【覚書】人工知能(AI)とは?、機械学習と深層学習(ディープラーニング)は何が違うのか?

覚書なのですが、人工知能(AI)とは?、機械学習と深層学習(ディープラーニング)は何が違うのか?

分かっている様で、分かっていないのが、この事です。

アメリカの人工知能研究者・未来学者のレイ・カーツワイル氏らが、このまま技術的進歩が進むと、必ず「技術的特異点(シンギュラリティ)」が訪れ、人類の知能を超える、究極の人工知能が誕生すると提唱しています。

ですが、人工知能(AI)が、自身の仕事にもたらす影響をイメージできていない人が多いのも日本の特徴です。

人工知能研究が1956年に学問分野として確立してから、現在3回目の「人工知能ブーム」になっていますが、人間を超えるような「人工知能」がもうすぐやってくると、コンピューターの事も、「人間って何だ?」という事も、何も分かっていない国民たちは、自分たちの仕事が奪われてしまうのではないか。。と云う、漠然とした不安を抱えているようです。

1.人工知能(AI)とは?

人工知能とは、AI:Artificial Intelligence の略です。

人間のように「知的に見える」アプリケーションの呼び名でしかないようです。

人工知能(AI:Artificial Intelligence )が人間を超える「シンギュラリティ(技術的特異点)」が、2045年に到来すると言われていますが、何が「人間を超える」のでしょうか?

2018年5月28日、アクセンチュアは世界の労働者を対象にした人工知能(AI)の意識調査を公表したが、日本人の場合、AIに対する認識がどうも弱い様です。

日本の労働者は「AIが私の仕事にポジティブな影響をもたらす」と回答した割合が22%にとどまり、世界平均の62%より40ポイント低かった。AIが自身の仕事にもたらす影響をイメージできていない人が多いのも日本の特徴で、「AIが自身の仕事にもたらす具体的な変化が分からない」と答えた労働者の割合は世界平均が15%なのに対して日本は25%と10ポイント高かった。

携帯電話の使い方さえ、未だに分からないバカが、多勢に無勢を占めている日本の社会で、人工知能(AI)?  分かろうともしていない、分かる訳が無いでしょう。

コンピューターの「アルゴリズム」を理解しろと言っているのではないのです。

自分が何者か? 理解できていないのに、「人工知能」を理解することはできないと言っているだけです。

※「人工知能」の進化について、もっと詳しく知りたいなら、下記の書籍がお勧めです。

■人工知能   人類最悪にして最後の発明

AIは「心」を持てるのか

ロボットの脅威 ―人の仕事がなくなる日

拡張の世紀

2.機械学習と深層学習(ディープラーニング)は何が違うのか?

この違いが、結構、難しいのですが、所詮、プログラムのアルゴリズムで成り立っている事だけは確かです。

1)機械学習は統計学のアルゴリズムみたいなものでしょう。

大きく分けるとすると、下記の2つの学習パターンがあります。
・入力データに対する回答を与えることで学習できる「教師あり学習」。
・回答を与えずに学習する「教師なし学習」。

機械学習に使われるアルゴリズムの種類で云えば、「線形回帰」、「ロジスティック回帰」、「決定木」、「ニューラルネットワーク」

その中で、「ニューラルネットワーク」は、人間の脳の神経細胞にヒントを得て数理モデル化したアルゴリズムです。

補足説明> 「アルゴリズム」とは?
「アルゴリズム」を広義に解釈すると「問題を解決するための手段・方法」ですか。

例えば、どうやって、他人を出し抜き、ズルをしてでも、目的を達成するか考えるでしょう。。。この方法を具体化したのが「アルゴリズム」です。

そのように動く様にプログラミングして、コンピューターを動かす手法でしょう。

2)深層学習(ディープラーニング)

「ニューラルネットワーク」の隠れ層(中間層)の数を増やして、この隠れ層の数が多いニューラルネットワークこそ、ディープニューラルネットワーク、いわゆる深層学習(ディープラーニング)と呼ばれています。

深層学習(ディープラーニング)

深層学習の原理
深層学習(ディープラーニング)とは、機械学習のアルゴリズムの一部であるニューラルネットワークを発展させた技術です。

・CNN(Convolution Neural Network):静止画を処理する
・RNN(Recurrent Neural Network) :時系列データを処理する
・LSTN(Long Short-Term Memory) :RNNの欠点を解消し長期の時系列データを学習

モラベックのパラドックス(Moravec’s paradox)とは、

人工知能 (AI) やロボット工学の研究者らが発見したパラドックスで、伝統的な前提に反して「高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要する」というものである。

ニューラルネットワークに学習させて自動的に判断させることが難しい。重要なのは子供の知能を模索する事なのだが、最も解明が難しい人間のスキルは「無意識」だと強調している。

人間は、単純なデータの入出力の連絡で、複雑な世界の構造を理解していて、人間の知能は2階建の構造をしている。身体が無いと人間の知能は無い。 つまり、センサーとアクチュエイターの関係です。

<補足説明:パラドックス

正しそうに見える前提と、妥当に見える推論から、受け入れがたい結論が得られる事を指す言葉である。逆説背理逆理とも言われる。

あまりにも、簡単に記載してしまったが、これ以上、詳しく記載しても、自分も理解できないので、このレベルで止めておきましょう。

詳しく知りたい方は、自分で、お勉強してください。

3.今後、どうなってゆくのか?

チェス、囲碁や将棋の世界では、深層学習(ディープラーニング)のアルゴリズムを使ったAI(人工知能)の方が強くなりましたが、勝敗に「運」が入り込んでくる「麻雀」などの世界では、まだ勝てませんね。

深層学習(ディープラーニング)のアルゴリズムを使ったAI(人工知能)は、ヒトの脳の神経構造を模倣したシナプスで結合したニューロンと「階層構造」を取っていますが、人間の「脳」で云えば、大脳皮質の前頭葉くらいの部分の機能しかありません。しかも、AIはシナプスを持っていません。

人間の脳には、恐竜の脳にもある脳幹の部分から、小脳、大脳皮質、海馬、偏桃体、側坐核など、AI(人工知能)には、殆ど、付加されていない重要なパーツが存在して、それが関連して機能していますので、まだまだ、AI(人工知能)なんて「オモチャ」みたいなものです。

脳の構造

「人間って何だ?」人間の体や脳の機能も知らないで、AI(人工知能)ってなんだ? 問いても意味が無いのです。

現状、AI(人工知能)は、ヒトの脳の神経構造を模倣していますが、「ヒトの脳の神経構造」さえも知らないで、AI(人工知能)が分かる訳が無いのです。

アルゴリズムで「脳」は、作れないように思います。
アルゴリズムで動いているコンピューターごときが、人間を超えることは、まだ、無理です。

脳の出力系は、体ですが、これもまだまだで、ロボットの技術もまだ、オモチャの段階でしょう。

人間の「脳」の機能と体の関係を知れば、ある一部、特化した部分しか「人間を超える」事はできない事が認識できるはずですが。。。。

全て「人間を超える」?。。。。無理、無理。

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