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切磋琢磨する人工知能 ~普段何気なく使うコンピュータの進化~

切磋琢磨する人工知能 ~普段何気なく使うコンピュータの進化~ 文化
切磋琢磨する人工知能 ~普段何気なく使うコンピュータの進化~

 

人工知能で車の自動運転をする。人工知能が強い将棋を指す。人工知能が技術の一端を担うようになり、20世紀では思いもよらなかったことが、現実になっています。

そして、人工知能同士が切磋琢磨して、その技術を磨く。そんなSFの物語だった事が、少しずつ実現しています。今回は、最近の発展が目覚ましい、人工知能をテーマとしてお届けします。

 

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人工知能とは

10年くらい前であれば、外国語の翻訳や将棋を指すプログラムを人工知能とは呼ばないことがほとんどでした。私たちが人工知能と呼ぶものは、今までのものとどう違うのでしょうか? 1つは、人工知能は問題と答えのペアを教えて、賢くする作業が必要です。

「画像を入力して、これはネコだ、と入力する」それがまるで、子供にものごとを教えるように見えるため、「学習」と表現します。もう1つは、作業を手分けしてたくさんの計算機を同時に使います。最近のパソコンや、スマートフォンであっても、デュアルコア、クアッドコアというように、2つ、4つと複数の計算機を持ちます。

人工知能は、計算機を数千や数万というレベルで、同時に使えるように設計がされています。 私たち人間から見ればとても難しく思えることも、作業を分担して素早く計算してしまうのです。

人工知能はどうして強力なのか

今までのプログラムは、パソコンが何でもできるように作られているので、様々な機能を提供できます。チャット、メール、音楽鑑賞と、普段使っている機能も、パソコンの万能さで実現しています。従来のパソコンはとても懐が深く作られています。

一方で、人工知能は何でもできるわけではありません。「画像がネコであることを学習する」のは、画像をバラバラにして、調べる作業を手分けして、教えてもらった答えと比べます。 画像は4等分など分割しやすいので、手分けがしやすいです。

「ネコ」というのも、「ネコでない」場合と白黒はっきりつくので、人工知能に教えやすいです。ですが、「楽譜を演奏することを学習する」のはとても難しいです。楽譜は、画像よりはどのように分割すればいいのかがわかりづらいものです。そして演奏というのは、テンポや強弱なども含めれば、白黒はっきりつかないため、人工知能には教えづらいものとなります。

普段、パソコンやスマートフォンを使っている私たちには「万能でない人工知能」は不思議に見える事もありますが、これは計算の効率を求めた結果です。人工知能は、パソコンの万能さをあきらめるのと引き換えに、数千数万という作業の分担を実現します。そして、大量の計算機を同時に使い、圧倒的な計算力で強力な機能を提供するのです。

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切磋琢磨する人工知能

人工知能は万能ではありません。しかし、うまく複数の人工知能に役割を持たせると、お互いが切磋琢磨するように振舞います。1つの例として、ジェネレイティブ・アドバーザリアル・ネットと呼ばれ、名前の通り、生成して敵対する、つまり、生成する人工知能とその結果を添削する人工知能を使い、お互いを鍛えあう例を紹介します。
役割をわかりやすくするため、生成する人工知能を「根性のある作家」、添削する人工知能を「意地悪な添削者」とします。人工知能にネコの絵を描かせようとします。

「根性のある作家」は、「アメリカンショートヘアの横姿」という指示とお手本を渡され、絵を書きます。ネコの絵を描くので「マンチカンの正面顔」「ペルシャの跳んでいる姿」など、一生懸命学習します。そして、「意地悪な添削者」はお手本と「根性のある作家」の書いた絵を比べて、違う部分を指摘できるように学習します。「意地悪な添削者」は学習したあと「根性のある作家」にお手本との違いを指摘します。

「このアメリカンショートヘア、耳の尖り方が違うから、アメリカンショートヘアとは言えないでしょう?」のように。「根性のある作家」はその指摘に応えるべく、再び指示とお手本で学習します。「意地悪な添削者」はお手本とその結果比べて、再び「このマンチカン、顔が縦に長すぎます」。

片方の人工知能がミスを指摘し、片方の人工知能がそれを乗り越えるということを繰り返すことで、従来のプログラムよりはるかに強力な性能を得ることができます。有名なものではAlphaGoがあります。今回紹介した方法とは別のものを用いますが、考え方としては似たものです。 自分自身と対戦することで、欠点を克服していくのです。そのAlphaGoの実力は、プロ棋士を圧倒するレベルを達成しています。

いかがでしたか?
人工知能は発展が目覚ましい、開発や研究が盛んにされている分野です。今では複数の計算機を持つパソコンやスマートフォンも値段も下がり、これからはさらに人工知能の強力さを見かける機会を目の当たりにすることとなりそうです。
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