人工知能とは？未来の人工知能（AI）の利用方法と2045年問題
「人工知能（AI）」とは、学習・推論・認識・判断などの人間の知能を持たせたコンピューターシステムのことです。通常のコンピューターは与えられたプログラム通り動作しているに過ぎませんが、人工知能を備えたコンピューターはデータとして蓄積されたパターンを基に、相手や状況に応じた適切で柔軟な対応を選択することができます。
1997年5月、IBMのスーパーコンピューター「ディープ・ブルー」が当時チェス世界チャンピオンのガルリ・カスパロフに歴史的な勝利を収めました。コンピューターにできる限り多くの定跡を覚えさせ、局面に応じてパターンを先読みさせることによって、常に最善の手を打つことができたためです。
しかし、人間の知能と人工知能には大きな違いがあります。人間は「前回の対戦ではこうして負けたのだから、次回は新しいアプローチをしよう」と経験から学習することができますが、コンピューターの場合は新しいプログラムを必要とします。
自ら学習するコンピューターの研究は続けられていますが、人間と同レベルの学習能力を持つコンピューターはまだ現れていないようです。
目次
人工知能の利用方法
あるコンビニエンスストアで「おにぎりを買った人はお茶も買う」客が多く訪れるとします。注意深い店員はおにぎりとお茶が同時に購入されることに気付き、「おにぎりの隣にお茶を置こう」と考えるでしょう。
しかし、お店の商品数が増えた場合、人間の力だけで同時に購入されやすい組み合わせを見つけ出すことは可能でしょうか。
商品の数が少ないうちは人間でも商品の売れ行きを確認することも比較的容易ですが、品数が数十万点、数百万件になると把握は困難です。
コンビニにおける商品購入の履歴は、コンピューターにデータとして記録されています。人工知能を利用することによって買い物状況から得られる情報を分析し、組み合わせて購入されることの多い商品や販売が増える時期、時間帯、購買層などを割り出すことが可能です。
人工知能は人間の頭脳では処理できない膨大な量のデータ「ビッグデータ」に掛け合わせることで、経済に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
人工知能が抱える問題
これからますますの発展が期待される人工知能ですが、2045年問題や倫理問題などの懸念もあります。
1. 2045年問題
「2045年問題」とは、2045年には人工知能が人間の知能を超えるという予測です。インテルの創設者の1人、ゴードン・ムーアが1965年に提唱した集積回路の集積密度は2年で2倍になるという法則に基づきます。
集積回路の密度が高まればコンピューターの性能も向上するため、2045年にはコンピューターの人工知能が人間の知能を超える「技術的特異点（シンギュラリティ）」を迎えるのではないかといわれています。人工知能が人間の知能を超えたとき、私たちの生活やビジネスに与える影響が懸念されます。
2. 倫理問題
SF作家アイザック・アシモフは「人間への安全性、命令への服従、自己防衛」をロボット三原則として挙げました。
人工知能を備えたロボットが人間に危害を及ぼす命令を下された場合、ロボット三原則に従おうとするロボットは「人間への安全性」と「命令への服従」のどちらを選べば良いのかというジレンマに陥ってしまいます。また、過ちを犯したロボットには責任が発生するのかという倫理的な問題も生じます。
人工知能(AI)の学習方法
人工知能でどんなことができるのか、どのように開発を進めていくのかを理解するためには、まずプログラミングを勉強することをオススメします。なぜならば、人工知能のベースはプログラミングであり、そのベースの上に様々なアルゴリズムを用いて機械が自動で学習するシステムが構築されているからです。
ここではプログラミングを学ぶ方法を独学で学ぶ方法、スクールで学ぶ方法、研修で学ぶ方法の三つに分けてご紹介したいと思います。
独学で学ぶ方法
プログラミングを独学で学ぶメリットは自由気ままに自分のペースで学習を進められることです。市販の参考書やWeb上の情報を活用して基本的な知識を身に付けるとはできますが、実際にその知識や技術が実践の場でどのように活用され、また応用されているのかまで学ぶことは難しいかもしれません。
スクールで学ぶ方法
プログラミングの知識・技術の実践的な活用方法まで学ぶことができる場所として専門のスクールが挙げられます。実践的なノウハウを学ぶことができれば現在多くの企業が求めている即戦力を身に付けるとができます。こうした観点からお勧めするのがインターネット・アカデミーです。インターネット・アカデミーは東京大学、京都大学iPS細胞研究所（CiRA）、気象庁、情報処理推進機構（IPA）などのWeb制作・システム開発を担っている制作会社が母体であり、現場で活用されているプログラミングのノウハウをカリキュラムに還元しています。受講生の方々は専門講師の方からの直接指導を受けながら即戦力として活躍するための応用力を身に付けるとができます。
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会社の研修で学ぶ方法
近年では企業の本業務に支障をきたさない社員の教育方法として、研修を取り入れている企業が増えてきています。社員が独学でプログラミングを学ぶ場合は企業全体のレベルアップにつながらない場合もあるのに対して、こうした研修では現場に即した適切なレベルの専門知識を社員に学ばせることができるので全社的なスキルの向上につながりやすいです。そのため各社のニーズに合わせた研修を実施することが重要です。そうしたニーズに合わせてオリジナルカリキュラムやスケジュールを組んで研修を実施することができる、IT教育機関に研修を依頼することが効果的です。例えばインターネット・アカデミーでは企業様のニーズに合わせてオリジナルのカリキュラムを作成させていただき、研修のスケジューリングまでさせていただきます。企業内全体のプログラミングスキル向上ために、インターネット・アカデミーの法人研修を活用してみてはいかがでしょうか。
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おわりに
人工知能が搭載された人型ロボットを街やニュースで見かける機会も多くなってきました。人工知能の進歩に伴い、より生活が豊かになることが期待される一方、新しいテクノロジーに対する不安はまだ払拭されていません。今後、人工知能の利用方法や人間とロボットの共存についてさらなる議論が必要であり、その議論のために人工知能の基礎知識やロボットを動かすアルゴリズムを学習しておくと良いでしょう。
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AIエンジニア育成コース - 先端技術を活用できる人材を育成する
https://www.internetacademy.jp/ビジネスにおける活用事例などの基礎知識はもちろん、Pythonを使ったAIプログラミングの実践を行います。この実践を通じて、機械学習や深層学習を活用したシステムを構築を行い、IPAが定義している「AI開発者」のミドルレベル（既存のAIライブラリ等を活用して、AI機能を搭載したソフトウェアやシステムを開発できる）に該当する技術を学習します。