラーニングのモデルは極めて高い精度を誇り、時には人間の認識精度を超えることもあります。

引用元: 1994-2018 The MathWorks, Inc. 2018年9月22日引用

 

この時点で、ほとんどの人には理解不能な領域に近づいていきます。

そう、人類には理解不能な力、それが人工知能、ディープラーニングになりつつあるのです。

 

NHKスペシャルで説明されたシステムは膨大なデータを前に、そこにどのようなパターンが存在するか、どのようなパターンが推測されるかを導き出す力。

まさにディープラーニングの得意とする分野です。

 

しかし、ここには大きな問題があります。

番組の中でも伝えている通り「原因と結果」がはっきりしない。人間には理解できないのです。

つまり、でてきた結果に対して、人類はそれを正しいとするかどうか判断しなければなりません。

ところが人間には判断する材料はないんですね。

悩む

 

例えば、天気予報で何時間後にどれくらいの雨が降るという結果が出てきたとすると、そこには理由なんてありませんから信じるしかないわけです。

これが、犯罪や医療の現場だったらどうでしょう。

2つの目テーマで語られた、犯罪に関係する可能性が高い人と判定され、警察からその事実を伝えられた人はそのあとどのような人生を送ることになるのでしょうか(しかも加害者なのか被害者なのかもわかりません)。

 

シンギュラリティ(技術的特異点)

ご存知かもしれませんが、「人工知能」は現在第3のブームを迎えており、これはまた一過性のブームで終わるのか、それともここから本当に人工知能が発展していくのか、当の人工知能でも予測できないことでしょう。

昨今、1999年のノストラダムスの大予言のように、人工知能が人類を超えるとされるシンギュラリティ(技術的特異点)が2045年にやってくるとまことしやかに言われています。

シンギュラリティ

技術的特異点(引用元:Wikipedia 最終更新 2018年9月12日 (水) 16:48 (日時は個人設定で未設定ならばUTC))

技術的特異点(ぎじゅつてきとくいてん、英語:Technological Singularity)、またはシンギュラリティ(Singularity)とは、未来学上の概念の一つである。端的に言えば、再帰的に改良され、指数関数的に高度化する人工知能により、技術が持つ問題解決能力が指数関数的に高度化することで、(頭脳が機械的に強化されていない)人類に代わって、汎用人工知能あるいはポストヒューマンが文明の進歩の主役に躍り出る時点の事である。

このシンギュラリティを提唱しているのが「レイ・カーツワイル」という学者です。

 

現在2018年。2045年といえば27年後

誰にも予測できないですね。

だからこそシンギュラリティ肯定論が盛り上がりを見せ、雑誌やテレビ、本を賑わせているわけです。

 

シンギュラリティ否定派

シンギュラリティ否定派に「東ロボくん」の開発を行った国立情報学研究所の教授 新井紀子氏がいます。

 

 

新井教授は「東ロボくん」の開発を通じて、AIが人類を超えることはないと断言しています。

 

その理由のひとつに、AIには事象の意味を理解できないからということがあります。

例えば「薄汚れた野球のユニフォームを着た数人の若い男性が、下を向いて土を集めている」写真があったとします。

これ、多くの人は「甲子園で負けた学校が記念の土を集めている」という意味を理解すると思います。

でも、AIにこの写真を見せても、「ユニフォームを着た人々」「土を集めている」といった事象しか把握できないのです。

甲子園

※さすがにこの映像だけで「甲子園」とは導き出せませんが。

 

 

また、いまGoogleが膨大な写真データをAIに認識させ、識別させようとしています。

しかし、写真データほど難しいものはありません。

例えば、犬。

犬の特徴はと言われて「四つ足」「しっぽ」「茶色」「爪」「首輪」「ペット」「吠える」「舌を出す」等、思いつきます。

では、これらの特徴を人工知能に覚えさせて写真を見せたときに「犬」と識別することができるでしょうか。

犬1 犬2

※あなたならこの2つの写真をみて、即座に「犬」と答えられますよね。

 

人工知能にはいまはまだできません。

なぜなら、犬は無数の種類がいるのに加えて、写真がどのようにとられているかによって特徴があるかどうか、また写真の画質にもよってしまいます。

そもそも「四つ足」「しっぽ」なども、どのように識別させるのでしょう。

 

さらに、識別された「犬」が本当に「犬」であるかをだれが判定するのか。

「犬」の写真とタグ付けするのは結局は人間になるわけです。

 

膨大な写真データをすべて人の手でタグ付けすることなど不可能です(むしろ、そうした膨大なデータを分析するためにAIは開発されたはずですから。。)。

 

囲碁や将棋など、ルールが厳格に決まっているものであれば、そのルールに従って動くすべての所作を分析することは可能です。

だから囲碁や将棋で人類が人工知能に負けたわけです。

 

では、人工知能は人類に勝ることはないのか。

 

私はそうは思いません。

考えてみれば、人類だって、その長い歴史の中で事象を把握、識別、理解してきたわけです。

そもそも赤ん坊として生まれたときには何も理解できていない、人工知能より能力が低いわけです。

人工知能に赤ん坊のように時間をかけて物事を覚えさせていったらどうなるでしょうか。

我々が「犬」の写真を見て「犬」だと認識するのも、その経験からだとしたら、人工知能にも理解できる日が必ずやってくると私は思います。

そして、人工知能がひとたび理解する能力を身に着ければ、あとは自己学習を繰り返す、また自分の分身をいくらでも作り出せるので、その能力は天文学的な速度で飛躍していくことは間違いないでしょう。

 

そうなったとき、人類はどうなるのでしょうか。

 

まさに、天使か悪魔か。

我々人類はとんでもない領域に足を踏み入れているのかもしれません。

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