人工知能、４つの進化段階とその仕組み

人工知能、４つの進化段階とその仕組み

人工知能のレベルとは

人工知能の進化は目覚ましく、その発展段階によって大きく４つのレベルに分類されます。それぞれのレベルは、人工知能がどれだけのことができるのか、自分で考えて行動できるのかといった点で区別され、私たちの生活にどのように関わってくるのかが大きく異なってきます。

最初のレベルは「単純反応型」と呼ばれ、これは過去のデータに基づいてあらかじめ決められた反応を返すだけのものです。例えば、過去の膨大な対戦データに基づいて将棋やチェスの手を決める人工知能などがこれに当たります。このレベルの人工知能は、過去のデータに基づいて最適な答えを導き出すことはできますが、自分で考えて行動することはできません。

次のレベルは「限定記憶型」と呼ばれ、過去のデータだけでなく、直近の状況も加味して判断を下せるようになります。自動運転技術などがこの例で、周囲の車の動きや信号の状態などを記憶し、状況に応じた運転操作を行います。このレベルでは、過去の経験をある程度記憶し、状況に応じた行動が可能になるため、より柔軟な対応が可能になります。

さらに進化した「理論思考型」は、人間の感情や思考を理解しようと試みる段階です。まだ実現には至っていませんが、実現すれば、人間の気持ちを汲み取ったコミュニケーションや、より複雑な状況判断が可能になると期待されています。

そして、最終段階である「自己認識型」は、人工知能自身が自己を認識し、まるで人間のように思考し行動できる段階です。これはまだSFの世界の話ですが、実現すれば、人工知能は人間の能力を超え、私たちの社会や生活に大きな影響を与えることになるでしょう。

レベル１：単純な制御プログラム

– レベル１単純な制御プログラムレベル１は「単純な制御プログラム」と呼ばれ、あらかじめ人間が設定したルールに従って、機械的に動作する人工知能です。このレベルの人工知能は、自ら学習したり、状況を判断したりする能力は持ち合わせていません。身近な例としては、エアコンの温度調節機能が挙げられます。エアコンに搭載された室温センサーが、設定温度よりも室温が高いことを検知すると、自動的に冷房運転を開始します。そして、設定温度に達すると、冷房運転を停止します。このように、レベル１の人工知能は、単純な条件反射によって動作するのが特徴です。レベル１の人工知能は、人間の指示を待たずに自動で動作するため、私たちの生活を便利にするという利点があります。しかし、状況に応じて柔軟に判断することができないという点が課題として挙げられます。例えば、設定温度は同じでも、湿度や人の体感温度は日によって異なるため、一律に同じ温度で運転することが、必ずしも快適とは言えません。このように、レベル１の人工知能は、あくまでも事前に決められたルールに従って動作するという点を理解しておく必要があります。

レベル２：古典的な人工知能

– レベル２古典的な人工知能レベル２は「古典的な人工知能」と呼ばれ、あらかじめ人間がプログラムしたルールや知識に基づいて、レベル１よりも複雑な処理を行います。例えば、自動で部屋を掃除するロボット掃除機を考えてみましょう。ロボット掃除機は、部屋の中を動き回りながら、センサーを使って部屋の形や障害物を認識します。そして、その情報に基づいて、状況に合わせて自分の動きを変えながら掃除を行います。机や椅子の脚にぶつかりそうになったら、方向を変えたり、壁に沿って進んだりします。このように、レベル２の人工知能は、ある程度の状況判断を行いながら、与えられた仕事をこなしすことができます。しかし、レベル２には限界があります。それは、自ら学習して能力を向上させることができないという点です。ロボット掃除機の例で言えば、新しいタイプの椅子を認識できない場合、その椅子を避けることができずにぶつかってしまうかもしれません。つまり、レベル２の人工知能は、あくまで人間が事前にプログラムした範囲内でしか行動することができません。しかし、決められた範囲内においては、人間よりも効率的に、かつ正確に作業を行うことができるという点で、私たちの生活に役立っています。

レベル３：機械学習を取り入れた人工知能

レベル３の人工知能は、自ら学習するという画期的な能力を備えています。これは、人間が教えなくても、膨大なデータの中からパターンやルールを自ら見つけ出し、学習していくことを意味します。この学習方法を「機械学習」と呼びます。

例えば、将棋や囲碁の世界では、レベル３の人工知能が人間を凌駕するまでになっています。過去の膨大な棋譜データから、あらゆる局面における最善手を学習することで、プロ棋士をも打ち負かすまでに至ったのです。

レベル３人工知能の最も革新的な点は、経験を通して成長していくことです。与えられたデータから学習するだけでなく、その後の経験を通して、新たな知識やルールを獲得していきます。そのため、事前に想定外の状況に直面した場合でも、過去の経験に基づいて、ある程度の対応が可能になります。

しかし、レベル３人工知能の能力は、学習するデータの質と量に大きく依存するという側面も持ち合わせています。質の低いデータや偏ったデータで学習した場合、その能力は十分に発揮されません。レベル３人工知能の可能性を最大限に引き出すためには、質の高いデータを選別し、大量に与えることが重要となります。

レベル４：ディープラーニングを取り入れた人工知能

– レベル４ディープラーニングを取り入れた人工知能

レベル４の人工知能は、これまでの技術を大きく上回る、「ディープラーニング」と呼ばれる画期的な学習方法を取り入れています。ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模倣した「ニューラルネットワーク」をさらに複雑化し、多層構造にすることで実現しました。

この技術により、人工知能は、人間がこれまで得意としていた複雑な認識や判断を、高い精度で行うことができるようになりました。例えば、画像を見てそれが何であるかを判断する「画像認識」、人の声を聞いて文字に変換する「音声認識」、異なる言語を理解し、別の言語に変換する「自然言語処理」など、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。

レベル４の人工知能の特徴は、人間が細かく指示を与えなくても、大量のデータから自動的に特徴を抽出し、学習することができる点にあります。これは、従来の人工知能では難しかった、より高度で複雑なタスクをこなせるようになる可能性を秘めています。例えば、自動運転技術や医療診断、創薬など、様々な分野への応用が期待されています。