こんにちは！
Tエンジニア・webディレクター・webデザイナーなどのIT人材の自立・キャリアを支援するITプロパートナーズの木村です。
最近、テレビを観ても新聞を読んでもネットニュースを見ても、必ず話題にあがるテーマが人工知能です。
2045年にシンギュラリティーと呼ばれる人工知能が人類を超えるという話も出ていて、多くの人が気になっているテーマでもあります。
ただ、『人工知能』という言葉は知っていても詳しくは知らないという方がほとんどではないでしょうか？
今回は、人工知能とは何か、今現在はどのような状況になっているのか、また将来はどうなっていくのかという部分についてお話しさせていただきます。
ぜひ今回の記事を読んで、今後の人工知能関連のニュースについていけるようになってください。
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Contents
そもそも人工知能とは？
まず最初にそもそも人工知能というのが何なのか、それについて簡単に説明しておきます。
最低限知っておきたい人工知能の基本
人工知能というのは、人間の脳で行っているような思考力を必要とする知的な作業をコンピューターによって行えるようにしたものです。
人間が使う言葉を理解したり、物事を考えたり、経験から学習していくようなコンピューターのことを人工知能と言います。
もしかすると『AI』という言い方の方がピンとくるかもしれませんね。
要するに、人工的に作った人間に近しい知能を持ったコンピューターが人工知能です。
人工知能の歴史
人工知能という言葉をこれほど盛んに耳にするようになったのは本当にこの数年のことだと思います。
しかしながら実は人工知能というのは最近初めて登場したものではなく、これまでにも何度かブームを迎えていました。
最初に到来した人工知能のブームは1950年代後半から1960年代にかけての第一次ブームです。
その後1980年代にも第二次ブームがあったのですが、そのいずれも今ほどの盛り上がりは見せず、本来の人工知能の可能性が理解されない状況のままブームは去っていきました。
そして2010年頃から始まった第三次ブームを皮切りに今の人工知能ブームが続いており、今後さらに盛り上がっていくと予想されています。
この第三次ブームが以前の２つの人工知能ブームと決定的に違っているのは、実際のテクノロジーが人工知能を実用的に活用するに足りるレベルにまで進化してきたという背景があります。
要するに、多くの人にとってリアルに感じられる程度に技術革新が起こったということです。
人工知能の進化を支えるディープラーニングという技術
人工知能を語る上で無視できない技術にディープラーニングというものがあります。
これなしに今の人工知能ブームは無かったと言えるぐらい人工知能の進化を中枢から支えている重要な技術がティープラーニングです。
ディープラーニングというのは、コンピューターがデータをもとに、まさに人間が頭で考えるようにその物事の特徴を抽出して判断できるというニューラルネットワークというものを用いた学習のことです。
これが実現に至った背景にはビッグデータと呼ばれる大量データを保存、処理ができるようになったことが影響しています。
つまり、大量のデータに対して１つ１つ特徴をラベリングしてコンピューターに記憶させておき、そこからパターンを見出していくというものです。
この大量データをリアルタイムに扱える技術が第一次、第二次の人工知能ブームの頃にはありませんでした。
ですが、そこからのテクノロジーの進化によって大量データの処理が可能となりました。
そういう背景とディープラーニングという技術が組み合わさったことによって本格的な第三次人工知能ブームがやってきたという形です。
人工知能の現状って？
第三次人工知能ブームを迎えてからもうすぐで10年が経とうとしている現在の人工知能の現状がどのようになっているのかをお話ししたいと思います。
現在は開発競争の時代に突入
これから人工知能の盛り上がりがさらに大きくなっていくこともあり、現在は色々な企業によって人工知能の開発競争が行なわれているという状況です。
『人工知能ってどんなものがあるの？』と尋ねられると、言葉に詰まるかもしれませんが、実際に名前を聞くと知っているものがあると思います。
例えば、IBMが開発した『Watoson（ワトソン）』。
ワトソンに関しては無期限の試用を可能にしたことでも話題になりました。
楽天などがチャットボットと呼ばれる、ユーザーからの質問に対して自動で回答を導き出すというものに利用していることでも有名です。
また、アルファゴーを搭載した囲碁AIが人間のプロ囲碁棋士と対局して勝利したニュースも少し前に話題になったので、耳にした方もいらっしゃるのではないでしょうか。
最近では囲碁だけでなく将棋の世界でもAIの活用が進んでおり、プロ棋士の方々の練習にも活用されているとテレビでも紹介されていました。
