AIの現状と課題!人工知能はまだまだ〇〇が苦手なんです

AI(人工知能)ロボットのイメージ

近頃、AI(人工知能)が人間を超えたというニュースを、至る所で耳にすることが増えましたよね。例えば、AI(人工知能)がプロ棋士に勝利した、画像診断においてベテラン医師を圧倒的に超えるスピードと精度の結果を出したなど、驚く出来事ばかりです。私はそうしたAI(人工知能)の可能性にワクワクと期待を募らせています。

一方、こうしたニュースが目立つあまり、AI(人工知能)を万能のツールのように思ってしまいがちですが、AI(人工知能)にはまだまた実現が難しく課題となることがいくつもあります

そこで今回は、現状のAI(人工知能)の課題について、「AI(人工知能)は○○が苦手なんです」形式でお伝えしていきます!

ちなみに、私は朝の通勤ラッシュが苦手なんです〜 (^^)それでは早速見ていきましょう!!

AI(人工知能)は、データが少ない問題に取り組むことが苦手なんです

AI(人工知能)が学習するデータのイメージ
私たちは小学生だったころ、何度も足し算や掛け算などの計算問題に取り組みましたよね。何度も学習を通じて、だんだんと計算力を身につけていきました。

AI(人工知能)も、私たちと同じように学習するための教材(データ)が必要で、そのデータ無しには実用的なAI(人工知能)は生まれないんです。しかもAI(人工知能)は、学習するためにたくさんのデータを必要とします

例えば、グーグルは2012年に猫を認識するAI(人工知能)を開発した、と発表し世間を騒がせましたが、このAI(人工知能)は1000万枚という量のデータを学習して誕生しました。

逆に、このように大量のデータを準備できなければ、実用的なレベルでのAI(人工知能)を生み出すことは困難です。

このように、AI(人工知能)は、学習に用いることのできるデータが少ない場合には十分に学習できないため、データが少ない問題に取り組むことを苦手としています。

AI(人工知能)は、学習したこと以外を実行するのが苦手なんです

AI(人工知能)のイメージ
前述したように、有効活用できるAI(人工知能)を作るためには、大量のデータを必要とします。それはつまり、現時点では、学んだことしかAI(人工知能)は応用がきかないということでもあります。

例えば、受験勉強を思い出してみましょう。高校や大学に合格するためには、過去問でしっかり学習しておく必要がありますよね。ただ、過去問だけを学習しすぎるのは好ましくありません。なぜなら、過去問を何度も解いてもあくまで過去問に得意になるだけで、全く新しい問題が出た場合には対処できないからです。

これと同じように、AI(人工知能)の課題として、学習したこと以外を処理することが困難であることが挙げられます。

AI(人工知能)は、言葉の意味、概念を理解して解釈することが苦手なんです

聞か猿、見猿、言わ猿のイメージ
熊本県のPRマスコットキャラクターに「くまモン」がいますが、おそらく多くの方がたとえ初見でも、「ああ、熊本とクマを合わせたキャラクターだな」とすぐに解釈できることでしょう。

しかし、現在のAI(人工知能)には、これができず課題となっています。なぜなら、AI(人工知能)の場合、言葉の意味や概念がわからないため、これまで世界に存在していなかったものを受け入れ、解釈することが困難だからです。

人間のように持っている知識や情報を用いて、解釈するということが現在AI(人工知能)の課題となっています。

AI(人工知能)は、倫理的な(常識的な)判断が苦手なんです

倫理観を持たないAI(人工知能)ロボットのイメージ
2015年に、AI(人工知能)を実装したグーグルの画像認識システムが、肌の黒い人をゴリラとタグ付けして問題になった出来事をご存知の方もいるかもしれません。

この出来事は、AI(人工知能)の実装者に決して悪意があった訳ではありませんし、倫理観を持つ人間であれば、こうした間違いは絶対にしませんよね。このような自動的に画像を識別して整理してくれる、人間にとって実用的なAI(人工知能)でさえも、倫理的に問題となる行動を起こす危険があります。AI(人工知能)は善意も悪意も持ちません。

また、数年以内にAI(人工知能)を搭載したロボット兵器が開発される見込みも立っており、AI(人工知能)がもたらす影響や倫理的配慮について、現在世界中で真剣に議論されています。

AI(人工知能)は、自ら問いを立てることが苦手なんです

問いや疑問を連想させるイメージ

AI(人工知能)を使って何をするのか、どのような課題を解決すべきかは、人間が設定しなければなりません。

AI(人工知能)が自発的に、課題や問いを立てることは困難です。というのも、そもそも課題や問いというのは、「こんな風になったらいいな」という欲求に基づいて設定するものであり、現在そうした人間の欲求を理解できるようなAI(人工知能)は存在しないからです。

もちろん、現在のAI(人工知能)でも渡されたデータに基づいて、どのような課題がありそうかを見つける、ということはできるかもしれません。

ただ、その見つけた課題が本当に解決すべきかどうか、本当に価値ある問題設定(問い)なのかどうか、という点については、欲求を持つ人間にしか判断できないのです。

 

さて、今回はAI(人工知能)が課題としている、苦手なことについてお伝えしてきました。改めておさらいしてみましょう。

・データが少ない問題に取り組むこと
・学習したこと以外を実行すること
・言葉の意味、概念を理解して解釈すること
・倫理的な(常識的な)判断をすること
・自ら問いを立てること

ここ数年、AI(人工知能)の進化には目を見張るものがありますが、まだまだAI(人工知能)には苦手とする課題があることがわかりましたよね。現在注目されているAI(人工知能)の輝かしい成果は、大きく言えば、画像認識や音声認識、対話応答といった特定の領域に留まっているのです。

人間誰しも苦手なことがあるように、AI(人工知能)も苦手とする課題を持っています。

AI(人工知能)の課題を知った今、ほんの少しだけAI(人工知能)との距離間が縮まったのではないでしょうか。同じように私たちは、相手のできないことや苦手なことを知ることを通じて、その人の魅力や人間らしさを感じていくものですよね。

できない自分や苦手をさらけ出すのは中々難しいものですが、進んでさらけ出していきたいと思う今日この頃です。

今回記事の執筆を担当した私(つちひろ)の場合は、相手の依頼を断ることが苦手なんです〜汗

記事の執筆者の画像

参照元 人工知能にできること、できないこと
進化が加速する人工知能が、2018年に克服すべき「5つの課題」
「問い」の中にこそ人間の力がある 羽生善治さんが見た人工知能の世界
グーグルの画像認識システムは、まだ「ゴリラ問題」を解決できていない──見えてきた「機械学習の課題」
猫を認識できるGoogleの巨大頭脳

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つちひろ
小中とかつて囲碁に熱中していた私は、アルファ碁のニュースに衝撃を受け、AIの可能性に心踊らせました。AIエンジニアになるべく前職を辞め(プログラミングしたことない 汗)、今はご縁いただいてAIZINEの執筆をしながらAIプログラミングを学ぶ日々。

毎週ふんどしを身につけたり、奇抜ファッションで街中を歩いたり、毎日瞑想したり、ありがとうを連呼(もちろん心の中でですよ)しながら街中を歩いたり、、、少し変わったアラサーです。