人工知能 人工知能の概要

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人工知能

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/09/22 12:44 UTC 版)

『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤理史は次のように述べている^[1]。

「

誤解を恐れず平易にいいかえるならば、「これまで人間にしかできなかった知的な行為（認識、推論、言語運用、創造など）を、どのような手順（アルゴリズム）とどのようなデータ（事前情報や知識）を準備すれば、それを機械的に実行できるか」を研究する分野である[1]。

」

1200の大学で使用された事例がある計算機科学の教科書『エージェントアプローチ人工知能』^[10]は、最終章最終節「結論」で、未来はどちらへ向かうのだろうか？と述べて次のように続ける^[11]。SF作家らは、筋書きを面白くするためにディストピア的未来を好む傾向がある^[11]。しかし今までのAIや他の革命的な科学技術（出版・配管・航空旅行・電話システム）について言えば、これらの科学技術は全て好影響を与えてきた^[11]。同時にこれらは不利な階級へ悪影響を与えており、われわれは悪影響を最小限に抑えるために投資するのがよいだろう^[11]。論理的限界まで改良されたAIが、従来の革命的技術と違って人間の至高性を脅かす可能性もある^[11]。前掲書の「結論」は、次の文で締めくくられている^[11]。

「

結論として、AIはその短い歴史の中で大いに発達したが、アラン・チューリングの「計算機械と知能」（1950年）という小論の最後の文は今も有効である。つまり 「われわれは少し先までしか分からないが、多くのやるべきことが残っているのは分かる」[11][注釈 2]。

」

概要

「人工知能」の定義・解説

出典	定義・解説
日本語辞典『広辞苑』	推論・判断などの知的な機能を備えたコンピューター・システム[12]
百科事典『ブリタニカ百科事典』	科学技術 > コンピュータ … 人工知能（AI）。一般的に知的存在に関連している課題をデジタルコンピュータやコンピュータ制御のロボットが実行する能力〔アビリティ〕[13]
人工知能学会記事「教養知識としてのAI」	『人工知能とは何か』という問いに対する答えは，単純ではない．人工知能の専門家の間でも，大きな議論があり，それだけで1 冊の本となってしまうほど，見解の異なるものである．そのような中で，共通する部分を引き出して，一言でまとめると，『人間と同じ知的作業をする機械を工学的に実現する技術』といえるだろう[14]
学術論文「深層学習と人工知能」	人工知能は，人間の知能の仕組みを構成論的に解き明かそうとする学問分野である[15]
学術論文「人工知能社会のあるべき姿を求めて」	人工知能をはじめとする情報技術はあくまでツール[16]

人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア・コンピュータシステムとも言われる^[17]。応用例としては、自然言語処理（機械翻訳・かな漢字変換・構文解析・形態素解析等）^[18][19]、専門家の推論・判断を模倣するエキスパートシステム、画像データを解析し特定のパターンを検出・抽出する画像認識等がある^[17]。

概史

人工知能という分野では、コンピュータの黎明期である1950年代から研究開発が行われ続けており、第1次の「探索と推論」，第2次の「知識表現」というパラダイムで2回のブームが起きたが、社会が期待する水準に到達しなかったことから各々のブームの後に冬の時代を経験した^[20]。

しかし2012年以降、Alexnetの登場で画像処理におけるディープラーニングの有用性が競技会で世界的に認知され、急速に研究が活発となり、第3次人工知能ブームが到来^[21]。2016年から2017年にかけて、ディープラーニングと強化学習(Q学習、方策勾配法)を導入したAIが完全情報ゲームである囲碁などのトップ棋士、さらに不完全情報ゲームであるポーカーの世界トップクラスのプレイヤーも破り^[22][23]、麻雀では「Microsoft Suphx（Super Phoenix）」がオンライン対戦サイト「天鳳」でAIとして初めて十段に到達する^[24]など最先端技術として注目された^[25]。第3次人工知能ブームの主な革命は、自然言語処理、センサーによる画像処理など視覚的側面が特に顕著であるが、社会学、倫理学、技術開発、経済学などの分野にも大きな影響を及ぼしている^[26]。

第3次人工知能ブームが続く中、2022年11月30日にOpenAIからリリースされた生成AIであるChatGPTが質問に対する柔軟な回答によって注目を集めたことで、企業間で生成AIの開発競争が始まる^[27][18]とともに、積極的に実務に応用されるようになった^[28]。この社会現象を第4次人工知能ブームと呼ぶ者も現れている^[29]。

一方、スチュアート・ラッセルらの『エージェントアプローチ人工知能』は人工知能の主なリスクとして致死性自律兵器、監視と説得、偏った意思決定、雇用への影響、セーフティ・クリティカル〔安全重視〕な応用、サイバーセキュリティを挙げている^[30]。またラッセルらは『ネイチャー』で、人工知能による生物の繁栄と自滅の可能性^[31]や倫理的課題についても論じている^[32][33]。マイクロソフトは「AI for Good Lab」（善きAI研究所）を設置し、eラーニングサービス「DeepLearning.AI」と提携している ^[34]。

研究開発事例

Googleはアレン脳科学研究所と連携し脳スキャンによって生まれた大量のデータを処理するためのソフトウェアを開発している。2016年の時点で、Googleが管理しているBrainmapのデータ量はすでに1ゼタバイトに達しているという^[35][36]。Googleは、ドイツのマックスプランク研究所とも共同研究を始めており、脳の電子顕微鏡写真から神経回路を再構成するという研究を行っている^[37]。これらの大型脳研究計画は、米国や欧州で立ち上がっている。

詳細は「ブレイン・イニシアチブ」を参照

中国では2016年の第13次5カ年計画からAIを国家プロジェクトに位置づけ^[38]、脳研究プロジェクトとして中国脳計画（英語版）も立ち上げ^[39]、官民一体でAIの研究開発を推進している^[40]。中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる^[41]。マサチューセッツ工科大学（MIT）のエリック・ブリニョルフソン（英語版）教授や情報技術イノベーション財団（英語版）などによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている^[42][43][44]。日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している^[45]。世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる^[46]。米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている^[47]。FRVT（英語版）やImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している^[48][49]。大手AI企業Google、マイクロソフト、Appleなどの幹部でもあった台湾系アメリカ人科学者の李開復は中国がAIで覇権を握りつつあるとする『AI超大国：中国、シリコンバレーと新世界秩序（英語版）』を著してアメリカの政界やメディアなどが取り上げた^[50][51]。

フランス大統領エマニュエル・マクロンはAI分野の開発支援に向け5年で15億ドルを支出すると宣言し^[52]、AI研究所をパリに開き、フェイスブック、グーグル、サムスン、DeepMind、富士通などを招致した。イギリスともAI研究における長期的な連携も決定されている。EU全体としても、「Horizon 2020」計画を通じて、215億ユーロが投じられる方向。韓国は、20億ドルを2022年までに投資をする。6つのAI機関を設立し褒賞制度も作られた。目標は2022年までにAIの世界トップ4に入ることだという^[53]。

日経新聞調べによると、国別のAI研究論文数は1位米国、2位中国、3位インド、日本は7位だった^[54]。