ここ数年のスマホブームの中で登場してきたiPhoneに搭載されているSiriなんかも人工知能を活用したものですし、Amazon Echoに搭載されているアレクサに関してもこのワードは聞いたことがあると思います。
このようにIT関連企業を中心にあらゆる企業が人工知能の開発に乗り出しているというのが今の人工知能の界隈の動きです。
人工知能の将来性って？
ここまででお話ししてきたように、今まさに人工知能が指数関数的に進化している最中です。
冒頭でも少し触れたように、2045年にはシンギュラリティーと呼ばれる人工知能が人間の知能を追い越していくような時代が訪れるかもしれないとも言われています。
そんな中で我々の生活がどう変わっていくのかについて少し考えてみたいと思います。
人工知能がもたらすメリット
人工知能がもたらす最大の変化は、自動化によってあらゆるものが機械で出来るようになるということです。
ここで言う自動化は今までの時代にあったレベルのものではなく、その数段上の次元での自動化です。
例えば自動運転技術。
これに関しても実用化がもう目の前にまで来ている状況ですよね。
自動運転が実用化されことで人間が車を運転する必要が無くなります。
そうすることでドライバーというのが必要なくなるかもしれません。
また人間の瑕疵による事故というのも減ることになるでしょう。
さらに今までは人手が必要で困っていた作業というのが人工知能を搭載したロボットによって代替できるかもしれません。
これから日本が抱える深刻な問題として人口減少があります。
単純に言うと労働力が足りなくなることが大きな問題を引き起こすわけです。
その労働力不足をまかなえる可能性があるという点でも、人工知能は期待されているという形です。
（もちろん、同様にそれがゆえに問題視されていることもあることは後述します。）
人工知能の成長により需要が増すAIエンジニア
人工知能というコンピューターが普及していくことによって需要が増すと考えられているのが、AIエンジニアです。
人工知能といえども完全に人間と同じでは無い訳ですから、それをコントロールや開発する役割の人が必要となります。
人工知能の中身はコンピューターなので当然そのコンピューターをメンテナンスする仕事が必要となります。
ですので、それができる人材というのは今後さらに必要となっていくはずです。
人工知能の問題点って？
人工知能によってもたらされるメリットがあれば、当然デメリットもあります。
そのデメリットに向き合うことは必ず必要なことになりますので、人工知能の進化が引き起こすかもしれないデメリットについても触れておきたいと思います。
自律型兵器による脅威
人工知能が今以上に進化して、本当の意味で人工知能自体で思考が出来るようになると、自律型兵器として人類を脅威に陥れてしまうのではないかという懸念があります。
大ヒット映画であるターミネーターを観た方はそれをイメージしてもらうと分かりやすいと思いますが、人工知能を搭載したロボットが意思を持って人間と対立するという懸念です。
理論宇宙学者であるスティーブン・ホーキング博士もBBCのインタビューでこんな発言をしています。
『完全な人工知能が開発されたら、それは人類の終焉を意味するかもしれない』
人工知能自身が人工知能を組み直すことができるようになってしまったら、もはや人間にはコントロール出来なくなってしまい手がつけられなくなってしまうという懸念です。
SF映画のような時代が本当に来るかもしれないと、多くの人が懸念しています。
人工知能に職業を奪われる？
人工知能によって現在人間が行っている仕事が必要なくなっていくために、職業が奪われていくのではないかという懸念もあります。
これに関しては先ほどメリットとして挙げた内容と表裏一体の問題になるので、良いか悪いかの判断が難しいところではあります。
奪われるという表現が正しいかどうかは別として、今行っている仕事が人工知能の進化によって人間がやる必要がなくなることは間違いないと思われます。
オックスフォード大学が、あと10年で消える職業や無くなる仕事を挙げた論文は大きな話題にもなりましたよね。
そこからも分かるように、人間が行う仕事がどんどん変わっていくということは意識しておく必要があるかと思います。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
今まさに大きな盛り上がりを見せている人工知能についてまずは知っておきたいことについて書きました。
この数年を考えても、多くの人が予想をしていた以上の進化を遂げているため、将来どうなっていくのかは、もはや誰にも分かっていない状況です。
ですが今後、人工知能によって我々の生活が大きく変わっていくことは間違いないことなので、ぜひ他人事と思わずに最低限の理解はしておくのがオススメです。
それでは最後までお読みいただきありがとうございました。
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