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2017年7月16日 (日)

人工知能に思う

人工知能に思う


       人工知能という言葉の定義ですが、確かなものは定まっておらず、曖昧なイメージで使われているというのが実情だそうです。
       ここでは、「人工的に作られた人間のような知能」という程度の意味で使っていきたいと思います。

       人工知能の理論に関しては、ネットでも色々な記事を見つけることができます。
       当記事では理論には踏み込まず、私の人口知能に関する思いを、つれづれなるままに書いてみようと思います。
       人工知能で私が印象的だったのは、1997年にIBMが開発した「ディープ・ブルー」がチェスの世界チャンピオンに勝ったことです。
       囲碁の世界では、2016年3月に米グーグルの子会社のディープマインド社が作成した「AlphaGo」が、プロの囲碁棋士に勝利しました。
       将棋の世界では、囲碁より早くプロ棋士との対戦が行われていました。
       最初の頃はプロ棋士が勝つこともあったのですが、ついに2017年には、将棋の世界のトップである佐藤天彦名人が将棋ソフト「PONANZA(ポナンザ)」に負けます(これで佐藤名人の2戦2敗です)。
       名人位はプロ棋士の頂点ですから、その頂点が負けたという意義を感じてしまいます。

       私は将棋ソフトに関して、少々思い出があり、その辺から話を始めたいと思います。


      ○人工知能による将棋ソフト

       昨年、将棋界は大騒ぎとなりました。
       三浦弘行九段が対局中に、席を外して密かにスマホの将棋ソフトを使ってカンニンングをしたとして、糾弾されたのです。
       話はいきなり逸れますが、こうした不名誉なカンニング疑惑で話題になった将棋界ですが、今年は最年少プロ棋士(現在は14歳の中学3年生)となった藤井聡太四段の快進撃が明るい話題となっています。
       現時点(6月2日)、プロ棋士となって以来、20連勝中と記録を伸ばしており、神谷広志七段の28連勝記録を塗り替えるかもしれないという期待が広がっています。
       将棋界に現れた超大型新人は、マスコミでもたびたび取り上げられているので、耳にされた方も多いと思います。

       カンニングの話題に戻ります。
       カンニング疑惑を掛けられた三浦弘行九段は、将棋界最大規模を誇る竜王戦のタイトルの挑戦権を握っていたにもかかわらず、その権利を剥奪されたうえに、(公式戦に出られない)出場停止処分を受けることになります。三浦九段は、将棋界の名声と立場を一気に失う結果となりました。
       しかしカンニングといっても、密室の部屋の中のことですから、監視カメラで撮影でもしていない限り証拠があるとは言えません。そこで将棋連盟は第三者委員会を設置して、三浦九段がカンニングをしたか検討してもらうことにしたのです。
       結果はシロでした。
       三浦九段がスマホでカンニングしたという(状況)証拠は見つからなかったのです。
       これをうけ、当時の将棋連盟の谷川浩司会長が引責辞任します。そして先日、新たな会長となった佐藤康光会長と三浦九段が記者会見し、三浦九段の公式戦復帰と、慰謝料を払うことで合意したと発表されました(慰謝料の額は非公開)。
       私は当時の週刊誌だったと思いますが、三浦九段のカンニング疑惑の発信元となった現竜王のタイトルを持つ渡辺明竜王と、将棋界の実力者数名が集まって協議した席で、「(三浦九段のカンニング疑惑は)99.9%クロに近いグレー」と判断されたという記事を読んだ記憶があります。
       私は特に三浦九段のファンというわけではないのですが、三浦九段のシロを信じている一人です。
       それゆえ三浦九段に同情したくなります。華やかな世界でトップレベルの活躍をしていながらも、突然足元をすくわれ、奈落の底に落ちていく危険があるんだなあ、と改めて思います。
       本当に、人生何が起こるかわかりません。

       さて前置きが長くなりましたが、将棋界のカンニング疑惑が起こった背景に注目します。
       それは将棋ソフトが、すでにプロの現役のトップ棋士の能力を超える力を持ってしまったということです。
       これがカンニング疑惑が起こった背景です。

       しかし将棋ソフトが世に普及し始めたとき、将棋ソフトが現役のトッププロを凌駕する力を持つとは信じられないことでした。
       当時、トップ棋士として活躍していた米長邦雄九段の言葉が記憶にあります。
       米長邦雄九段は、「将棋ソフトがプロのトップ棋士を超えるのは、当分先のことで、我々が生きている時代にはない」という主旨のことを言っていました。

