「AIが人の仕事を奪う」なんて話もよく耳にしますが、実際のところはどうなのでしょうか？現状のAIでは何が、どこまでできるのでしょうか？
それを考えるのに欠かせないのが、今のAIブームの火付け役でもある「機械学習」や「深層学習」あるいは「ディープラーニング」と呼ばれる技術です。名前に関してはすでにご存知の方も多いかもしれません。
これらの技術について詳しい話を始めると、それだけで本が一冊書けてしまうので割愛しますが、端的に言うと、いずれも「パターン認識を行っている」のです。
ここで注意して欲しいのは、AIが特別なことをしているわけではない、という点です。パターン認識は人間自身が生きていく中で常に行っていることであり、AIはこうした人間の知的行動を模した結果できたものに過ぎません。
例えば、読者のみなさんはこうして文字を見ていますが、頭の中では自分が見てきた「文字のパターン」と比較することによって、それが何の文字かを認識できるようになっているはずです。まさしくこれはパターン認識をしていることに他なりません。
もちろん、文字の識別なんかでは「自分は今パターン認識をしている」とは意識していないでしょう。では、仕事ではどうでしょうか？新しい仕事に取り掛かるときに、過去に似た仕事をやったことがないかを考えたりしませんか？そして、その経験をもとに新しい仕事をこなそうとはしませんか？それもまさしく「パターン認識」なのです。
このように、人間はこれまでの経験からパターンを作り出し、そこから物事を判断しています。AIにとって、この「経験」に相当するものがデータなのです。ですので、どんな経験をさせるか、すなわちどんなデータを与えるかによって、AIが学びとれるパターンも異なりますさらに、この学びとるパターンに関しては、次の2つに分けることができます。
・人間には認識できないパターン
・人間にも認識できるパターン
世の中で「AI」と言ったとき、イメージされがちなのは前者が多いかもしれません。これは、AI が「人間を超える存在」として捉えられているからでしょう。しかし実際のところは、現在のAIは後者をベースとして実用化されているものがほとんどです。
例えばAIの取り組みとしてよく話題になる自動運転なんかも、運転自体は人間にもできるわけですが、ここで認識しているパターンは、道路だったり、前を走る車や人間だったりするわけです。
あくまでもAIは「人工的な知能」なので、「人間にもできることをきちんとやってくれる存在」として、価値があるのです。では、このAIが人間より優位に立てるところはあるでしょうか？これは次の2つを挙げることができるでしょう。
