テクノロジー起業家のイーロン・マスク氏は、人工知能（AI）は人類にとって核兵器よりも大きな脅威となると主張する一方、FacebookのCEO、マーク・ザッカーバーグ氏は、AIは人命を救うと考えています。
マスク氏とザッカーバーグ氏のどちらの主張に賛成するかにかかわらず、AIが私たちの暮らす世界を変えつつあることは明らかです。AIは医療や自動運転車の進歩を促し、製造業からマーケティングに至るまで、さまざまな業界に変革をもたらしています。私たちが意識していないとしても、Facebookのニュースフィードや、iPhoneでSiriに話しかけるとき、あるいはAlexa対応スピーカーに曲の再生を頼むときなど、すでにAIを使っています。
AIは日々使う製品やサービスを支えている一方で、多くの人にとって依然として謎のままです。そこでFacebookのAI専門家であるヤン・ルカン氏とホアキン・キニョネロ・カンデラ氏は、一連の教育動画やブログ記事を通じて、コンピューターサイエンスの複雑な分野をわかりやすく説明することに取り組んでいます。
「魔法ではなく、コード」
「人工知能は魔法ではありません」と、FacebookのAI研究責任者であるルカン氏と、Facebookの応用機械学習ディレクターであるカンデラ氏はブログに記しています。「しかし、科学研究に一見魔法のような進歩をもたらしたり、写真の中の物体を識別したり、音声を認識したり、車を運転したり、オンライン投稿を数十の言語に翻訳したりするという、日常の驚くべき技術に貢献したりする力を、AIがすでに発揮していることを私たちは目にしてきました。」
AIはどのようにしてこれを実現するのでしょうか。多くの知能機械やシステムは、人間の脳を大まかに模したアルゴリズム技術を用いています。こうしたニューラルネットワークは、パターンの認識や言語の翻訳、簡単な論理的推論、画像の生成、さらにはアイデアを生み出すことまで学習できます。
「何百万ものユニットと何十億もの接続を持つニューラルネットワークを動かすよう設計された一連のプログラムによって、これらすべてが目にも留まらぬ速さで実現します」と、ルカン氏とカンデラ氏は記しています。「多数の単純な要素の相互作用から、知能が生まれるのです。」
機械学習をわかりやすく解説
たとえば、車と犬を見分けるようコンピューターに教えたい場合、その作業を実行するようプログラムするのではなく、画像内の物体を認識する訓練を行えば、コンピューターが自ら学習します。
この動画では、ルカン氏が機械学習の仕組みを解説します。
では、ディープラーニングとは何でしょうか。
ディープラーニングは、ニューラルネットワークを複数の処理層で構成する機械学習の一種です。これにより、コンピューターは画像に何が写っているかを特定したり、音声やテキストを認識することを学んだりできます。
「公園ではコリーとチワワを見かけますが、大きさや体重が違っていても、どちらも犬だと認識できます」と、ルカン氏とカンデラ氏は記しています。「コンピューターにとって、画像は単なる数値の配列です。この数値配列の中では、物体の輪郭のような局所的な特徴を、最初の層で容易に検出できます。
「次の層では、こうした単純な特徴の組み合わせを検出し、車の車輪や顔の目のような単純な形を捉えます。
「次の層では、形の組み合わせを検出し、顔や脚、飛行機の翼のような物体の部分を捉えます。
「最後の層では、部分の組み合わせを検出し、車、飛行機、人、犬などの物体を捉えます。複数の層からなるネットワークの深さによって、複雑なパターンをこのような階層的な方法で認識できるのです。」
ディープラーニングは、物理学、工学、生物学、医学などの分野における研究の進展を後押ししています。また、自動運転車など、自律型システムの開発の中核も担っています。
AIは雇用にどのような影響を及ぼすのでしょうか。
自動化によって雇用が失われることへの懸念が高まるなか、ルカン氏とカンデラ氏は、AIによって製造、訓練、販売のほか、知能ロボットの保守や管理において、人間の新たな役割が生まれると考えています。
「AIとロボットによって、今日では想像しにくい新たなサービスが生まれるでしょう。しかし、医療と輸送が、AIによって最初に大きく変わる業界の一つになることは明らかです」と、両氏は記しています。
「人間の知的活動は、今後ますます知能機械と連携して行われるようになるでしょう。知能こそが私たちを人間たらしめるものであり、AIはその特質を拡張するものです。」