       ここで、私が初めて将棋ソフトに触れた体験をお話します。
       PC-9801というNEC製のPCが一般に普及してまもない頃、私は将棋ソフトを買ってきて、対局に臨みました。初めてのコンピューター将棋ということで、わくわくしていました。
       私が先手番で1手を指して、将棋ソフトの次の1手を待ったのですが、なかなか指さないのです。
       PCが壊れたかと思ったのですが、なんだかじっと考え込んでいるようです。
       そうして3分程経ってようやく指したのです。私は絶句しました。1手指すのに、毎回3分待つなんて、やってられないと匙を投げました。
       そんなわけで私の将棋ソフト初体験は、2手で私の投了という形で終わりとなりました。
       しかしその後、PCの能力は飛躍的に上がり、将棋ソフトのスピードは格段に早くなりました。私は強そうな将棋ソフトを買ってきては試してみたのですが、いつも将棋ソフトの弱さにがっかりさせられました。普通に対局する限り、私が勝ってしまうのです。面白くないので、将棋ソフトで遊ぶのを止めてしまいました。
       そんな状況でしたから、米長九段が、将棋ソフトがトッププロに勝つなんて、我々の生きている間には起こらないと言ったことに納得するものがありました。米長九段のような実力者が言うのだから、そうなのだろうと思っていたのです。
       しかしAI(人工知能)の研究が急速に進むにつれて、状況は劇的に変化していきます。

       将棋ソフトがディープラーニングという人工知能の手法を使うようになってから、将棋ソフトがプロ棋士に匹敵する能力を持つようになったのです。
       こうした進歩を受けて、将棋界は電王戦というプロ棋士と将棋ソフトの対決を行う大会を企画するようになります。
       米長九段については後日談があります。
       米長九段が現役を引退し、将棋連盟の会長になった後、将棋ソフトとの対決が行われました。
       米長会長は、将棋ソフトのアルゴリズムにない手を指して混乱させようと思ったのか、初手に玉を動かすという奇手を指します。
       しかしそうした試みも将棋ソフトには通じず、結果は米長会長の完敗でした。
       プロ同士の対局だと1手差の、どちらが勝つかわからないハラハラドキドキの展開になることが多いのですが、この対局は将棋ソフトの圧勝でした。
       このとき米長会長は、「我々が生きている間に将棋ソフトがプロを超えることはない」と発言をしたことを、しみじみと後悔したに違いありません。
       人工知能はディープラーニングというアルゴリズムにより、その能力を指数関数的に伸ばすようになったのです。


      ○私と人工知能との出会い

       私は人工知能とちょっと変わった出会いをすることになります。
       私は社会人となって10年ほどした後に、大学院に入学することを決めました。
       自分の生涯の仕事として、当時将来性が見込めそうなCG(コンピューターグラフィックス)を選ぼうと思ったのです。
       CGはこれから確実に需要がある有望な分野に思えたのです。さらに自分には、多少ながらもそうした適性があると思えました。
       事実、私が大学院に入った時期と前後して、スピルバーグ監督の映画「ジャラシックパーク」が公開されます。映画に本格的にCGが使われる先駆けとなった映画です。そしていまや、CGは映画やテレビにおいて、なくてはならないものとなっています。その精度も飛躍的に上がり、本物かCGかわからないくらいです。

       私は入学前にCGを勉強できる研究室の教授に会いに行きました。
       当時マルチメディア研究室と呼んでいたのですが、その教授の説明に、私は道は険しいことを実感せざるを得ませんでした。
       当時CGを含めマルチメディアが有望なことは、誰でも思いつくことでした。院に進学する学部生でも同じことで、マルチメディア研究室は大変な人気で、希望者が大勢いたのです。
       教授は、「やはり現役生を優先せざるを得ないんですよ・・・」と言っていました。
       私のようにいったん社会人になった人間が、後回しになるのは仕方ないことでした。

