今は2022年。AIとは何か？についての考えを記録した

AIの分類と特徴

現在、身近になりつつあるAIは、その特徴によって大きく2つに分類される。

1つ目は、特化型AIで、能力を限定（特化）している。

• 何でもできるAIではない
  • 画像を理解するAIがあって、そのAIに言葉を覚えさせ（学習）ようとしても、話せるようにはならない
  • スマートスピーカーやスマホに呼び掛けて返してくれるAI（SiriやAlexaなど）と、自動運転するAIは異なる
• 特化した部分の能力は専門的に訓練した人の能力を超えることもある
  • 画像から病変（がんなど）を見つける
  • 瞬時に大量の文章の翻訳をする

完全ではないので、専門家のサポートやAIのアウトプットを一つの意見として利用する。

2つ目は、汎用型AI。

• 汎用＝何でもできると言うこと
• まだ登場していない

特化型を操ることができるAIが、汎用型AIなんじゃないのかなと思ったりする。

特化型AIの例

実用（人の役に立つ）レベルになっているものもある。

目（見る）

目のように視覚的に情報を得て何かをする知能。

• インプットは画像
  • 写真を見て映っているもの理解しているような感じ
• 写真に写っている人や動物を枠で囲ったりする
  • 枠で囲うことは、人が求めていること
  • 数を数えて欲しいなど、指示によって情報を欲しい形にする
• レントゲンやCT画像から診断する
  • 医者など専門的な知識が必要な分野
  • 病気の所見がないかを判定する（見落としなど、人のミスを助ける）

耳（聞く、聴く）

耳のように音声から情報を得て何かする知能。

• 言葉の理解
  • 様々な言語
• 質問を理解し、次のアクションができる
  • 電気をつけと言うと電気が付く
  • 言葉を話すと文字が入力される

口（話す）

口（声）のように音声を使って何かをする知能。

• スピーカ（音を発生させる機械）を使って音（言葉）を話す
• 様々な言語で話す
• ほとんど人の話し声
  • イントネーションが人に近い
  • 文節のつなぎがスムーズな発音

頭脳（考える）

ゲームなどルールのある世界で、探索したあらゆるパターンから最良の行動を導き出す知能。

• ボードゲームをする
  • 囲碁、将棋、チェス、オセロ
  • 最も勝利に近づく一手を答える
• 車を運転する
  • 次の行動を判断する（ハンドル切る、ブレーキ踏む）

心、創造

人間のみができ、機械には難しいとされていた知能。

• 感情の理解
  • 文章をインプットに感情分析（怒り、悲しみ、不安、・・）
  • 相手が不快に感じる文章（ヘイトスピーチ）をピックアップ
• 新しいものを創造する
  • 有名画家の画風に似た絵を描く
  • 実在しない人物の写真を作る
  • 小説を書く

新しいAIのイメージ

知能を持ったロボットのようなイメージから、ある分野に特化した知能そのものを指してAIと呼んだ方がよく、昔のAIのイメージを捨て去って、新しいものとしてAIを理解していきたい。もちろん、AIは人が使うので、人間が求めること＝AIにしてもらいたい課題（タスク）が、そのタスクでAIに期待する能力になる。

分類する能力

人がAIに求めることは色々あるが、まず外せないのが”分類する”という能力。CT画像から健康かそれとも何らかの病気が疑われるかなどに分類（二値分類）、取り込んだ情報をいくつかのグループに分類していく（多値分類）などがある。

明日の天気はと聞いて、AIの頭（ないけど）に入っている情報から、晴れ、曇り、雨などを答えることは、AIが分類しているタスクを解いていることになる。

未来を予測する能力

AIが人の求めるタスクを解決する能力を得るには、学習が必要になる。

学習データの量や学習の時間を増やせばその分賢くなりそうだけど、人の勉強と同じで偏りがあるとうまく学習が進まない。ついでに、学習のための大量のデータには、その一つひとつに正解をセットする必要があり（教師あり学習）、人が介在することによって間違いも混在する（量が多いことや、人でも判断が分かれる部分がある）。

”未来を予測する”を補足すると、まだ正解が分かっていないことに答える、と言うことで、未来の指すものには近い遠いは含まれない（＝タスクによりどちらもある）。来月の野菜の価格を予想するなら来月だし、自動運転なら数秒先になる。

能力を獲得するためには、それと似たタスクを大量にこなす（学習する）。人が経験から未知の問題にも対処できるようになる過程と一致する。

そうすると、AIに獲得させようとする能力は、100%に近づけようとするものの、初めから100%正解の答えを得ることを前提にしていないことになる。タスクによって、AIの予測が正しいかどうか判断が人にとっても難しい場合もきっとある。

創造性を持っている

人にとっても判断が難しい場合、AIが出した答えの理由が知りたくなるが、なぜその答えなのか？と聞くことができない。仮に、人智を超えているのだとすればAIに従う方が最善で、その場合、（特化ではあるものの）人間を超えた知能が創造されたことになる。

また、小説などの文章を書いたり、実在しない人物の写真やキャラクターの画像を作成することは、芸術や芸能の分野で、人の心を動かすものを創り出せるようになるのだと思う。