人工知能は人間を超えるか

 

将来実現されるかもしれない人工知能のことを考えると、いくつもの疑問が湧く。

人工知能が実現したとき、それはどのような動作原理によるものなのだろうか。人間の知能はどのような仕組みだと理解されるのだろうか。自分が見ているこの世界やこの認識は、はたして何らかの方法で説明可能なのだろうか。自分が見ている以外の世界や認識は存在するのだろうか。自らの理解の方法が、自らの理解の限界をどのように規定しているのだろうか。まだ見ぬ人工知能は、それを簡単に打ち破り、さも当たり前のように、われわれにその事実を語りかけるのだろうか。

著者があとがきに記しているとおり、現時点では「人間の思考を機械で再現する」という意味の人工知能は実現していない。むしろ「作り出せること」と「理解すること」がある意味で等価だとすると、人工知能を実現できる日はそれ程簡単に訪れないだろうことは容易に思い起こされる。

にも拘わらず、近年のAIブームは取り組むだけの価値のある進歩であり、それは、高次元データから有用な特徴量を導く手法が見出されたことによると著者は主張する。

本書で示される推論と探索(第一次ブーム)と、エキスパートシステム(第二次ブーム)は、自分の学生時代にも既に過去のものとなっていた。2000年代初めは機械学習のキーワードの下、パラメトリック統計学に対して柔軟な関数近似能力を持つが「次元の呪い」には打ち勝てないニューラルネットワークの発見的なアルゴリズムに対して、SVMベイズ手法が一つの道筋になるかと期待が高まる時代だったと理解している。

問題は、高次元の表現ではなく特徴量抽出が手順化されていないことだった。一つの答えが深層学習によって示された今、機械学習・深層学習という第三次ブームをブームと幻滅で終わらせてはならないという著者の想いを感じられた。