       そんなわけで私はCGとは無縁の研究室に入ることになったのです。
       その研究室こそ、ディープラーニングを行う人工知能の研究室だったのです。
       そこの教授は私の希望を聞いてくれて、私が独自にCGをやることを認めてくれました。それゆえ研究室の中で、私は周りと全く関係ない分野をやる異端児となってしまいました。
       その研究室の人工知能の研究は、コンピューターでニューラル・ネットワークというアルゴリズムを使って行われていました。
       これは人間の脳のニューロンという機能をコンピュターで模したもので、学習によって精度を高めるという、当時としては画期的なものでした。
       その一方で、私は大学院に通いながら、CGの(夜間の)スクールに行くということをやっていました。
       大学で学べない分を、CGの専門スクールで学ぼうとしたのです。
       そしてCG検定なるものを取って、いざ就職しようとしたのですが、ここで壁にぶち当たります。すでに院を卒業した時点で30代半ばとなっていた私は年齢の壁があることを思い知らされたのです。
       当時は、システムエンジニア35歳定年説がありました。
       頭がついていかないというより、激務の為、体がもたないというのが実際のところだと思います(今はどういう状況なのか知りません)。
       CGの会社の採用担当の人と電話で話したとき、その人は私が30代半ばの年齢と知って、驚いていました。「そんな歳なんですか・・・」という言葉が突き刺さりました。
       無理もありません。
       CGをやろうというのは、10代後半から20代前半が当たり前ですから、私はそろそろ引退を考えるような年齢です。
       いろいろ考えたあげく、CGは将来性有望だが、私は年齢的に実務が勤まらないだろうという結論に達しました。生来、体力的に自信がない私が、これから激務の分野は無理だろうと考えたのです。
       院の受験勉強に1年と、院生2年の計3年を費やし、院の学費とCG専門スクールの学費で数百万円を使ったわけですが、今の私に何の役にも立っていません。
       傍から見たら、壮大な人生の無駄と言われてしまうのでしょう。
       でもいいんです。
       たぶんこれも、私にとって必要な経験だったのだろう・・・、と思うことにしました。


      ○AIによる産業革命

       せっかく人工知能に関する記事を書いているのですから、少しは理論的な面もフォローしたいと思います。
       難しそうな数式を使わず、誰でも理解できるような文章ということで、吉田繁治さんの本から紹介させていただきます。
       『財政破産からAI産業革命へ』(吉田繁治著、PHP)から抜粋します。


       ・・・<『財政破産からAI産業革命へ』、p381~p385から抜粋開始>・・・

       ◆画像認識におけるニューラルネットワークの方法

       人の脳は、ニューロン(神経細胞)をシナプスがつなぐネットワークです。1個のトランジスタをニューロンとしたとき、それを結ぶ回路(配線)がシナプス。人の脳では、シナプスが伸びてつながったとき、記憶ができます。切れたときは忘却でしょう。
       ニューロンが、他のニューロンから信号を受け取って、信号が一定量(閾値)の臨界点を超えて興奮すると、シナプスに信号を伝えるというのが、脳の物理的な働きです。ニューロンは、脳全体に千数百億個あります。1個のニューロンには、数万個のシナプス(大きさは1ミクロン)がつながっています。地球全体のインターネットWeb網のイメージです。携帯電話を入れれば、世界で30億のPCがつながっています。この地球全体のインターネット網が、1人の人間の脳である感じです。
       電気回路では、閾値を超えると1になり、閾値未満のときは0の信号を出力すると置き換えることができます。出力が1と0ですから、コンピュータのスイッチ回路で模倣できるのです。信号の強度が肝心であり、強度の違いが情報です。

       ・・・<中略>・・・

       たくさんのデータ(ビッグ・データ)を使うので、ディープと言います。100万件の手書き数字をひたすら読ませ、正解を教え込む。人間も、はじめて数字を書いてから、誤りなく認識できるには、幼稚園の数年をかけています。
       学習が一定値を超えたAIは、手書き数字を人間よりはるかに速く判断します。
       新しく見た数字の判断は、学習が終わった結果のニューラル・ネットを使う「予測フェーズ」です。予測という理由は、識別の対象になる新しい手書き数字は、AIにとっては、学習結果を使って未来を予測することだからです。
       AIが認識を間違えることもあるのは、過去の画素の重みのデータに基づく、確率的な予測であるためです。人間にも、読み間違える手書き数字があります。
       人間のあらゆる判断は、実は予測です。この食べ物がおいしいかどうか、過去のおいしいものの経験(学習結果)に照らし、ほぼ70%や80%以上合致すれば、おいしいと判断しています。これが予測です。以上が、AIの脳に相当するニューラル・ネットの構造です。

