アメリカで働く 技術士(機械部門)タカジロウのブログ(和僑エンジニアへの道)

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【679】弱いAIと強いAI

   

 

今日は、

『弱いAIと強いAI』

というテーマで書きたいと思います。

年末年始の休みを利用して、

「AIの衝撃」という本を読みました。

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その中で「弱いAI」と「強いAI

について書かれていまして、

興味深かったので記したいと思います。

皆さんは、そもそもAIに

「弱いAI」と「強いAI」があるのを

ご存知でしたでしょうか?

私自身、何となくは感じていたものの、

うまく言語化できておらず、

この本を読んだことで腹落ちできました。

弱いAIとは

この本では「弱いAI」は、機械学習

という技術を基盤として機械が

ビックデータを解析し、

そこから「モデル」と呼ばれる、

ある種のパターン(規則性、法則性、類似性など)

を導き出します。

この中身とは一つの数式で表すことができ、

この式に変数を代入していき、

何度も計算を繰り返し、

最終的に収束した結果が、

パターンということになります。

よって、弱いAI(現代のAI)は、

一種の数値計算、つまり数学とか

統計学の手法と言うことができるようです。

もう少し具体例で説明すると

この本では、このことを不動産物件

の価格予想を事例に

以下のように説明していました。

不動産の価格を左右する要素としては、

この物件の「床面積」や「築年数」、

「最寄駅からの距離」など基本的なものから、

「買い物に便利な立地条件」や

公園や学校など周辺の住環境」など

間接的なものまでいくつもあります。

これらが問題の変数に当たります。

従来は、これらの変数を

データサイエンティスト、

つまり人間が指定していました。

これに基づいて、機械学習システムが

大量の不動産データを分析することで

物件価格を予想していたのです。

というように、「弱いAI」とは、

機械学習の技術を元に、ある程度、

人間が手助けをしてデータ分析し、

答えに辿り着くというものです

強いAI

これに対し、「強いAI」とは、

人間と言う教師の助けがなくても、

自分で勝手に大量のデータから何かを学び、

ある問題を解く上で、何が本質的に重要な

ポイント(変数)であるかを、

システム自身が探し出し、答えを導き出します。

これを可能にする技術は、

ディープラーニングと呼ばれています。

そしてこのディープラーニングは、

人間の脳の仕組みを参考にしているようです。

このように、人間がロボットや

コンピューターに何らかのルールや変数など

を教えなくても、彼ら自身が問題を解く上で

重要なことに気付く、

つまりディープラーニングにより

単なる機械学習の手段という枠組みを超え、

人間のような汎用的知性を持つ

最初のAIになる可能性があると

待が高まっているようです。

ここ最近ではAIという言葉を

聞かない日はないぐらいに

なってきましたが、

AIと言葉の定義を

もう少し深彫りしてみると、

現代においては、「弱いAI」と「強いAI」

といった2つに分けることができるようです。

この本の中には、まだまだ気になる事が

書かれており、またご紹介したいと思いますが、

まずはAIを勉強するにはお勧めの本だと

言えると思います。

最後までお読み頂きありがとうございます。

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■今日のまとめ

・現代のAIには弱いAIと強いAIがある

・弱いAIとは、機械学習の技術を使い、
人間の助けを得てデータ分析、パターン導出をする
逆に強いAIとは人間の助けを借りずに
ディープラーニングの技術を使い、
自ら大量のデータから何かを学び、答えを導出する

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【近況報告】

明日から仕事はじめです。
とうこともあり、家族から時間をもらい
図書館にこもって、
明日の打合せの準備などをしていました。

【技術士タカジロウ 本日の第二領域活動】

・英語学習

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