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2018年8月31日 (金)AIのおしごと

おはようございます。
本日のブログ当番、プログラマーのK.Aです。
昨今、メディアなどでAIが話題に上がることが多くなっている印象ですので、AIの話を少し書いてみようと思います。
私が特に最近よく耳にするのが、AIが人の仕事を奪うという話ですが、これは大昔から言われていますが、それはどちらかというと荒唐無稽な類で言われていました。
最近のAIが人の仕事を奪うという話には現実的なプロセスがあって、内容は割愛しますが、十分に実現できる気がします。
しかしまだ少々先の話であり、そのターゲットは、ひとまず導入能力があり人件費が厳しい足かせになっている金融業界のようです。
こんな夢のない話をしても、たとえそれが人ごとであるとしても、悲しくなりそうなので話題の方向性を変えますね。
AIの進化にはまだ多くの壁が残されてあり、人に取って代わるにはまだまだ多くの困難があるそうです。
コンピュータが登場してから人の代わりに計算をサポートするようになりました。
そして今日では、ソフトウェアが至る所で複雑で莫大な作業をサポートするようになりました。
コンピュータが今まで人をサポートしてきたように、AIもその延長線でサポートに専念する時代が現実味を帯びてきてるように思います。
何から何までできる人のようなAIは、今でも荒唐無稽な話かもしれませんが、特定問題を取り扱うアルゴリズムとしてどうやら実現できそうなところにあるようです。
今までのソフトウェアを構成するプログラムがあらかじめ決められた手続きに従って作業を行ってきたのとは違い、私の認識にあるAIは、それに推論と学習という機能を持ち込みます。
AIにとっての重要な要素は、推論と学習だと考えます。
「推論」を「知識をもとに、新しい結論を得ること」だとするなら、「学習」を「情報から将来使えそうな知識を見つけること」だと捉えることによって、情報から将来使えそうな知識を得て、その知識をもとに新しい結論を得ることがAIの目的であると分かります。
何やら恐ろしく捉えることもできそうですが、今は少し想像力を抑えて考えてみますと、重要なのは、推論から確証に近い結果を得ることだと考えられそうです。
たとえば、非常にコストを下げた上で無駄のない企画立案を創造性の面で直接サポートするようなツールなどが期待できるかもしれません。
この記事を書いた日の朝のニュースでは、自動運転のタクシー試験車がお客さんを乗せて目的地にたどり着いたという話が流れていました。
乗った人は、人のタクシー運転手が運転しているのと変わらない印象だと語っていました。
これもAIならではの運転サポートですね。必要な情報を整備してもきりがないので、学習させた上で臨機応変に自分で判断してもらう訳です。
乗客がこのAIと会話を楽しむところまで必ずしもカバーする必要はないですね。
ところで、私は、AI制御のテーブル作成の手間をある程度サポートできないかと格闘ゲームにパーセプトロンによる簡単なフィードバックシステムを取り入れようとした過去があります。
結局、この時はパーセプトロンのノード数や検証などの問題で行動パターンの学習が困難なことや、プレイヤーがうまくなっても、AIがそれをすぐに超えてしまう可能性など企画的に解決できないといった色々な問題が起こったので、その時は導入を進められなかったですね。
学習という意味では、格闘ゲームにおける入力の意図は、その意味を比較的に理解しやすいものだと思いますので、本格的に取り組む面白みはありそうな気がします。
推論を行う上での根拠となる情報は、意味を理解されたものである必要がありますが、これがそもそもの難題になりますからね。
もっとも、何だかんだ言い募っても、そもそもとして、この目的がAIの強みを生かせるものなのか謎でもありますけども。

近頃は、仮想世界でAIの学習を研究するという目的で、ゲームAIの研究開発という取り組みなどが行われてあると聞きます。 私のしょぼい話の後でなんですが、この場合、AIの研究目的はゲームを良くするためではないのですが、そこからゲームにつながる技術が生まれるかもしれませんね。 ともあれ、ぼっちプレイが寂しくて、いつだって色々な意味でも楽しいお供になれるAIを考えながら人生を過ごしてきた私としては、応援するしかありません。 さすがにこれがゲーム業界から人の仕事を奪うとは考えたくないですね。むしろ、もしかしたら、ぼっちプレイヤーの夢を広げるサポーターになりそうですよねぇ。

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