       特徴量の自動決定がディープ・ラーニングの特徴

       ◆機械学習で難問だったこと

       年収と関係がある要素を考え、集めるとします。性別、年齢、学歴、職業、会社での役職、居住地域、好きな色、好きな食べ物、誕生日……などです。年収とこれらの特徴量の関係は、「多変量解析の方程式」で表せるでしょう。

       ◆特徴量の数値化

       年収=性別×a+年齢×b+学歴×c+職業×d+役職×e+居住地×f+好きな色×g+好きな食べもの×h+誕生日×iなどです……。
       このa、b、c、d……を特徴量と言っています。性別、年齢、学歴、職業、役職は個人年収との関係が深いでしょう。関係の深さは、特徴量が大きいことを意味します。好きな色や食べ物などの程度関係があるでしょうか。関係がないように思えます。
       ディープ・ラーニングの前の機械学習の段階(1990年代まで)では、この特徴量を人が判断して入れていたのです。ここがAIの難関になっていました。
       まだ人間が最適プログラムを作っていたエキスパート・システムに似ていたのです。ディープ・ラーニングではAIがこの特徴量を自己修正して、どんどん正確になっていきます。
       人間の、対象の識別と論理は特徴量をもとにしています。顔が左右対称な人には、仲間由紀恵のような美人が多いというのも、左右対称という要素と美人という結果の、相関関係による論理的思考からです。
       美人=20%×左右対称+18%×やせ形+15%×切れ長な目+13%×すっきりした鼻+10%×小顔でしょうか?(違うかな……)
       芸術の美などはどうでしょうか。美の要素を挙げるのが難しそうです。ダピンチ、ゴッホ、セザンヌ、ピカソ、藤田嗣治、伊藤若沖は、どれがより高次元の美か。

       ◆ディープ・ラーニングは多階層のニューラル・ネットで、特徴量を自動生成する

       ディープ・ラーニングの優れた点は、特徴量を、学習を通じて自動生成し成長する点です。
      簡単なディープ・ラーニングは冒頭の「自走式の模型自動車」です。
       カメラが受け取った画像情報から障害物の特徴豊をつかみ避ける、ハンドリングをする試行錯誤を繰り返して、自分の経験で、障害物を避けることができるように賢くなっていく。
       AIの将棋や碁では、1局1秒以内で勝敗までの自己対戦を繰り返し、数カ月も動かすと強くなる。どの駒の配置が最終的な勝ちになるのか、特徴量を強化し続けるからです。
       グーグルのアルファ碁は1局を0.4秒で打ち終わり、その自己対局から、数カ月で3000万局の棋譜を蓄えたといいます。人間なら、1日に10局打っても8220年かかります。このAIの碁や将棋は、動かしていれば強くなり続けます。
       2017年には、人間は勝てないでしょう。将棋や碁でも、ニューラルネットから指令で機械的に動くロボット部分を入れれば、自動走行車と同じです。
       以上は、人の代わりに働くロボットを、作ることができるということです。AIが産業過程に普及すれば、日本を先頭に、世界を襲う高齢化による生産年齢人口の減少は経済成長と無関係になります。欧州や米国のように移民に頼らずとも、働く人口を増やせるからです。
       わが国の2020年代に、現在は0%成長の平均所得に、年率3%くらいでの成長をもたらすでしょう。上位10%グループ(500万人)の所得増加は年率10%以上でしょう。年10%の所得増が7年続くと2倍。1960年代の池田内閣のころ実現したことです。

       ・・・<抜粋終了>・・・


       私が入学したのは、まさにこのニューラルネットワークの研究室だったのです。
       もし教授が私に「君にはCGではなく、ニューラルネットの研究をしてもらいたい」と言っていたらどうなったでしょうか。
       いまの、地位も名誉もお金もない、ただのうらぶれおじさんではなく、将来の産業革命を起こす花形の分野で、充実した日々を送っていたでしょうか。
       まあ、たぶん、それはないと思います。
       生来、体力的に自信がない私ですから、途中で挫折して、やっぱりただのうらぶれおじさんをやっていることでしょう。


      (2017年6月2日)
以上は「本山よろず屋本舗」より
人工知能は今後ますます進歩することでしょう。それを使う人間次第で良くも悪くにもなります。                                        以上

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