日本の人工知能

Artificial Intelligence
人工知能

コンピューター上で人の知能を模擬するという、PepperやらSiriやらGoogleやらでお馴染みの、高度検索機能。
最近知ったのですが、ソフトコンピューティングとよばれるこの分野、地道に日本で成長していたんです。

IBMのWatsonがアメリカのクイズ番組でチャンピオンになったという一つのニュースがあったんですが、実はこのプロジェクトもそもそも日本IBMで開発されていたんですってよ。
ざっくり説明すると、Wikipediaを読み込んでテキストマイニングして言葉と意味を学習して、設問に対して一番スコアの高い答えを一瞬で導き出すという。

今はコンピュータを東京大学に入学させようってプロジェクトもある。


大学時代、ゲーデルの不完全性定理やら、素粒子の不確定性原理を知ると、
「数学なんて嘘っぱちだ！」
と進化論的アルゴリズム（GA）や人工知能、人工生命なんぞを突っ走るも、結局最適解が本当の最適かを証明できない。
最終的に統計論に突っ走って、
「01のフォン・ノイマン型コンピュータじゃなく、量子コンピューターが実用化されるまで、人工知能関連は進化しなかろうな」
と思っていたところ、データマイニングやら、Google検索エンジンなどの大規模データ検索システム。
またディープラーニングと呼ばれる、大規模ニューラルネットワーク手法なども開発され、画像認識技術がズバッと向上した。

試しにGoogle画像検索に適当な画像ファイルを放り込むと、それに関連した画像や言葉が出てくるから、びっくりポンや。

ディープラーニングには、ニューラルネットワークの途中のニューロンをわざと機能させなくしたり、わざとノイズの乗った情報を放り込む。そうすることによって、イレギュラーな情報に対する耐性をつけるという、ST○P細胞的な手法を使うというわけ。この例が正しいかはわからないが。

この時モノを言うのが、GPU（グラフィックプロセッサーユニット）というもの。
最近のグラフィックボードには三次元映像を処理するための複雑な演算回路が実装されている。
CPUと違うのは、「完璧な計算をしなくてもいいけど速度は早い」というところ。
3DCGゲームをやると視点によってポリゴンが欠けてしまったりする。
あと遠くに見える小さいものの三次元演算なんか、大雑把にやってもらえればいいわけだ。
ある意味「適当な計算」をさせるにはもってこいだ。
GPUCPUなんて言い方をする。

非常に人の頭の計算ぽい。
実際の力学シミュレーションでもやっていることだが、ある程度近い答えを出してから、エラーをなくすように反復計算させる。

「ある直径の円筒の周りをテープで一周巻け」
と言われたら、直径✕3.14を計算するより、直径の3倍よりちょっと長く切って巻いて、余った分を切るほうが手っ取り早いでしょ？
という、乱暴だけど合理的な方法。


で、最近そんな本を積み上げてたまに読んで、「さーてどう活用すっかなぁ」と考えるだよ。