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人工知能

じんこうちのう

機械によって実現された知能のこと(Artificial Intelligence、AI)
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メイン画像は人工知能により自動生成されたもの。

概要

人工知能(AI、Artificial Intelligence)とは、学習推論判断といった、人間その他生物の知能のもつ機能を備えた機械のこと。

究極的には人間と同じようにどんな問題でも思考し、判断できるようなもの(汎用型AI)を目指すが、実現のめどは立っていない。現在「人工知能」と称されているソフトウェアやサービスは、全て限定的な分野の問題の解決のために作られたものであるため「真の人工知能(汎用型AI)はまだ現れていない」とも言われる。

もっとも、今日実用化されているAIアシスタントや画像認識システムはもとより、プログラミング言語や自然言語検索かな漢字変換手書き文字認識も、黎明期はAI研究の領域であった。

歴史

AIの概念が生まれ、最初のブーム(第1次AIブーム)が起きたのは1950年代後半のこと。1956年にコンピュータ科学者のアラン・チューリングがある機械が知的かどうか(人工知能であるかどうか)を判定するためのテストとして「チューリング・テスト」を考案した。探索と推論、コンピューターで脳の回路網を簡易シミュレーションする方法(ニューラルネットワーク)など、基礎的な理論は当時既に生み出されている。しかし、その頃はコンピューターの性能があまりにも低かったため実機で試すのが困難なものが多く、プログラミング言語のコンパイラを「人工知能による自動プログラミング」と称するような段階だった。1960年代から1970年代にかけて、ハードウェア性能の向上でAIの理論を実機に実装することが現実的になりはじめるが、「フレーム問題」や「記号接地問題」などの壁に当たり、コンピューターはごく限定された問題しか解けないことがあらわになった。なお、「フレーム問題」は「現実に起こりうるあらゆる可能性から、今からしようとしていることに関係のある事柄だけを選び出すにはどうすればいいか」という問題、記号接地問題は「(言語などの)『記号システム』内の情報をいかにして実世界の実体のもつ意味に結びつけられるか」という問題である。

1980年代前後に「知識工学」なるものが脚光を浴び、AI技術を応用して人間の知識をコンピュータに実装することが目指された(第2次AIブーム)。コンピュータが専門家の代行をする「エキスパートシステム」が開発され、いくつかのエキスパートシステムは実際に商用化もされたものの、データ入力に膨大な手間がかかり、専門知をコンピュータに理解できる表現に落とし込むことが難しいなど、限られたケース以外では実用的でなかった。だが、この時期にコンピュータで膨大な知識を扱うための方法論(意味ネットワークやオントロジー)が蓄積され、これは今日の検索エンジンやビッグデータの解析に生かされることになる。

一方、1990年代に入るとパソコンのスペルチェックやかな漢字変換、家電などの制御(ファジイ理論ほか)といった身近な分野にAI研究の成果が浸透しはじめるが、これらは世間一般の「知能」のイメージとは程遠いもので、世に出てほどなくしてAIとは認識されなくなった。現在のAIアシスタントのご先祖様としてチャットボットという技術があったが、ユーザーが入力した文章からキーワードを抽出(構文解析)し、内部のデータベースと照合して応答を返しているだけのもので「人工無能」と揶揄されるような代物であった。Microsoft OfficeにもOfficeアシスタントなるチャットボットによるサポート機能が搭載されたが役立たず扱いされ「お前を消す方法」がネットミームになる有様だった。

2000年前後、コンピューターの性能はますます向上し、情報技術(IT)やインターネットがもてはやされる中、AIは過去の期待感の反動で「冬の時代」を迎えていた。1997年にはコンピューターが人間のチェス最強棋士を負かせたことなどが話題になったが、その頃にはAIの限界が世間に知れ渡っており、「チェスは勝てても将棋はプロ棋士のレベルに達するのは無理」「AIは永遠に実現不可能」などと断言する人も多くいた。しかし、この頃からインターネットのデータ量が爆発的に増加し、人間が入力しなくてもWebがふんだんな学習データを提供してくれる環境が整い、AIには静かに追い風が吹き始めていた。

現在の第3次AIブームを巻き起こしたのは2012年以降のディープラーニングの普及による。ディープラーニングは機械学習大量のデータからコンピュータがパターンを発見し、問題解決を導き出す手法)を大幅に効率化し、人間が学習方法を教えずとも(具体的には「データのどこに注目すべきか」という特徴量の抽出をしなくても)人工知能が「賢く」なる道筋を発見できるようになった。ディープラーニングの実用化と、大量の計算を一気にこなすGPUの進化がかちあったことにより、AIは画像認識や音声認識など様々なタスクについて、人間と同等(あるいはそれ以上)の処理を簡単にこなすことができることが示され、人工知能の応用範囲は急速に広まりつつある。ただし、ディープラーニングがどうして複雑な認識ができるのか良く分かっておらず、AIが世界をどう認識しているのかは謎が多い。そのため「どうしてそのような判断をしたのか」と根拠を説明するのが難しいのがディープラーニングの弱みである。

2017年頃からは、スマートフォンロボットなどに搭載されるSoCにAI処理に特化した専用回路の搭載がトレンドとなっており、その処理能力も年々飛躍的に上昇している。

将来

ディープラーニングの延長線上で汎用AIが実現可能かというと疑問符がつくが、過去のAIにとって絶対的な壁とみなされたフレーム問題や記号接地問題は、現在ではそうではなくなった。「フレーム問題はディープラーニングによって(擬似的にだが)すでに解決された。記号接地問題もAIに(IoTデバイスなどを通じて)実世界との関わりを持たせ、さらに膨大な計算が可能になれば解決に向かうだろう」とする見解もある。

現在の機械学習は、CPUGPUなどの上で走るソフトウェアによって実現されているに過ぎない。AI専用回路とされるものも、基本的には単純な計算を同時に大量にこなすハードウェアの上で、ソフト的にニューラルネットワークを走らせているだけのものであるが、将来的には、生物のの構造をハードウェア的に模倣した全脳アーキテクチャ型AIの開発も目指されている。また、発展途上の量子コンピューターの実用化が進めば機械学習の性能が飛躍的に上がると期待されている。

応用例

...ほか多数

AIによる創作活動

AIによるアニメの彩色、自動作画(中割り作業の自動化)、3DCGのモデリングの自動化も研究されており、既に実用段階に達しつつある。

2020年に、AIを活用して1970年代の手塚治虫の作風を模倣した漫画『ぱいどん』が講談社の青年漫画誌「モーニング」に掲載されたが、制作作業に人間の手がかなり入っており、「AIが描いた作品」と言えるレベルではない(→参考

PixivにおけるAI

Pixiv投稿作をデータセットとしてイラストを生成する研究も行われており、実際にAIにより自動生成されたイラストも投稿されている。Pixivはガイドラインで「人工知能により生成された作品」の投稿を禁じてはおらず、機械学習によって生み出されたイラストの投稿は今後ますます増えると思われる。

また、AIによって生成された小説漫画なども投稿される可能性がある。

架空のAI

ロボットなどに搭載されたAIはロボットアンドロイドも参照。
ここでは身体を持たない(機体があってもそれは本体ではない)AIをあげる。


AIを自称するサービス・キャラクター

バーチャルYouTuberも参照。実際には「中の人」がいると思われる。


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