知性の進路を決めるのが知性

人工知能研究（AI）の動向について説明した本。
「クラウドからAIへ」というより、
「ビッグデータとAI」という内容である。
著者によると、
AIの研究は次の３つの段階を経てきたという。


１．ルールベースのAI：構文木や文法のようなルールをベースとした判断によってコンピュータに知的処理を行わせるもの。
かつての主流。

２．確率統計に基づくAI：大量のデータをコンピュータに読ませて「ベイズ理論」を代表とする確率統計に基づいて知的処理を行うもの。
現在の検索エンジンや自動翻訳の主流。

３．人間の大脳のメカニズムを真似たAI：人工知能の王道。
実用化は難しかったが、
「ディープ・ラーニング」と呼ばれる画期的な手法が登場して息を吹き返している。


ベイジアン・ネットワークのような確率統計的な手法を高い精度で実現させようとすると、
大量のデータが必要になる。
現在のように、
コンピュータの性能が上がり、
データ蓄積のコストが下がり、
ネットワークを通じて多くのパソコンやスマホや携帯端末などを通じて様々なデータが飛び交う時代は、
まさにそのような時代になったといえる。
見方を変えれば、
データをたくさん取れる立場にあればあるほどAIの利用においても優位に立てる。


本書では、
自動車の自動運転、
工場や介護のロボット、
アルゴリズムトレーディング、
コンピュータのチェスや将棋、
ロボット兵器、
擬似人格、
といった実際の応用研究も紹介されている。
また、
同時に、
AIが浸透した社会では、
主に以下の２つの問題が生じることも指摘されている。

・人間が機械（システム）に依存し過ぎることで生じる危険
・人間が機械（システム）に雇用や存在価値を奪われることへの不安

かつて注目を浴びながら停滞していたAI研究が、
IT技術の進展によってビッグデータと結びついて新しい時代の潮流を生み出していることがよくわかる。
同時に、
このような時代においては、
知性によって知性の進路をコントロールして決めてやることが非常に重要になるということも理解できた。