今話題のAI(人工知能)を扱った特集。
AIについては言葉としては広まっているが、では実際にどのように使われているかということについては、あまり知られていない。
今回は実際にどのように使われているかの特集だった。
世間でのAIの認知度
街頭インタビューではAIについて聞いたところ、やはりニュースで取り上げられている将棋や、車の自動運転、後はペッパーのことが挙げられていた。
今後のAIについては、教師がAIに置き換わる、人ではできなかった作業を代わりにAIが行うといった例が挙げられていた。
しかし、AIが一体何なのかという問いについては、あまり詳しいイメージを持っていないようだった。
AIの歴史
AI =人工知能という言葉は、1956年、アメリカの計算機科学者J.マッカーシーが提唱した。日本では1986年、日本人工知能学会が発足。
以来30年以上にわたってゲームや家電機器の分野で利用されてきた。
ゲームでAIが導入された最も有名な例がドラゴンクエスト4。
当時はまだシンプルなものだったが、それでも画期的なものだった。
人工知能の歴史については、別途記事にした。
人間に勝つAI
ここ数年、AIの発展は目覚ましいものがある。
チェスの世界では、早い時期からAI対人間の対局が行われてきて、10年ほど前からチャンピオンにAIが勝利することが多くなってきた。
さらに複雑なボードゲームである囲碁や将棋でもここ2,3年、AIが人間に勝利している。
将棋だとPONANZA、囲碁だとAlphaGoがその代表である。
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AIの利用例
警察の場合
アメリカ、ロサンゼルス郊外のエルモンテという街では、犯罪摘発のためにAIを利用している。
過去10年分の犯罪データをもとに、これから起きる犯罪の種類とエリアを予測し、パトロールに生かしているというのだ。
パトロールを強化することによって、犯罪が2割減少したというから、ただ単に犯罪を摘発するだけではなく、その抑止に役立っているということか。
まさにマイノリティ・リポートの世界である。
ただ番組では紹介されていなかったが、アメリカの刑務所では再犯を起こしそうな受刑者について、AIがあぶり出し、刑期を決めているという。
まだ起こしていない犯罪のために刑期が長くなるというのは問題かもしれない。
画像診断に利用されるAI
国立がん研究センター中央病院では、大腸がんの内視鏡検査にAIを活用している。
これまで内視鏡の画像診断を人間が行っていたが、膨大な量の内視鏡画像データをもとにAIが学習し、検査中にがんの可能性のある部位を特定するというものだ。
これまではがんの可能性のある部位を発見した後、生検し、病理診断で判断していたが、導入された新しいシステムでは、写った画像からAIが瞬時に病変を見極めるというのだ。
これまで大腸検査の後に発見された大腸がんは6割程度が見逃されていたが、人間が見逃しやすい病変をAIのサポートで発見することができるようになるという。
熟練の内視鏡医と同レベルの技術がAIのサポートによって実施できるのであれば、医療の高度化が進むことになる。
この技術は2020年頃を目標に実用化される。
労務管理に導入されるAI
出勤管理をAIで行っている事例が紹介されていた。
職場に置かれたタブレットで顔写真を撮ることで認証し、出勤記録をつけている。
顔写真を撮ることで、スタッフのストレスチェックに利用していた。心理状態は顔に出るので、ストレスチェックをする方法としてはなかなか面白い取り組みである。
またある企業では、離職率が高かったためこのシステムを導入し、スタッフのストレス度を客観的に分析し、サポートに利用していた。
確かに上司から直接「最近どう？」と聞かれるよりは、「AIが君が疲れているようだと言っているけど大丈夫？」と言われた方が本音を話しやすいかもしれない。
結婚のマッチングにも使用されるAI
愛媛県の例では、県が運営する結婚支援センターのマッチングサービスにAIが利用されている。
様々なお見合いデータをもとに、お互いへの最適な相手を選び出しマッチングすると言う。
これによりカップルの成立率が2倍以上になったというから、成果は絶大である。
しかし結婚相手をAIが選ぶというのはちょっと抵抗があるかもしれない。
こんな利用例も
先日人工知能を利用した音声技術で、このようなものがあった。
こちらも今後、多様な用途に拡大していく可能性を秘めている。
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AI開発のブレイクスルー、画像認識技術の進歩
医療での画像診断や車の自動運転などの技術に重要な役割を果たすのが画像認識技術である。
アメリカの半導体メーカーNVIDIAが開発したGPUが紹介されていた。
パソコンを自作していた身としてはグラボ（GeForceシリーズ）でお世話になっていたのでNVIDIAはなじみのある企業だが、世間的にはあまり知られていないようだ。
身近なところではプレイステーション4のプロセッサがNVIDIA製。
もともとゲーム用の半導体だったGPUがAIでの画像処理にも使えるということで用途が広がった。
精密なCGを表示する画像処理技術が画像認識技術に応用されている。
画像処理速度は通常のCPUの数百倍の速さで、このスピードが膨大な情報を処理する必要がある自動運転の技術にはなくてはならないものなのである。
まとめ
今回、様々な現場で利用されているAIが紹介されていた。
今後ますますAIの利用が広がり、生活に密着してくる事は間違いない。
生活を便利にする側面もあるが、一方でAIに管理される時代が近づいているとも感じた。
AIとうまく付き合っていくことがこれからの時代必要とされるスキルであると思われる。
