AI時代のコア技術。「アルゴリズム」を制するのは誰か？
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深層学習の進化は当初想定されていた以上に早い。先月、Googleが開発したAIが囲碁のプロ棋士に勝利したというニュースが流れていたが、これはあと10年はかかるのではと言われていたこと。人間が思っている以上に、進化が早い。
記事には、「ロボットを動作させるアルゴリズムが自律的に学習するAIに近ければ、外部環境の変化に順応し、機械を動かすことができる」とあるが、これもかなり早い段階で到達できるのではないか。
ただ、よく言われているのは、日本ではAIの専門家は多いが、ロボットの専門家が少ないということ。世界でもその専門家は少ないようだが、それが何らかAIの進展に影響を及ぼす可能性はある。大学時代の部活の先輩でもある人工知能学者の松尾さんとこの前話した時に、画像認識や自動翻訳、デジタルアシスタントといった完全にデータに閉じた世界でグーグルやフェイスブックに対抗するのは、取得できるデータ量に差があり過ぎて日本勢厳しいけど、ロボットなど物理的な動作を伴うものは戦える余地があると話していた。もちろん、うかうかはしてられないから、政府は斜陽産業を延命するのではなく、勝てるこの領域にリソース集中してほしい。
この記事を書かれた方はおそらく一般的な人に理解を深めるために、このように書かれているのだと思う。ただし実際の現場ではアルゴリズムはたしかに大切だが、アルゴリズムそのものだけではほとんど役に立たない。事例のように学習が完全に自動化されるためには、その前に莫大な学習が必要になる。しかもセンサーが絶えず一定の状況でなければ同じ学習は有効にならない。
実際の人間との違いは学習方法を学ぶにはまだ時間がかかることで、これが既に実用化されてるわけではない。
学習方法のきっかけを作るのはまだ人間が相当頑張らなければならないのだ。
囲碁の世界で人工知能が人間に勝ったのはいかに複雑とはいえ、あの狭い盤面でのことであり、一定の条件が整っているからだと思うが。
IoTによるセンシングをDeepLearningで処理できるのは事実だし、これまでより飛躍している技術だが、まだ夢の様な世界ではない。一つ一つ人間が単純なことに対しても学びのきっかけを発見し、繰り返し調整して初めて同じ条件での処理を行える。
それだけに同じ進化であればソフトセンサー系のビックデータ処理のほうが実用化はもう目の前だと思う。そこに踏み込んだ記事になるかな？なって欲しいけど無理かな？
・・・って言うくらいならじぶんでかけって話ですね（笑
記事はいい内容だと思います。
