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MUFG Innovation Hubより

AIを知るための4つの類型 「特化型」と「汎用型」、「強い」と「弱い」

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(写真=PIXTA)

人工知能(AI)という言葉からは、ロボットが人間の代わりに作業を行うという漠然としたイメージが浮かぶかもしれない。ただ、一口にAIと言っても、開発段階はさまざまで、それぞれの特性を正しく理解しなければならない。

AIは、次世代のビジネスの成長エンジンとして注目を集めている。その証拠として、米IT大手GoogleがAIを支える技術である機械学習の取り扱いに長けたデータセンターを東京に開設したほか、ソフトバンクグループもAI技術の買収に意欲を示している。

そこで今回は、AIをよりよく理解するために、4つに分類してそれぞれの特性に迫る。

「特化型のAI」と「汎用型のAI」

AIは、用途に基づいて大きく分けて、「特化型」と「汎用型」の2種類がある。

特化型AIは、特定の決まった作業を遂行するためのもので、自動運転技術や画像認識、将棋・チェス、人との会話など、一つの機能に専門化して稼働するものだ。特化型AIの典型例は、韓国のプロ棋士との対局で勝利を収めて話題を呼んだ、Googleがディープラーニングを活用して開発した人工知能「AlphaGo(アルファ碁)」だ。

囲碁は打ち方が10の360乗通りも存在するとも言われ、その天文学的なゲーム進行のパターンはチェスと比較しても桁違いに多い。そのため「AIが囲碁で人間を上回るのは10年先だ」と予測されていた中での勝利に、世界が驚いた。

囲碁のような複雑なゲームでも、人間をも打ち負かす存在までに発展してきた特化型AIだが、その能力はアルファ碁なら囲碁の分野に限られ、それ以外の能力は兼ね備えていないのだ。つまり、囲碁の能力をチェスなどに応用することはできない。AIの研究の大部分はこの特化型に集中しており、ビジネスなど社会に浸透しつつあるAIの多くはこの特化型だ。

汎用型AIは、特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているとされる。プログラミングされた特定の機能以外にも、自身の能力を応用して対応できるとされる。

同型のAIに情報をインプットすると、それを基にして状況に合わせてさまざまな動きを自律的に実施できる、十分に広い適用範囲と、一般化力を持つという。特定のタスクのみを行う特化型とは質的に大きく異なり、研究・開発の方向性も同じとは決して言えない。ただ、実用化にはまだまだ課題も多い。

「強いAI」と「弱いAI」

AIは特化型と汎用型のほか、しばしば「強いAI」と「弱いAI」という類型化もされる。AIが備える機能やその高度さによる分類で、AIがどれだけ人間の精神を模倣するかという区分だとも言えそうだ。

具体的には、人間のような意識をAIで再現できるかが一つの大きな基準だ。つまり、人間のようにものごとを認識し、人のように仕事を行う、あたかも人間のような自意識を備えているAIが「強いAI」と言われる。わかりやすく言えば、SF映画やアニメの世界に登場するAIのような存在であり、多くの人がAIに対して抱くイメージかもしれない。

それに対して「弱いAI」は、人間のような自意識を備えていないものだ。代わりに人間の知能の一部を代替するが、あくまで「機械的」な存在だ。人の自意識を含めた全認知能力を必要とする事柄は行えず、限られた知性的な処理だけを行えるということだ。

汎用型AIの誕生は遠い未来か?

アルファ碁が人間を打ち負かしたように、AIが人間に取って代わり雇用などが奪われるのではと危惧している人もいるだろう。確かに、特化型AIではすでに人間の能力を上回るAIが登場し、人よりも効率的に作業を行えるのも事実だ。

広い適用範囲と一般化力を持つAIの誕生は、1956年にAIという言葉が登場して以来の「悲願」である。しかし、実用化までにはまだ長い道のりが待ち受けていそうだ。

最近では、国立情報学研究所などはAI「東ロボくん」を開発し、AIによる東京大学の入試合格を目指してきた。しかし2016年、東大合格を断念することが発表された。国語の問題などで、問題文を理解する読解力に限界があるとのことだ。

この東ロボくんの開発が直面したような課題を、一つひとつ乗り越えていくことが、汎用型AIの実現には必要だと言えるだろう。

AIが人類全体の知能を超えるシンギュラリティは、2045年に来るのではないかとの予測もある。AI開発がそれまでにどれだけ拡大していくのか、注視する必要がありそうだ。(提供:MUFG Innovation Hub

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