人間vsコンピュータ対戦でついに勝利を収めた囲碁人工知能の生みの親でありディープラーニングの第一人者である最高経営責任者のインタビュー記事です。
このインタビューの中で二か所注目すべきコメントがありますのでご紹介します。
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AIは万能ではないということです。アルゴリズムを計算機で実現するのが困難とされてきた囲碁の対戦で人間最強の棋士を打ち負かしたAIですが、それでだけでどんな課題も解決に導けるというわけではないのです。
確かにディープラーニング(深層学習)の発想は、盤局の以降の手を読むプログラミング志向の思考アルゴリズムから、ある意味ボヤっとした抽象的な学習を繰り返すというパラダイムシフトにより現代のリソースの範囲で構成することに光明を与えました。
しかしこの方法はただやみくもに”学習”を繰り返せば無条件で知識や経験値が高まるということではなく、AIで解決したい課題と仮説(換言するとモデル)を与えることが必要です。少なくとも、所定の課題に対してこの世のどんなパラメータが関連していそうだという仮説があって初めて学習方針が定まります。課題と学習方針が定まることで評価方法も定まります。
そういう意味ではまだまだAIは独立した存在ではないし、人の発想やひらめきを介在しなければ自ら知能を高めることはできないと言えます。
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これは日本のAI競争力について聞かれた質問に対する回答です。非常にうまい表現だと思いました。
コンピュータ科学をハードウェアに重点を置いて考えると、前述のようにどのように構成するか、どのようにプログラミングすればよいかと考えがちです。思い返せば、ハードウェアの進歩ありきで発想の進展を図ろうとしたことがあるのではないでしょうか。処理可能な能力の計算機がまだ無い、高性能のハードウェアが開発されたからできるようになったなどというコメントはよく耳にします。
いつの間にかコンピュータ科学はハードウェアの学問に寄ってしまっていたのではないか。だからこそ、一見すると原理や実体があいまいに見えるディープラーニングがうまく機能したという報告に対し”不意を突かれた”ように見えるのではないかと思うのです。
今まで手続き型で処理順にプログラムを書いていた人が、突然オブジェクト指向型のツールを手渡されたようなものかも知れません。
