「AI(人工知能)を知る~学習モデルの考え方」

・車を運転するには免許証が必要である。その試験の勉強では、車の構造についても学ぶ。なぜ車は動くのか。かつてはエンジンだけであったが、今ではハイブリット、燃料電池と多様になりつつある。

・テレビは誰でも観る。しかし、なぜテレビが映るかという理屈を学ぶ必要はない。しかし、液晶ディスプレイがブラウン管に代替し、一大産業にのしあがったが、投資家としてはその仕組みや部品について詳しく知っておく必要があった。かつての半導体も、日本がDRAMで一世を風靡した時には、機関投資家はみな半導体オタクになった。

・AI、ビッグデータ、ロボット、IoT(もの・コトのインターネット)が、これから新たな産業に育つことは明らかである。資産運用もAIを活用するようになる。プロのファンドマネージャーはいらなくなるのか。個人投資家の出る幕はなくなるのか。そんなことはないと思いながらも、囲碁や将棋のプロがAIコンピュータに負けるという話を聞くと、金融もいずれそうなるのかとも思う。

・そこで、AIはどんな理屈なのか。その考え方を少しは知っておきたいと思った。筆者は若い時に、人の判断能力と制御能力を分けて判定するというモデルを作ったことがあった。車の運転でいえば、状況をみて判断する能力は高くても、ハンドルさばきが鈍い人がいる。その逆の人もいる。今注目されている自動運転は、人が運転しなくてもよい。車自体が情報を感知し、状況を判断して、車の運転をさばいて、目的地まで運んでくれることを目標にする。

・航空機や新幹線では、自動運転がかなり実用化している。しかし、パイロットや運転士がいらないというわけにはいかない。肝心なところは訓練を受けたプロが責任をもって担当している、不測の事態には人の判断が必要な場合も多い反面、人が判断しない方がよい場面もある。サンフランシスコの空港では、霧が深い時、飛行機の着陸は自動パイロットに任せることになっているという。視界が悪い中で、計器をみながら人が操縦桿を握る必要はないという考えである。

・これまでのコンピュータは、決められた通りの手続きに従って、計算することは得意であった。大量のデータを高速で処理することができる。その能力はますます上がっている。処理の手続きが明確で、それを人によって事前にすべて決めることができるのであれば、あえてAIは必要としない。AIは、人が事前に決められない事態を自ら学んで経験を積み上げていく。その学習モデルの構築方法が、ディープラーニング(Deep Learning、深層学習)といわれる。

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