人工知能(AI)の研究の今後はどうなるんだろうか?そこまで深くない考察というか思考の備忘録

最近、大企業がこぞって人工知能(AI)の研究にお金をかけてますね。

そんでもって、プロの囲碁棋士にも勝利してしまいましたね。

今日、人工知能よりの研究されている研究室の先生と少し話したのですが、やはり(資金のある)企業には勝てないよな~みたいなことを嘆いていました。

資金的に劣る(お金持ってる研究室もたくさんあるかと思いますが)大学では今後AIの研究はどういう方向に行けばいいんでしょうかね?

僕の結論としては、(お金がなければ)以下のような理論よりの研究をする以外に無いような気がしてます。

1.動作原理の理論的説明
2.脳科学からの詳細なモデル化
3.アプリケーションのカテゴライズ(どのAIがどこに適しているか?など)

1.動作原理の理論的説明

今話題になっているようなAI、例えばGoogleのネコ判別AIとか囲碁のAIとかは、結局のところ「何故それができるのか?」という部分は、今の人間の理解を超えているわけです。

やろうとしても、人間が理解しやすい都合の良い論理で説明せざるを得ない。

AIを使う場所によっては、なぜうまく動くのか?のエビデンスが重要になる場面もあるはずです。特に、AIを作った人が大きな責任を負う場面とか。

この理論的説明をAIの構造などから論理展開するという部分は、大学の一研究室でもできるような気がします。

ただ、この点に関しては、先日開催されたEmbedded Technology 2015(ET2015)で日立製作所の矢野さんの講演を聞いたときに、矢野さんはこうおっしゃられていたと思います。

「人間が本来すべき、エビデンスの提示もAIができるようになる。」

でもこれは、データを分析したときの”証拠”の話なので、AIそのものの動作原理説明の話ではないのか?

2.脳科学からの詳細なモデル化

医学の発展で脳のより詳細な部分がわかれば、それをモデル化する作業というのは、工学系の考えならありそうです。

ニューロンの重みづけだけでは説明できないようないろんなことが脳の可能性としてあるわけですしね。

その新しいモデルを使って、また新しいAIの構造が出てくるわです。

3.アプリケーションのカテゴライズ

アプリケーションによってどのモデルが良いのか?という話も出てきそうですね。

AI構造に対する最適アプリケーションのカテゴライズとでも言えばよいのでしょうかね。

何故それが適しているのか?という論理的な説明をつけたがるのが人間だと思うので(知的好奇心はあるべき)、結局、そういった部分は大学でできる余地があるんじゃないだろうか。

ただ、この点に関しても、矢野さんは「専用AIではなく汎用AIを開発している。」といったことをおっしゃっていました。”HITACHI AI”というのはそれに当たるようです。

そりゃまぁ、汎用のほうが良いですよね…

ふと思いついたことをあまり考えず書いてるので、思考の備忘録になってますね。

しかしながら、この先もAIの話はおもしろくなってきそうですね。


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