第3次人工知能(AI)ブームが到来している。人工知能を活用したサービスが続々と登場し、人工知能に取り組むベンチャーも急増。多くの企業が人工知能に飛びつこうとしている。政府もまた、多額の予算を投じ、その成長を後押ししようとしている。
人工知能がここにきて急速に進展している背景には3つのブレークスルーがある。
まず、人工知能が判断を学ぶにあたってお手本となる膨大なデータ(ビッグデータ)の収集が可能になったこと。これはセンサーや通信モジュールの小型化・低コスト化に伴うIoTの進展がもたらした。
次に、画期的な人工知能アルゴリズム「ディープラーニング」の登場により技術開発が加速したこと。この技術の登場が人工知能業界の空気を変えた。GoogleやFacebookなど世界の大手IT企業が相次いで人工知能に莫大な投資を行い、大きな注目を集めた。
そして、クラウド含め計算環境が進化し、ビッグデータに対してディープラーニングなどの人工知能アルゴリズムを適用できる環境が整ったこと。Googleがディープラーニングにより2012年に画像から猫を識別させることに成功した際には、1万6,000個のCPUコアを利用して1週間以上かかったとされる。先日、世界トップ級のプロ棋士を打ち破ったGoogle DeepMindの「AlphaGo」も1,000台以上のプロセッサを束ねたクラウドサーバの上で動作しているという(利用したサーバのコストだけでも30億や60億という試算もなされている)。こういった莫大な計算ができるようになったことや、あまり処理能力を持たない機器でも計算はネットワークにつないでクラウドで行う、という形態がとれるようになったことは大きなブレークスルーといえる。
簡単に言うと、ビッグデータ×人工知能技術の発展(ディープラーニングなど)×計算環境の進化(クラウドなど)が人工知能の急速なブレークスルーを生み出している。ここでは、この3要因を押さえつつ、人工知能の現状と活用について考えていきたい。
人工知能がここにきて急速に進展している背景には3つのブレークスルーがある。
まず、人工知能が判断を学ぶにあたってお手本となる膨大なデータ(ビッグデータ)の収集が可能になったこと。これはセンサーや通信モジュールの小型化・低コスト化に伴うIoTの進展がもたらした。
次に、画期的な人工知能アルゴリズム「ディープラーニング」の登場により技術開発が加速したこと。この技術の登場が人工知能業界の空気を変えた。GoogleやFacebookなど世界の大手IT企業が相次いで人工知能に莫大な投資を行い、大きな注目を集めた。
そして、クラウド含め計算環境が進化し、ビッグデータに対してディープラーニングなどの人工知能アルゴリズムを適用できる環境が整ったこと。Googleがディープラーニングにより2012年に画像から猫を識別させることに成功した際には、1万6,000個のCPUコアを利用して1週間以上かかったとされる。先日、世界トップ級のプロ棋士を打ち破ったGoogle DeepMindの「AlphaGo」も1,000台以上のプロセッサを束ねたクラウドサーバの上で動作しているという(利用したサーバのコストだけでも30億や60億という試算もなされている)。こういった莫大な計算ができるようになったことや、あまり処理能力を持たない機器でも計算はネットワークにつないでクラウドで行う、という形態がとれるようになったことは大きなブレークスルーといえる。
簡単に言うと、ビッグデータ×人工知能技術の発展(ディープラーニングなど)×計算環境の進化(クラウドなど)が人工知能の急速なブレークスルーを生み出している。ここでは、この3要因を押さえつつ、人工知能の現状と活用について考えていきたい。
図1 人工知能ブームの3つの要因