2016/03/24

コンピュータをこれ以上進化させてホントにいいんだろうか?

先日新聞を見ていた際に『韓国の囲碁トッププロが「アルファ碁」と名付けられたコンピュータに負け越した』という記事を見ました。

将棋・チェスという世界では、既にコンピュータが人間を凌駕しているのは知っていましたが、碁の場合選択数が飛躍的に上がるため10年以上はかかると言われていたのが、数年での達成です。

この記事を見て、昔見たマトリックスという映画を思い出しました。

コンピュータに支配される世の中を開放するというストーリーで、ド派手なアクションで非常に好評のあった映画です。現実でも、空想とは言えないレベルに来てしまいました。

ホントにコンピュータの進化を、このままにしていていいのでしょうか? 

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ディープラーニング

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの多層化、特に3層以上のものに対し、1990年代に進められた脳、特に視覚野の研究や、「たった一つの学習理論(英語: One Learning Theory)」、ブルーノ・オルスホーゼンによるスパース・コーディング理論を基にしたアルゴリズムが実装されたものを指す

これに画像などのデータを入力すると、情報が第1層からより深くへ伝達されるうちに、各層で学習が繰り返される。

この過程で、これまではデータ・サイエンティストと呼ばれる専門家が設定していた、概念を認識する特徴量と呼ばれる重要な変数を自動で発見できる。

これは、人間の脳の構造をソフトウェア的に模倣し、人間が関与せずに学習を進める、いわゆる無教師学習の一つである。

WIKIペディア参照

前述した「アルファ碁」にも搭載されていたディープラーニング

機械自身が、画像認識・自己学習を進めて最適解を見つけるという仕組みで、大手IT企業(グーグル、フェイスブック)が、非常に注力している分野です。

流行語にはならないかもしれませんが、覚えておいた方がいい単語ですね。

コンピュータができることの拡大と現状の弱点

コンピュータ 考える

最近2・3年ですが、コンピュータのできることが飛躍的に増えました。

以前迄は、計算・記録といった分野がメインでしたが、近年では画像認識・音声認識分野で飛躍的な成長をしています。

見た物を理解して提示する・聞いたことを判断して回答するという、これ迄コンピュータが苦手だった分野にも大きな進歩がありました。

コンピュータが苦手な分野=人間が得意な分野だったものが、その垣根を飛び越えてきたわけです。

弱点としては、この垣根を超えるために、膨大なコンピュータ資源を投入しています。

1,000台以上のコンピュータを並列処理させて解を導く。こんなことができるのは、一部の大企業のみです。ただし、ハード的な部分は時が解決します。

5年10年単位で見れば、弱点にならないです。 

楽になって苦しくなる人間

自動で運転してくれたら?

複数の言語を何の苦もなく話せたら?

一冊の分厚い本を的確にA4用紙1枚に一瞬でまとめられたら?

自分の特徴をコンピュータが学習して、テーマ入力したら自動で文章(報告書・議事録等)を作成してくれたら?

複数の特徴あるサイトを言語だけで、数時間で立ち上げられたら?

そんな絵空事なという出来事が、もう目と鼻の先にきています。楽ですよね?

アニメや漫画の中だけの話と思っていたのに、ホントに現実化するとは!?と東京オリンピック迄に叫んでいるかもしれません。それほどに機械によるディープラーニングの衝撃は、インパクトがあります。

なぜなら、機械は休まず学習できるためです。24時間365日休みなくです。それができる素養が、できつつあります。

サービス業の大半が、コンピュータに取って変わられるかもしれません。一時は簡単楽になったと感じるかもしれませんが、遠くない将来人間を苦しめるかもしれません。

まとめ

コンピュータの進化は、人類は止められません。

人類にコンピュータが、無くてはならない物になってしまったためです。近い将来コンピュータが、人間に取って変わる分野も多くなっていくでしょう。

遠い未来だったものが、もう目の前にきてしまいました。

今は不完全なコンピュータですが、学習によってドンドン賢くなっていったら?

我々は、コンピュータを正しく従えられるのでしょうか? それともマトリックスの世界の様に支配されてしまうのでしょうか?それともコンピュターと共存共栄するのか?

できることなら共存共栄の道を探りたいですね。 

 

著者:たろ

Twitterアカウント(@tarohibi) 妻・娘と仲良く暮らしている30代中盤のイクメンサラリーマン。投資・子育て・書評を中心に書いています。 10年で投資資産1000万・書評年48冊・家計のスリム化を目標に奮闘中…プロフィール詳細はこちら

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