AIの学習法を解説!AIに詰め込み教育は合わなかった?

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最新技術というイメージの強いAIですが、実はAIブームは1950年代以降3度目になります。

以前の記事で、第一次AIブームが起こったきっかけに関する簡単な説明と、その時に造られた初期のAIの紹介をしています。

 

AI(人工知能)のエライザって何?AIの始まりを解説!

 

この記事では、

・第一次・第二次AIブームはなぜ行き詰まってしまったのか?

・第三次AIブームにあたる現代のAIはどのように学ぶのか?

についてご紹介していきたいと思います!

以前のAIブームはなぜ行き詰まってしまったの?

第一次AIブーム

1950~60年代に起きた第一次AIブームにおいては、現在の「AIりんな」や「Siri」などの、いわゆるチャットボット(主にテキストを用いた、会話シミュレーションプログラム)の原型となった「イライザ」をはじめとする原始的なAIが造られ、人工知能に対する期待が高まりました。

 

しかし、初期のAIはその非常にシンプルな構造ゆえに問題解決に繋がるような答えは出せなかったり、チェスやパズルなどの簡単な問題しか解けず実用化につなげられないなどの問題がありました。

 

当時の科学技術ではそうした課題点をクリアすることができず、AI研究は最初の冬の時代を迎えます。

第二次AIブーム

第二次AIブームは、家庭にコンピュータが普及し始めた1980年代に起こりました。

 

この時造られたのが、専門的な知識・情報をデータ化することでその分野の素人や初心者でも推論・問題解決ができるようにする「エキスパート・システム」です。

このエキスパートシステムは実用化には成功したものの、人間社会にあふれる例外や矛盾したルールへの臨機応変な対応ができず、元々目指していた「現実の複雑な問題の解決」を完璧にできるようなものではありませんでした。

 

また、知識を教え込む作業自体がたいへんに煩雑で、研究者たちが本来造りたかったようなAIの実現は非常に困難であったため、AI研究は再び停滞してしまいました。

 

そして20年ほど経った2000年代以降、人々は3度目のAIブームを迎えることになります。

 

今この記事を読んでいる皆さんの中には、

「今回のAIブームもそのうち『冬』を迎えるのかな?」

と思っている方もいるかもしれませんが、現在AIはすでに多くの分野で本領を発揮し始めており、重要性の認知も進んでいるので、もう人工知能研究に冬の時代が来ることはないだろうといわれています。

現在のAIはどうやって学習している?

部分的な成功を収めた「エキスパートシステム」は、20世紀以降人間の教育の場において一般的であった「詰め込み教育」に近いものでした。

 

このやり方が結果的に大きな壁に直面したのは、技術的な問題だけでなく、学習のさせ方自体が人工知能に合っていなかった、という考え方ができそうです。人間も、勉強のしかたの合う合わないには個人差がありますよね。

 

近年のAIを構成している「機械学習」データからルールやパターンを発見する方法で学習します。通常はデータ内のどの要素が結果に影響を与えているかを人間が判断・調整することで認識や予測の精度を上げています。

 

ディープラーニングとは

人工知能の話の中でよく耳にする「ディープラーニング」は機械学習の技術の一つで、脳の神経細胞であるニューロンの働きを模倣して情報を処理します。機械が自力で・人間に分からない特徴を見つけることによってデータのルールやパターンを発見・学習している点が特徴です。

 

 

「教師あり学習」と「教師なし学習」

機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」があります。

「教師あり学習」は、AIに正解データ(教師データ)を与えて学習させる方法です。

 

人に例えるなら、まずいくつかの問題と解答を教えてパターンを学習させ、その後新しい問題をたくさん解かせて正解精度を高めていくようなイメージでしょうか。

 

機械に正解・不正解の情報がついた状態のデータを与えて自分で学習させる場合なら、子供に問題集と解答集を一緒に与えて丸つけまでをすべて自分でやらせるようなイメージかもしれません。

 

 

一方「教師なし学習」は、教師あり学習のように正解データは使わず、与えられたデータの中にAI独自に共通ルールや一定のパターンを見出させてグループごとに分けさせたりデータを簡略化させたりする方法です。

 

まとめ

1950~1960年代に誕生してから約70年をかけて少しずつ進化した人工知能は、今や世界中にその有用性・重要性が知れ渡り、もうAIの冬が来ることはないだろうとまでいわれるようになりました。

 

当初はパズルやゲームなどシンプルな問題しか解けなかったAIが、「エキスパートシステム」によって実用化に成功し、ついに(部分的にではありますが)人間を超えるまでに発達する様を改めて追ってみると、なんだか感慨深いものがありますね。

 

嘘の表情やフェイクニュースを見抜く力においては既に人を凌いでいるなど、多くの可能性を秘めている人工知能ですが、決して完璧な存在ではなく、AIに欠けている部分は人が補う必要があります。

 

今後、AIは人間の相棒のような存在、あるいは人間を構成する一部のようになっていくかもしれません。

 

 

最後までお読みいただきありがとうございました!

 

 

 

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