人工知能（AI）のイノベーションが近年加速し、役員会や政府、メディアで注目を集めています。しかし、まだ黎明期にあり、AIとは何かについては人それぞれ異なる見方をしているようです。
私はテクノロジストであり、積極的に投資を行う立場から、ここ数年この分野を調査してきました。今、注目すべきなのは、この分野で何十年もうまくいかなかったことが実現し始めていることです。そして、単なるツールや組み込み機能の枠を超えようとしています。
ソフトウェアやシステムの構築方法、プログラム可能なもの、ユーザーとのやり取りのあり方を、私たちは再定義し始めています。機械が私たちのやりたいことを理解し、先回りして予測し、将来は私たちに代わって実行する世界を築きつつあります。つまり、まったく新しいコンピューティングのパラダイムを迎えようとしています。ここに至った経緯と、今である理由は何でしょうか。
AIとは何か？
AIという言葉が1955年に作られた当時は、人間が行う場合に知性を必要とする作業を実行できる機械を指していました。現在では、人間の認知プロセスを模倣する機械、つまり人間の脳の「思考」や情報処理の仕方を再現する機械を意味します。機械は学習し、推論し、判断し、予測し、推察し、行動を起こします。
私の経験では、AIには次のような特性があります。
認識力：文脈や人間の言語を認識する
分析力：データや文脈を分析して学習する
適応力：学習内容を活用して適応し、性能を向上させる
予測力：次に取るべき有効な行動を予測する
自律性：明示的なプログラミングなしに独立して行動できる
現在のAIのほとんどは、これらすべてを実行できるわけではありません。実行できるものも、特定のアプリケーションや用途に限られます。たとえば、多くのレコメンドエンジンや、AppleのデジタルパーソナルアシスタントのようなSiriは、人間の言葉を理解し、大量のデータを検索して、関連する回答や、何を買うべきか、テレビで何を見るべきかといった提案を返すことができます。しかし、家の掃除や車の運転はできません。
自動運転車の登場は、実に驚くべきことです。しかし、その車はチェスを覚えたり、料理をしたりすることはできません。ましてや、人間らしさを形作る行動のごく一部を組み合わせて実行することもできません。
こうしたAIはどれも、人間がすでにかなり得意としていることを一つか二つ実行しますが、私たちの時間を節約し、そうした特定の作業を人間よりはるかにうまくこなすようになる可能性があります。
なぜ今なのか？
過去5年間にAIの加速を可能にした、新たな前提条件が4つあります。
1. あらゆるものがネットワークにつながる機器になりつつある
レイ・カーツワイルは、いつか私たちは脳からクラウドへ直接接続するようになると考えています。まだそこまでは至っていませんが、実際にセンサーがあらゆるものに組み込まれています。インターネットは当初、コンピューターをつなぎ、その後、モバイル機器をつなぎました。センサーによって、建物、交通システム、機械、住宅、さらには衣服までもがクラウドを通じてつながり、データを送るだけでなく指示も受け取る小型機器になりつつあります。
2. コンピューティングのコストがゼロに近づいている
マーク・アンドリーセンは、ムーアの法則が逆転したと述べています。これまでは、18カ月ごとに前世代と同じ価格で処理速度が2倍の新しいチップが登場していました。ところが今は、前世代と同じ処理速度で価格が半分のチップが登場しています。つまり、いずれあらゆるものにプロセッサーが搭載され、安価なプロセッサーを複数組み合わせ、無理のないコストで、わずか5年前には考えられなかった問題を解決するために必要な計算能力を得られるようになります。
3. データが新たな石油になりつつある
過去10年間、あらゆるものがオンライン化され、スマートフォンによってモバイル化され、センサーで追跡されるようになったことで、デジタルで利用できるデータの量と種類は指数関数的に増えてきました。ソーシャルメディアやデジタル画像、動画などを通じて、新たなデータ源も生まれました。これが機械の理解する言語であり、機械が学習できるようにするデータです。かつては大まかにしかモデル化できなかった、あらゆる種類の状況を表す実データが、ほぼ無限に存在しています。
4. 機械学習が新たな内燃機関になりつつある
未加工のデータは、そのままではほとんど活用できません。機械学習は、アルゴリズムや数学モデルを使って、データに潜むパターンを見つけ出す方法です。機械は、そうした複雑なパターンを使い、新しいデータ点が当てはまるか、類似しているかを自ら判断したり、将来の結果を予測したりします。YouTube動画を使って料理を学習するロボット は、これが実際に行われている好例です。
機械学習モデルは歴史的に、実際のデータセット全体ではなく、データのサンプルを基に構築されていたため、性能に限界がありました。さらに最近では、新たに登場した機械学習モデルが、増加したデータをより有効に活用できるようになったようです。たとえば、ディープラーニングによって、コンピューターは画像や動画に含まれる物体や文字を、以前よりはるかに正確に「見分ける」ことができます。
この4つの条件が続けば、現在見られる種類のAIはさらに発展し、より汎用的なAIも現実になる可能性があります。ただ、一つ確かなことがあります。あらゆるものがネットワークにつながるコンピューター機器となり、すべての情報を知り、処理し、知的に分析できるなら、人間はAIを使って世界をプログラムし、変えることができます。
AIを使えば、人間の能力を拡張し、健康、貧困、教育、政治に関わる現実の問題を解決できます。問題があるなら、AIの視点から解決策を改めて検討することは、ほぼ常に価値があります。コードを書くことで、車を自動運転させ、建物のエネルギー効率を高められます。テロリストを仮想的に武装解除し、人間が戦闘に赴かずに済むようにできます。病気をより正確に診断し、治療法をより早く見つけられます。未来を予測し始めることもできます。そして、より良い未来に向けて、その未来を拡張し、変え始めることができます。
