どうも、カタミチです。
さて今日は、G検定のテキストである「ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版」(以降、『当書』)の内容を勉強していきたいと思います。
当書は全7章+Appendixで構成されているんですが、まぁ、順番通り第1章から見ていくことにしましょうかね。第1章は「人工知能(AI)とは」というタイトルになっており、節で2つに別れています。
「人工知能とは？」って言う話は、既に何度か勉強してきましたので、これまでの勉強内容との違いに注目しつつ見ていきますかねー。また、「人工知能研究の歴史」についても、断片的には触れてきましたので全く知らないってことはないでしょう、きっと。
では…Here we go！
1-1. 人工知能(AI)とは
人工知能とは？という問いについて以前の回でも取り上げた際、専門家の中でも明確な定義が無い、という話でした。このことは、当書でも同様の認識のようでしたが、その理由に触れている部分があり、参考になりました。
大多数の研究者の中で意見が一致している部分は…
「人工知能」が、推論、認識、判断など、人間と同じ知的な処理能力を持つ機械(情報処理システム)であるという点
であるものの…
そもそも「知性」や「知能」自体の定義がないため、「人間と同じ知的な処理能力」の解釈が、研究者によってことなるから
ということで、正確に定義しようとすると「知性」「知能」について定義する必要があるという論調です。
…なるほど。「知性・知能とはなんぞや？」って話ですね。なんだか哲学の匂いがする話になってしまいます。これは確かに定義が難しい。
そのうえで『エージェントアプローチ人工知能』という本の中で人工知能をレベル別に分類したものがあるということで紹介されています。
レベル1：シンプルな制御プログラム
レベル2：古典的な人工知能
レベル3：機械学習を取り入れた人工知能
レベル4：ディープラーニングを取り入れた人工知能
AIと機械学習とディープラーニングが入れ子関係にあることは以前の記事でも触れました(↓概念図再掲)
ここでレベル4と言っているものは、図で言うと濃い青で示している部分にあたり、少し薄い青がレベル3。さらに薄い青がレベル2ということですかね。レベル1は…その外側でしょうか。そもそもレベル1が人工知能と呼べるのかどうか怪しいですが、無理やり理解しようとすると、以前AIとRPAとを比較した記事で書いたところの「ルールエンジンを使った段階」というあたりになるでしょうかね。
しかし、ディープラーニングを取り入れた人工知能というものが最高のレベル4で定義されているということは、今学ぶべき価値が高いのはやはりこのレベル4の地点…ということになりますかね。
また興味深かったのは、人間特有の知能であると思っていたものが、その原理が分かって機械で実現できてしまうと、「それは知能ではない」と思いたくなる人間心理があるようです。
確かにあるかもなぁ、という気がしますね。「そんなところで機械と張り合ってもしゃあないやん…」とは思いますが、この人間心理が存在することも、人工知能を明確に定義できない理由のひとつなのかもしれないですね。
ちなみにこの心理、「AI効果」って言うらしいです。
1-2. 人工知能研究の歴史
さて、次に歴史です。これも以前の記事で少し触れましたが、当書で書かれているAIの歴史はこんな感じでした。
1946年：世界初の汎用コンピュータ(ENIAC)の誕生
1956年：「人工知能」という言葉が初めて使用される
1950年代後半〜1960年代：第1次AIブーム
1980年代：第2次AIブーム
2010年〜：第3次AIブーム
世界初の汎用コンピュータの誕生に触れられている点は新たな収穫でした。確かに、コンピュータのデータ処理能力の進歩と切っても切り離せない分野なので、コンピュータの進化の歴史も横目に見ておく必要がありそうです。そういう意味では、「量子コンピュータ」の研究の進展にもアンテナを張っておく必要がありそうですかねー。
人工知能という言葉が生まれてからは、第1次、第2次とブームが来て、そして2010年から第3次ブームが始まる…という流れですね。ん？第3次ブームって、2012年の「Googleの猫」からじゃないの？(AIが騒がれ出したキッカケ「Googleの猫」 - まったりAI勉強記)
若干の疑問は残りますが、まぁいいかぁ…。
第3次ブームは既に終わったのか？という疑問には答えてくれませんでしたが、第3次AIブームを引き起こしたのが機械学習・ディープラーニングであるという点は、以前調べたものと一致していますね。
ということで
どうやら、第1章はここまでのようです。ここ1週間で調べてきたことのおさらいのような内容だったので、逆に言うと最初からG検定で勉強しておけば効率良く理解できたかもしれませんね。第2章以降も頑張って勉強していきたいと思います。
ではまた。
勉強に使ってる書籍はこちら↓
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版
