バズワードになってしまった「AI」
「AlphaGo」は“真の人工知能”からは程遠い、それでも考えたい機械学習のビジネス価値
人工知能（AI）は50年近くにわたりアプリケーション開発の究極目標となってきた。だが現在進められている各種のプロジェクトがAIという看板を掲げているからといって、それらが真のAIであるとは限らない。
コンピュータ囲碁プログラム「AlphaGo」（出典：Google DeepMind）《クリックで拡大》
人間の囲碁チャンピオンに勝つ囲碁のアルゴリズムは、人工知能（AI）アプリケーションの好例といえるのだろうか。
例えばレイシストのTwitterボットはどうだろうか。
このところ、AIをめぐる動きが目まぐるしい。Googleの「AlphaGo」プログラムが囲碁で人間の世界チャンピオンに勝った。囲碁はチェスとは比較にならないくらい複雑なゲームだといわれている。このプロジェクトはAIをめぐる興奮を大いにかき立てたが、Microsoftのチャットボット「Tay」が暴走して差別的な発言や卑猥な発言をするようになったことで、こうした興奮が一気に冷めた感がある。
では、こうした一連の出来事はAIの現状に対してどんな意味があるのかといえば、何の意味もないのだ。
AIの能力は人間の知能に及ばない
併せて読みたいお勧め記事
人工知能（AI）のビジネス価値
人工知能は人間の仕事を奪うのか？
これらの出来事はいずれも機械学習の好例だ。Microsoftは自然言語処理レイヤーを組み込むことにより、Tayをコグニティブ（認知）コンピューティングの領域に引き上げたといえる。だがTayにしてもAlphaGoにしても、真のAIからは程遠い。
コンピュータAIシステムの生みの親の1人といわれるカーネギーメロン大学の研究者ハーバート・サイモン氏は1956年に「機械は20年以内に、人間が行う仕事を全てこなせるようになるだろう」と述べた。時間軸で見れば同氏の予言は大きく外れたものの、この発言はこれまでのAIの位置付けを端的に示している。すなわち、人間の脳の力を機械の脳の力で置き換えることが目標とされてきたのだ。
だが今日、AIと呼ばれているものを見渡すと、その能力と人間の知能の間にはまだ大きなギャップがある。現在、AIと呼ばれているものの多くは、特定のタスクを実行するために最適化されたアルゴリズムにすぎない。これとは対照的に、人間の知能は多くの異なるタスクを処理できるのが特徴だ。今日のAIシステムはいずれも、状況を理解する能力が広い意味で欠落している。
これはAIの定義の問題ではない。今日のAIと同じような状況は以前にもあった。5年ほど前に「ビッグデータ」という用語が広範に認知されたとき、企業のマーケティング担当者はこぞって自社ソフトウェアをビッグデータシステムと呼び始めた。今日、データの管理や分析を行えるソフトウェアは何でもビッグデータツールと呼ばれている。この用語は手垢にまみれて、今ではほとんど無意味になってしまった。
現在のAIは機械学習システムにすぎない
AIアプリケーションでも同じことが起きている。私の所には、誰かしらからコグニティブコンピュータやAIソフトウェアを宣伝するメールが少なくとも1週間に1回は送られてくる。大抵の場合、これらの製品は機械学習システムと大して変わらない。
もちろん、学習する能力は、自然言語を通じて意思疎通する能力と同様、知能の重要な要素である。また、機械学習は企業にとって素晴らしいツールになる可能性がある。機械学習アルゴリズムをベースとするレコメンデーションエンジンでAmazonが成功したのが好例だ。
だがAmazonのケースをAIの例として挙げるのは行き過ぎであり、これは機械学習やインテリジェンスシステムに関する議論の質を下げることにもなる。AIと聞いてほとんどの人々が最初に思い浮かべるのは、知能を持った機械が人類を抹殺しようとする「ターミネーター」や「マトリックス」のような空想的な未来のディストピアだ。これがビジネス価値をめぐる議論と何の関係もないのは明らかだ。
機械学習のビジネス価値に目を向ける
保険会社であれば、こういったことを気にせずに、機械学習アルゴリズムを使って不正請求を素早く特定するにはどうすればいいかを考えればよい。コールセンターであれば、多数の電話機を使った従来の方式よりも多くの顧客に素早く対応できる自然言語処理エンジンを利用する方法を検討すべきだ。「AIとは何か」という議論は学者やSF作家に任せておけばいい。
ほとんどの人は、AlphaGoやTayがAIアプリケーションの現状にどういった意味があるのかなど気にしてはいない。これらは真のAIでもなければ、現在盛んに宣伝されている製品の多くとも異なっている。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド：人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
3
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
5
「身代金を支払う」以外のランサムウェア対策は本当にあるのか？
-
6
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
7
肥大化した「SFA」の沼 4カ月でBigQuery×AppSheetの新システムを構築した方法
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
9
ネットワールド、ICカード認証対応のシンクライアント構築アプライアンスを販売
-
10
次世代RPA「ハイパーオートメーション」が急成長か Gartnerが予測
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
4
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
9
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
10
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー