人工知能パート1
ご存知、AI（人工知能）。
AIの持つ影響力は計り知れません。
今、あらゆる分野で飛躍的に活用方法が広がってきています。
今回はAI（人工知能）についてお伝えします！
人工知能とは
昨今、ニュースなど話題になっているAI（人工知能）。
AIとは「Artificial Intelligence」の頭文字を取った言葉で、日本語では「人工知能」と訳されます。
人間の使う自然言語を理解したり、論理的な推論を行ったり、経験から学習したりするコンピュータプログラムなどのことを指します。
つまり、「コンピュータが知的な作業を行う技術」に当たります。
将棋の世界ではすでに人間越え！
この人工知能がすでに人間越えしている事実は、ニュースなどでもご覧になっているかと思います。
特に将棋の世界で一躍有名となりました。
なかでも有名なのは、2017年4月の「電王戦」。
将棋界最高峰の当時29歳の佐藤天彦名人に挑んだのが、人工知能「ポナンザ」。
佐藤天彦名人はレジェンド羽生善治を破った天才プロ棋士です。
一方、人工知能のポナンザは東大卒の天才プログラマー、当時31歳の山本一成氏が生み出しました。
結果は、4勝1敗で「ポナンザ」勝利。
もう、既に将棋の世界では人間はAI（人工知能）に太刀打ちできなくなってきています。
AIの強さのヒミツとは？
では、なぜ人工知能はこれほどまでに強いのでしょうか。
その理由の一つに「機械学習」があります。
機械学習とは、人工知能が「自らが学ぶ」技術。
ポナンザはプロ棋士の過去20年にわたる「5万局」にも及ぶデータを読み込ませ、自ら分析・解析を繰り返し、勝利の方程式を創造してきたと言われています。
この「5万局」という膨大な数字はどのようなものでしょうか。
例えば、人間が1日に1局、1年で360局、仮に100年継続したと仮定しても、3.6万局にしかなりません。
人間が一生将棋をしていても、この5万局には及ばない数字を解析、分析をしている技術、と言えそうです。
AIは、膨大なデータを分析し「最適解」を導き出しています。
AIは囲碁の世界でも人間越え！
このAIの大躍進は将棋界に限ったことではありません。
囲碁の世界でも同様です。
2016年1月、人工知能「AlphaGo」が世界最強の韓国イ・セドル九段棋士に4勝1敗で勝利。
続いて、2017年5月、囲碁世界レーティング1位、中国の柯潔（カ・ケツ）九段に3連勝で圧勝しています。
囲碁の世界でもすでにAIは人間越えしている状況となっています。
AIさらなる進化
このように将棋の世界、囲碁の世界でAIの知名度は一気に高まりました。
AIは、さらなる目覚ましい発展を遂げてきています。
それが「ディープラーニング（深層学習）」という技術です。
ディープラーニング（深層学習）とは、「分けるための軸を自分で見つけることができる」ものを指します。
以下、わかりやすくご説明いたします。
私たちは「犬」を一目見ただけで「犬」だと判断できます。
人間にとっては当たり前のことですが、AIには「犬」というものの「特徴」を覚えさせる必要があります。
「どの部分」が犬と判断できる「特徴」なのかを識別させ、その特徴を元に認識した総体が「犬」であると理解させます。
これまで人工知能は、この「特徴とは何か」を人の手でプログラムし、認識させる必要がありました。
つまり「特徴とは何か」という部分を、自ら学習できないことがAIの最大の壁でもありました。
しかし、このディープラーニング（深層学習）は、高度に多層の特徴分類が連携し推測することができる技術。
「特徴とは何か」を推測し、「特徴とは何か」を自分で見つけ出すことができる技術となります。
つまり、人間が介在することなく「学ぶべきものは何か」を自ら理解できる、このようなブレイクスルーを達成した技術と言えるのかもしれません。
人工知能のレベル4段階
このディープランニーグが、今までのAIとどのように異なるのか、レベル別にご紹介いたします。
以下、人工知能のレベル4段階です。
【人工知能のレベル4段階】
Lv1：入力したことだけ
単純な制御プログラムのことです。
ここ数年前まで、私たちが一般的に生活に使っていた家電製品のことです。
入力したプログラムが、そのまま実行しているだけ。
マイコン制御のエアコンや洗濯機などです。
会社組織で例えると、パート・アルバイト、派遣社員などが該当するのかもしれません。
Lv2：ルールを理解して判断する
古典的なAIレベル。
ルールや仕組みを理解し、簡易的判断を実施することができます。
将棋のプログラムや掃除機ロボットなどです。
会社組織で例えると、一般社員に該当するかもしれません。
Lv3：ルールを改善し、より良い判断をする
機械学習を取り入れたAI。
事前に学習した対応パターンや、人が設計した特徴量を使い、学習していくものを指します。
具体的には、検索エンジンやビッグデータ分析に使われています。
会社組織で例えると、係長や課長に該当するかもしれません。
Lv4：自分で判断基準を設計し、判断できる
ディープラーニング（深層学習）を取り入れたAI。
最新の研究レベル段階です。
プログラム自体が大量のデータのインプットと特徴量抽出を繰り返し、「特徴量」の学習を自ら行います。
現在、最新将棋AIや顔画像認識、天気予報などにも使われ始めています。
会社組織で例えると、経営層に該当するかもしれません。
パート2に続く
著者：嵐
元東証一部上場企業のベンチャーキャピタリスト。
主に国内アーリーベンチャー企業に対し発掘、支援に従事。
多くのベンチャー企業経営者と面談、新技術や新サービス分野に強み。
